一连串的数字传来。在任何时候我都可能需要10%的随机数。我显然不想存储整个流。更大的问题是我正在考虑上述算法。我有很多数据(基于时间戳)进入数据库。现在我还想构建一个示例表，其中包含主数据库表中10%的随机记录，这样如果想快速查询并且我可以接受很少的不准确，我可以快速查询。我分批收到消息(数字)说有时100有时20有时5等。我在想我会在流式传输时这样做，问题表明了这一点。有人可以为此建议一个好的算法。有没有更好的办法？ 最佳答案 简单的解决方案是只保存每10个传入数据点，但这可能会导致有偏差的结果，具体取决于数据的随机性。如果您想在
这可能是一个可能没有最佳解决方案的问题。假设我有一个有向图，不知道它是否有任何循环(循环检测将是这个问题的一个方面)。给定一组顶点(可能有数百万个顶点)，我需要计算给定图形的所有唯一对之间的所有不同路径(没有重复顶点的路径)。我将如何处理这种情况？让我们看看一个蛮力的方法来做到这一点:计算图中所有可能的对。对于每对图，使用DFS获取从Source到目的地。假设这些对在哈希表中表示，将路径计数作为该对的值。对其余的对重复上述操作。人们能指出哪些地方可能会出错吗？让我们以这种方式思考这个问题，找到地球上所有城市之间的所有不同路径的计算挑战是什么？如果有人试图解决这个问题，应该从哪里开始？编
场景:我正在尝试从sqlserver导入到HDFS，但出现以下错误:错误:hadoop@ubuntu:~/sqoop-1.1.0/bin$./sqoopimport--connect'jdbc:sqlserver://192.168.230.1;username=xxx;password=xxxxx;database=HadoopTest'--tablePersonInfo--target-dir/home/hadoop/hadoop-0.21.0/11/12/1012:13:20ERRORtool.BaseSqoopTool:Goterrorcreatingdatabasemanag
我即将开始一个新项目，它基本上是一个报告工具，应该有一个相当大的数据库。表的数量不会很大(估计该表中的数据量将以每分钟240,000条记录的速度增长，我们应该至少保留1到3年的数据，以便能够制作各种报告，管理员可以在线查看报告。我没有使用大型数据库的第一手经验，所以我想问问那些在这种情况下哪个数据库是最佳选择的人。我知道Oracle是安全的选择，但如果有人有hadoopdb或Google的大表等数据库以外的经验，我会更感兴趣。请指导我。提前致谢 最佳答案 甲骨文将变得非常昂贵以扩大规模。MySQL将难以扩展。这不是他们的错；RDBM
我已经用我的从节点的主机名更新了Hadoop主节点上的/conf/slaves文件，但是我无法从主节点启动从节点。我必须单独启动从站，然后我的5节点集群启动并运行。如何使用主节点的单个命令启动整个集群？此外，SecondaryNameNode正在所有从节点上运行。那是问题吗？如果是这样，我怎样才能将它们从奴隶中移除？我认为一个集群中应该只有一个SecondaryNameNode和一个NameNode，对吗？谢谢! 最佳答案 在ApacheHadoop3.0中使用$HADOOP_HOME/etc/hadoop/workers文件每行添
我想返回一组的前5行。基本上我有一个表格，其中包含一些州名及其按州名分组的城市。我想要该州排名前5位的城市，而不是全部。我如何使用pig来做到这一点？提前谢谢你。 最佳答案 在GROUPBY之后，在FOREACH中...您可以先执行ORDERBY，然后是LIMIT。这将首先按城市大小对每个组中的事物进行排序，然后拉出前5名。B=GROUPABYstate;C=FOREACHB{DA=ORDERABYcitysizeDESC;DB=LIMITDA5;GENERATEFLATTEN(group),FLATTEN(DB.citysize)
我正在尝试在我的本地机器上安装hadoop并正在关注this.我也设置了hadoophome这是我现在尝试运行的命令hduser@ubuntu:~$/usr/local/hadoop/bin/start-all.sh这是我得到的错误-su:/usr/local/hadoop/bin/start-all.sh:Nosuchfileordirectory这是我添加到我的$HOME/.bashrc文件中的内容#SetHadoop-relatedenvironmentvariablesexportHADOOP_HOME=/usr/local/hadoop#SetJAVA_HOME(wewill
我们有一个BI客户，每个月在他们的销售数据库表中生成大约4000万行，这些行是从他们的销售交易中生成的。他们想用5年的历史数据构建一个销售数据集市，这意味着这个事实表可能有大约2.4亿行。(40x12个月x5年)这是结构良好的数据。这是我第一次面对如此大量的数据，这让我开始分析垂直数据库工具，如Inbright和其他工具。但是对于这种软件，一个简单的查询仍然需要运行非常非常长的时间。这让我了解了Hadoop，但在阅读了一些文章后，我得出结论，Hadoop不是创建事实表的最佳选择(即使使用Hive)，因为在我看来Hadoop旨在处理非结构化数据.所以，我的问题是:构建这个挑战的最佳方式是
考虑到HBase将每个列族存储在一个单独的HFile中以及一行可以跨越许多列族的事实。HBase如何确保跨多个列族的行上的放置/删除操作确实是原子的？ 最佳答案 所有对一行的写入，无论该行中可能有多少列族，都转到一个区域服务器，然后该区域服务器将编辑写入区域WAL(Hlog)，然后写入同步，然后将数据添加到memstore以便提供服务。然后-一旦memstore达到其限制-将memstore刷新到磁盘。如果区域服务器出现任何问题并且它崩溃/死机/插头被拔掉，则可以运行WAL以保持一切一致。有关更多详细信息，请参阅HBASE-2283
我接触过Teradata。我从未接触过hadoop，但从昨天开始，我正在对此进行一些研究。通过对两者的描述，它们似乎可以互换，但在一些论文中写道它们用于不同的目的。但我发现的一切都是模糊的。我很困惑。有人用过这两个吗？它们之间的严重区别是什么？简单示例:我想构建ETL，它将转换数十亿行原始数据并将它们组织到DWH。然后对它们做一些资源昂贵的分析。为什么要使用TD？为什么选择Hadoop？或者为什么不呢？ 最佳答案 我认为thisarticle标题为“MapReduce和并行DBMS:friend还是敌人”很好地描述了每种技术最有效的
