database_connection_management
全部标签 我有以下场景:测量数据以文件形式通过网络服务上传这些文件随后被复制到HDFS每个测量包含一个或多个参数的许多特征(值)测量值的数量可能不同使用Hadoop上的机器学习算法处理测量值并非所有测量都进行了,而是针对特定用户在特定时间段进行的(例如,对用户X在Y-Z期间上传的文件进行处理)中间结果存储在HDFS,最终结果也是如此我的问题与第二点有关-这些文件后来被复制到HDFS-我担心存在大量小文件(例如1MB)可能是个问题。我的想法是将该文件存储在数据库中,这样我就可以避免小文件的问题,并且还能够查询数据(为用户选择一段时间的数据)。这是更好的方法吗?如果答案是肯定的,我可以使用哪些数据库
我在安装ClouderaManager(5.8.3版)时遇到了问题。我安装了cloudera-manager-agent-5.8.3-1.cm583.p0.8.el6.x86_64,cloudera-manager-server-5.8.3-1.cm583.p0.8.el6.x86_64,CentOS6.564位上的cloudera-manager-daemons-5.8.3-1.cm583.p0.8.el6.x86_64->使用$rpm-Uvh[包名]安装mysql并设置配置文件(/etc/cloudera-manager-server/db.properties)但是我联系了错误信
Cloudera将webhdfs滚动到最新的cd3u4,但我无法找到可以启用此功能的位置。我意识到有一个条目dfs.webhdfs.enabled您可以在hdfs-site.xml中手动编辑。在cdh3发行版中,是否有一个安全的地方可以放置dfs.webhdfs.enabled配置?有人可以帮我指出正确的方向吗? 最佳答案 如果你想使用WebHDFS,你必须先启用它。如何?在conf/hdfs-site.xml中设置以下属性:dfs.webhdfs.enabledtrue注意:如果要在安全集群中使用WebHDFS,则必须设置其他属性
此错误表明客户端无法连接到服务器脚本系统上的端口。既然能ping通服务器,应该不会吧。这可能是由多种原因引起的,例如到目的地的路由不正确。第二种可能性是您的客户端和服务器之间有防火墙,它可能在服务器上,也可能在客户端上。不应该有任何路由器或防火墙可能会停止通信,因为根据您的网络地址,服务器和客户端都应该在同一个局域网上。为什么ConnectionRefusedError:[Errno111]Connectionrefused在Python中发生当客户端由于无效的IP或端口而无法访问服务器,或者地址不唯一且已被另一台服务器使用时,会出现此错误。服务器未运行时也会出现连接拒绝错误,因此客户端无法访
如果我们在sqoop中使用6个mapper从Oracle导入数据,那么sqoop和source之间会建立多少个connection。是单个连接还是每个映射器有6个连接。 最佳答案 根据sqoopdocs:Likewise,donotincreasethedegreeofparallismhigherthanthatwhichyourdatabasecanreasonablysupport.Connecting100concurrentclientstoyourdatabasemayincreasetheloadonthedataba
我在使用Hive查询运行Oozie工作流时遇到错误。这是工作流程${jobTracker}${nameNode}${dir}/gsrlQery.hqlOutputDir=${jobOutput}${jobTracker}${nameNode}${dir}/nongsrlQuery.hqlOutputDir=${jobOutput}${jobTracker}${nameNode}${dir}/nongsrlRAQuery.hqlOutputDir=${jobOutput}${failureEmailToAddress}SuccessTheworkflow${wf:name()}withi
我想运行多个Hive查询,最好是并行而不是顺序运行,并将每个查询的输出存储到一个csv文件中。例如,query1在csv1中输出,query2在csv2中输出,等等。我会在之后运行这些查询离开工作的目标是在下一个工作日对输出进行分析。我对使用bashshell脚本很感兴趣,因为这样我就可以设置一个cron任务以在一天中的特定时间运行它。我知道如何将HiveQL查询的结果存储在CSV文件中,一次一个查询。我用类似下面的东西来做到这一点:hive-e"SELECT*FROMdb.table;""|tr"\t"",">example.csv;上面的问题是我必须监视进程何时完成并手动启动下一个
用AndroidStudio导入一个项目时,用Gradle构建过程中报错误,估计是下载gradle.zip文件时访问不到,应该是被墙了,网速太慢,下载不了外网资源。错误有如下情况:1、加载过慢2、下载超时3、下载失败解决方法如下:1、下载对应的gradle版本在Project的视图下,找到gradle,里面的cradle-wrapper.properties显示我们需要的gradle版本,然后打开连接下载对应版本(可能这里的链接下载比较慢,可以找找其他下载链接)这时候我们可以在官网或者其他网站用浏览器下好再放到相应目录,在AS的底部可以看到gradle的版本,如果不清楚可以打开gradle-w
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗?更新问题,使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我使用R/Python在1-2%的样本数据上拟合了一个机器学习分类器,我对准确性度量(精度、召回率和F_score)非常满意。现在我想用这个用R编码的分类器对一个拥有7000万行/实例的巨大数据库进行评分,该数据库驻留在Hadoop/Hive环境中。关于数据集的信息:7000万X40个变量(列):大约18个变量是分类变量,其余22个是数字变量(包括整数)我该怎么做?有什么建议吗?我想到的事情是:a)将数据
我有一个庞大的数据集,我必须监控其中的异常情况并发送警报。最接近我正在尝试做的例子如下。假设关系数据库中有一个股票表:stocks:iddatestock_nameprice假设我们正在处理一百万只股票。白天,股票价格根据持续和频繁的实时信息不断更新。在一天结束时,每只股票的最后记录价格是当天的收盘价。第二天,我们向表中添加另外一百万条记录并再次开始处理它。假设用户可以配置如下警报:“当AAPL的走势超过过去10天的平均值10%时,提醒我”或“当任何股票在过去10天内的波动幅度超过其平均水平的10%时,提醒我”我们需要满足来自不同用户的100条提醒。持续轮询并尝试定期匹配警报是不切实际