我有一个Python脚本，它导入一个大型CSV文件，然后计算文件中每个单词的出现次数，然后将计数导出到另一个CSV文件。但是发生的情况是，一旦该计数部分完成并开始导出，它会在终端中显示Killed。我不认为这是内存问题(如果是我假设我会遇到内存错误而不是Killed)。可能是这个过程花费的时间太长了？如果是这样，有没有办法延长超时时间，这样我就可以避免这种情况？代码如下:csv.field_size_limit(sys.maxsize)counter={}withopen("/home/alex/Documents/version2/cooccur_list.csv",'rb')asf
我有一个Python脚本，它导入一个大型CSV文件，然后计算文件中每个单词的出现次数，然后将计数导出到另一个CSV文件。但是发生的情况是，一旦该计数部分完成并开始导出，它会在终端中显示Killed。我不认为这是内存问题(如果是我假设我会遇到内存错误而不是Killed)。可能是这个过程花费的时间太长了？如果是这样，有没有办法延长超时时间，这样我就可以避免这种情况？代码如下:csv.field_size_limit(sys.maxsize)counter={}withopen("/home/alex/Documents/version2/cooccur_list.csv",'rb')asf
数据仓库传统数据库数据仓库特征用于操作处理，面向OLTP用于信息处理，面向OLAP用户DBA、开发经理、主管、数据分析人员功能日常操作长期信息需求、决策支持DB设计基于ER模型，面向应用星形、雪花模型，面向主题ETLETL，是Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。负责将不同物理机、异构的数据，如文本文件、数据库文件等，经过ETL的抽取、转换、加载到数据仓库中。数仓架构概念名词解释个人理解ODS操作性数据仓库，应用场景：1、在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离，ODS直接存放从业务系统抽取过来的数据，这些数据从结构和数据上与
ETL是数据仓库里最重要的数据处理过程，也是最体现工作量的环节，一般会占到整个数据仓库项目工作量的一半以上。●抽取：从数据源获取数据。●转换：转换数据，使之转变为适用于查询和分析的形式和结构。●装载：将转换后的数据导入到最终的目标数据仓库。数据仓库的本质就是要把来自于多个异构的源系统的数据集成在一起，放置于一个集中的位置用于数据分析。如果没有ETL，就无法对异构的数据进行结构化的分析。1、为什么要用ETL呢▶ 当数据来自不同的平台或系统时，这时候如使用SQL语句去处理的话，就显得比较吃力且开销也更大。▶数据来源可以是各种不同的数据库或者文件，比如有的是音频，有的是视频、有的是文字、有的是图片、
我对SSIS、Informatica有很好的了解，可以执行ETL过程并将数据加载到数据仓库。但我对Hadoop的了解还不够。我只是想知道，我们能否使用Hadoop替代ETL工具，例如用于ETL流程的Informatica？这里，基本上我说的是关系表结构。我知道hadoop可用于从非结构化数据中提取信息。 最佳答案 这不能按要求回答。Hadoop的强大功能来自MR和HDFS的协同作用，将计算移至数据附近。当您谈论将Hadoop用于从OLTP关系表到DW的ETL时，Hadoop将必须连接、提取数据并进行上传。让一组工作人员冲击OLTP数
HI谁能告诉我哪些是可以与Hbase一起使用的ETL工具，Hbase是hadoop的数据库？我的意思是说如何使用oracle数据库中的数据来提取数据并在Informatica和SSIS等工具中使用，是否有可用于Hbase的ETL工具？请帮助我。 最佳答案 看看PentahoDataIntegrationforHadoop. 关于hadoop-ETL关联HADOOP数据库Hbase？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://sta
我有点困惑。现在我应该集成我的数据仓库和Hadoop平台。直到现在我一直在做传统的ET。现在我的问题是1.HowHadoopwillinvolveintothisETLprocess?2.IneedtoloadmydataintoSQLserver3.HowcanIachieveETLinHadoop?我的hdfs保存平面文件（.csv）有人能帮我吗？欢迎任何意见 最佳答案 在hadoop中，可以将dw数据作为文件存储在hdfs中。如果您希望将dw迁移到hadoop。您可以将数据从现有的dw传输到apachehive，apacheh
我正在尝试在HiveQL中翻译不同的PL/SQL脚本。这些不同的脚本在ETL过程中使用，用于从不同的表导入数据。我正在尝试使用HiveQL在Hadoop/Hive中做同样的事情但是，其中一个脚本给我带来了一些问题。这是我的PL/SQL脚本:BEGIN--MiseajourauniveaumagasinetfamilleMERGEINTOKPI.THM_CA_RGRP_PRODUITS_JOURcibleUSING(SELECTin_co_societeasCO_SOCIETE,in_dt_jourasDT_JOUR,'MAG'asTYPE_ENTITE,m.co_magasinasCO
目前，据我了解，数据是从关系数据库Sqooped到HDFS中。从那里，Pig或M/R可以运行ETL相关任务，并将转换后的数据放入HDFS的另一部分。如有必要，可以删除原始数据。有没有办法避免将原始数据导入HDFS并在数据通过Sqoop传入时对数据运行PIG和M/R？这是怎么做到的？ 最佳答案 Sqoop/Pig/Hive/MR本质上是面向批处理(长时间)的，无法实时处理数据。考虑使用像Flume这样的框架/Storm/Samza/S4 关于hadoop-Sqoop可以在导入时执行任何ET
我正在使用scala在Spark中执行ETL过程。原始日志文件包含两列名称和年龄。我的ETL过程读取并验证原始日志并生成另外两列，即标志和验证消息。标志列指定行是否有效。(如果行有效=1否则为0)验证列指定行无效的原因。例。原始日志文件RAM,35SAM,45JAM,ww这里最后一行无效所以我的最终输出将是RAM,35,1,""SAM,45,1,""JAM,ww,0,"invalidage"我的scala代码是importsqlContext._valpeople=sc.textFile("hdfs://..../rawT.csv").map(_.split(","))valbase_
