我正在构建一个iOS客户端应用程序以与现有后端架构交互。为了减少延迟、API调用和有效负载，最好在客户端“缓存”模型数据以加快索引速度，然后根据需要相应地对客户端/服务器端进行更新。当前的理论堆栈看起来像这样:ServerSide>>>>>>>>>>>>>>>>>ClientSide-----------------------------------------PHP>>JSON>>COREDATA>>UIKitObjects注意:还值得注意的是，iOS客户端虽然本身在内部遵循MVC，但本质上是更大的MVC客户端-服务器架构中的“View”。因此，就像在用户操作后更新模型或在模型更改

我们在AWSEMR上的Hadoop测试环境1个主节点2个从节点当我们提交一个小测试作业时，它会触发1个maptask。map任务完成后，将触发3个reduce任务。reduce任务完成后，我们的输出数据将写入Mongo集合。但是我们注意到，在某些情况下，输出中有重复的记录。这会导致我们的下游处理任务崩溃，因为它们不需要重复。我注意到的一件事是，其中一个reduce任务有时会被终止，然后由hadoop重新启动-如果它在将数据写入Mongo的过程中被终止，这会导致重复记录吗？有什么方法可以从日志中看出Mongohadoop连接器是否真的在向Mongo写入数据？有什么方法可以确保在提交给Mo

mongo-hadoop和mongo-spark连接器有什么区别，pymongo是否只能与mango-hadoop一起使用？pymongo是否只能与mongo-hadoop一起使用？ 最佳答案 MongoDBConnectorforHadoop是一个库，它允许MongoDB(或其数据格式的备份文件，BSON)用作HadoopMapReduce任务的输入源或输出目标。它旨在提供更大的灵active和性能，并使MongoDB中的数据与Hadoop生态系统的其他部分(包括以下部分)轻松集成:pigSparkmap化简Hadoop流媒体hi

我正在尝试使用com.mongodb.hadoop.pig.BSONLoader(https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/blob/master/pig/README.md)将数据从MongoDBBSON文件加载到Pig中，但我遇到了困难。MongoDB上的数据包括可变大小的数组，我不确定如何将其加载到pig中(作为元组？)。这是来自MongoDB的示例记录:{"_id":{"$oid":"52fbbca6e4b029a79cd17ff7"},"field":"value","variableSizeArray":["value1","value

我正在尝试使用Scala将示例MongoDB集合加载到Spark，然后将RDD保存到文本文件。以下是我的代码:valsc=newSparkContext(conf)valmongoConfig=newConfiguration()mongoConfig.set("mongo.input.uri","mongodb://localhost:27017/myDB.myCollectionData")valsparkConf=newSparkConf()valdocuments=sc.newAPIHadoopRDD(mongoConfig,//ConfigurationclassOf[Mon

我是hadoop的新手。我已经安装了hortonworks沙箱2.1。我正在尝试使用HiveUI执行Hive脚本。我想访问Hive中的mongo集合。我为此使用了以下查询:CREATETABLEindividuals(idINT,nameSTRING,ageINT,citySTRING,hobbySTRING)STOREDBY'com.mongodb.hadoop.hive.MongoStorageHandler'WITHSERDEPROPERTIES('mongo.columns.mapping'='{"id":"_id"}')TBLPROPERTIES('mongo.uri'='m

我已经部署了一个基于HDFS集群的Alluxio集群。当我使用AlluxioNativeJavaApi将一些文件写入Alluxio并设置writetypeASYNC_THROUGH时，文件(即使只有1G)似乎没有写入HDFS，几天后一直保持TO_BE_PERSISTED状态。 最佳答案 我找到了答案。我发现日志“错误DefaultAsyncPersistHandler-并非所有文件block/test/sample_data/order_detail_titile_2.0.txt都存储在同一个worker上”，当使用ASYNC_TH

我有一个分片输入集合，我想在将其发送到我的hadoop集群以进行mapreduce计算之前对其进行过滤。我的$hadoopjar-命令中有这个参数mongo.input.query='{_id.uuid:"device-964693"}'并且有效。输出不会mapreduce任何不满足此查询的数据。但这不起作用:mongo.input.query='{_id.day:{\\$lt:{\\$date:1388620740000}}}'没有数据作为输出产生。1388620740000表示日期WedJan01201423:59:00GMT+0000(GMT)。该设置使用的是hadoop2.2、

我想同步mongodb和hadoop，但是当我从mongodb中删除文件时，这个文件在hadoop中一定不能被删除。我尝试使用mongo-hadoop和hive。这是配置单元查询:CREATEEXTERNALTABLESubComponentSubmission(idSTRING,statusINT,providerIdSTRING,dateCreatedTIMESTAMP,subComponentIdSTRING,packageNameSTRING)STOREDBY'com.mongodb.hadoop.hive.MongoStorageHandler'WITHSERDEPROPER

当我尝试这样做时出现错误$b=newB();$a->addB($b);$entityManager->persist($a);因为我首先需要坚持$b，但是我不能这样做，所以我需要设置cascade:persist我相信。我只是在文档中找不到如何使用yaml模式执行此操作。Documentation不包括这部分(我也在文档的其他地方尝试过)干杯 最佳答案 这对我有用oneToMany:products:targetEntity:NamemappedBy:productcascade:["persist"]