我是一名学生，正在尝试对大型数据集使用一些机器学习算法。我们的训练集中有大约1.4亿条记录(目前在postgresql表中)，并且有五个表有大约600万条记录，展示了主键-外键关系。我们只有2台配置如下的机器1)6GB内存，第二代i5处理器2)8GB内存，第二代i7处理器我们现在正计划在运行我们的统计分析之前将它们分成逻辑组，因为周转时间非常长。1)我应该在postgresql中将它们拆分成单独的表并且它们使用MATLAB或R进行编程要么2)我应该通过移植数据库来使用hadoop和hbase吗3)我是否应该结合使用它们(即根据逻辑组分解它们并转储到postgresql数据库中，还设置h
我想了解SAS和Hadoop之间的集成。据我了解，像procsql这样的SAS进程只能对SAS数据集起作用，我不能对hadoop节点上的文本文件发出procsql。这是正确的吗？如果是，那么我需要使用一些ETL作业首先将数据从HDFS中取出并将其转换为SAS表。但如果我这样做，我将失去Hadoop的并行处理能力，对吗？那么集成SAS和Hadoop并仍然使用Hadoop的并行处理能力的理想方式是什么？我知道您可以从SAS内部调用mapreduce作业，但是mapreduce作业可以用SAS编写吗？我认为不是。 最佳答案 SAS全局论坛
我想在Spark中使用Postgres(二进制或文本)转储文件，想知道如何导入它？我知道我们可以使用Sqoop将Postgres导入HDFS，并且我可以从Spark访问HDFS，但是如果我只有转储文件怎么办？我是否必须先将其恢复到Postgres数据库中？我宁愿不要。 最佳答案 使用pg_restore--data-only-tmy_tabledb.dump你应该得到制表符分隔的文本，其中包含一些注释和一些额外的命令，过滤掉你不需要的一切会很简单'不想将该文件写入HDFS。然后就是将该文件作为CSV文件从Spark或MapReduc
我尝试部署HAWQ2.0，但无法让HAWQMaster运行。以下是错误日志:[gpadmin@hdps31hwxworker2hawqAdminLogs]$cat~/hawqAdminLogs/hawq_init_20160805.log20160805:23:00:10:050348hawq_init:hdps31hwxworker2:gpadmin-[INFO]:-Preparetodo'hawqinit'20160805:23:00:10:050348hawq_init:hdps31hwxworker2:gpadmin-[INFO]:-Youcanfindlogin:201608
我在GreenPlum上创建了下表:CREATETABLEdata."CDR"(mcctext,mnctext,lactext,celltext,from_numbertext,to_numbertext,cdr_timetimestampwithouttimezone)WITH(OIDS=FALSE,appendonly=true,orientation=column,compresstype=quicklz,compresslevel=1)DISTRIBUTEDBY(from_number);我已将10亿行加载到此表，但每个查询都非常慢。我需要对所有字段(不仅是一个)进行查询，我可
在使用Sqoop导出数据到postgresql时，有什么方法可以提及不同的模式吗？基于URLhttp://sqoop.apache.org/docs/1.4.4/SqoopUserGuide.html，我需要使用----schema这很奇怪，但它不起作用。我也尝试使用--schema，但结果仍然相同。----schema适用于list-tables命令，但不适用于export命令。任何帮助将不胜感激。 最佳答案 终于成功了。为了使用“----schema”，我们需要在最后而不是中间提供该选项。所以这个会起作用:--connectjd
要将我的数据从HDFS导出到Postgres，我使用的是Sqoop(1.3.0-cdh3u4)。主要问题是我有一列ltree类型。ERRORorm.ClassWriter:CannotresolveSQLtype1111ERRORorm.ClassWriter:NoJavatypeforSQLtype1111forcolumnpath即使使用--map-column-java强制字符串解析，Sqoop也无法导出。java.io.IOException:org.postgresql.util.PSQLException:ERROR:column"path"isoftypeltreebut
我有一个用于生产服务器的Postgres数据库，需要使用Hadoop对其进行定期分析。Hadoop中的每个查询都应基于Postges数据库中的最新版本。不同步是可以接受的，但应该只延迟几分钟。如何在Hadoop中进行这种近乎实时的数据分析？ 最佳答案 是的，可以通过配置StorageHandler来实现Hive的API实现。StorageHandler的概念只是将外部表元数据单独存在于Hivemetastore中，实际的数据存储系统将是外部数据源。其中hive表元数据将包含外部数据库表的详细信息，以及通常的列和格式详细信息。每当您向
我们有一些Postgres查询需要6到12个小时才能完成，并且想知道Hadoop是否适合更快地完成它。我们有(2)个64核服务器和256GBRAM可供Hadoop使用。我们正在运行PostgreSQL9.2.4。Postgres只在一台服务器上使用一个内核来进行查询，所以我想知道Hadoop是否可以将查询速度提高大约128倍，同时减去开销。我们有两组数据，每组都有数百万行。设置一:idcharactervarying(20),a_latdoubleprecision,a_longdoubleprecision,b_latdoubleprecision,b_longdoublepreci
我只是Hadoop的初学者，我的一所大学要求我帮助将一些PostgreSQL表迁移到Hadoop。由于我没有太多使用PostgreSQL的经验(虽然我知道数据库)，我不确定什么是进行此迁移的最佳方式。我的想法之一是将表导出为gson数据，然后从Hadoop中处理它们，如本例所示:http://www.codeproject.com/Articles/757934/Apache-Hadoop-for-Windows-Platform.有没有更好的方法将数据(表和数据库)从PostgreSQL导入到Hadoop？ 最佳答案 Sqoop(
