前言：MySQL数据库和postgresql数据库之间的差异并不多，这里的差异指的是对SQL语言的支持两者并不大，但底层的东西差异是非常多的，例如，MySQL的innodb引擎概念，数据库用户管理，这些和postgresql相比是完全不同的（MySQL用户就是用户，没有角色，postgresql有用户，有角色，但差异不大），但，索引例如btree这些两者又是相同的或者说相通的。那么，这些差异化的地方导致MySQL在向postgresql数据库迁移数据的时候会造成一些困扰，虽然两者数据库使用的SQL语言百分之九十是相同的，但就是这剩下的百分之十也是一个巨大的鸿沟。普通的方案，MySQLdump或

CMD启动服务：D:\PostgreSQL\binpg_ctlregister-NPostgreSQL-D"D:\PostgreSQL\data#登录psql-Upostgres#验证输入select1;拓展：删除服务scdelete服务名称PostgreSQLUSER:postgresPWD:rootPORT:5432动PostgreSQL服务器3.1打开命令提示符“Windows”+"R"快捷键打开运行窗口，在输入框中输入"cmd"进入命令行窗口。图3-1输入"cmd"进入命令行窗口3.2弹出DOS运行窗口。PostgreSQL安装目录是"D:\PostgreSQL"中，输入"cd\DD:

情况:我有一个Postgres数据库，其中包含一个包含几百万行的表，我正在尝试查询所有这些行以进行MapReduce作业。根据我对DBInputFormat所做的研究，Hadoop可能会尝试对新的映射器再次使用相同的查询，并且由于这些查询需要花费大量时间，所以我想通过以下两种方式之一来防止这种情况发生想到了:1)Limitthejobtoonlyrun1mapperthatqueriesthewholetableandcallitgood.或2)SomehowincorporateanoffsetinthequerysothatifHadoopdoestrytouseanewmappe

extractEXTRACT函数是PostgreSQL中用于从日期和时间类型中提取特定部分（如年、月、日、小时等）的函数。格式EXTRACT(fieldFROMsource)--field参数是要提取的部分，例如YEAR、MONTH、DAY、HOUR等。--source参数是包含日期或时间的表达式。示例例如，要从当前日期时间中提取年\月\日\，可以使用以下查询：SELECT EXTRACT(YEARFROMCURRENT_TIMESTAMP) AScurrent_year, EXTRACT(MONTHFROMCURRENT_TIMESTAMP) AScurrent_month, EXTRACT

我想为大型数据集生成ngram频率。维基百科，或者更具体地说，Freebase的WEX适合我的目的。在第二天左右完成它的最佳和最具成本效益的方法是什么？我的想法是:PostgreSQL使用正则表达式来分割句子和单词。我已经在PostgreSQL中有了WEX转储，并且我已经有了正则表达式来进行拆分(这里不需要主要准确性)MapReduce与HadoopMapReduce与Amazon的ElasticMapReduce，我对此几乎一无所知我的Hadoop经验包括在三个EC2实例上非常非常低效地计算Pi。我擅长Java，我理解Map+Reduce的概念。我担心PostgreSQL会花费很长很

Hadoop等开源分布式计算框架的效率如何？我所说的效率是指可用于大多数纯计算任务中的“实际工作”的CPU周期。换句话说，有多少CPU周期用于开销，或因未使用而浪费？我不是在寻找具体数字，只是一个粗略的图片。例如。我可以期望使用集群90%的CPU能力吗？99%？99.9%？更具体地说，假设我想计算PI，并且我有一个算法X。当我在一个紧密循环的单核上执行此操作时，假设我获得了一些性能Y。如果我在使用例如分布式方式Hadoop，我期望性能下降多少？我知道这取决于很多因素，但粗略的幅度是多少？如果重要的话，我正在考虑一个可能有10-100个服务器(总共80-800个CPU内核)的集群。谢谢!

我在我的pig脚本中使用了这些行:setdefault_parallel20;requests=LOAD‘/user/me/todayslogs.gz’USINGcustomParser;intermediate_results=some_data=FOREACHintermediate_resultsGENERATEday,request_id,result;STOREsome_dataINTO'/user/me/output_data'USINGPigStorage(',');“/user/me/todayslogs.gz”包含数千个gzip文件，每个文件大小为200MB。当脚本完

我正在与我的一个团队合作开发一个小型应用程序，该应用程序需要大量输入(一天的日志文件)并在几个(现在是4个，将来可能是10个)map-reduce步骤(Hadoop&Java).现在我已经完成了这个应用程序的部分POC，并在4个旧桌面(我的Hadoop测试集群)上运行它。我注意到的是，如果您进行“错误”的分区，则水平缩放特性会被破坏得面目全非。我发现比较单个节点(比如20分钟)和所有4个节点上的测试运行只会导致50%的加速(大约10分钟)，而我预计会有75%(或至少>70%)的加速(大约5或6分钟)。使map-reduce水平缩放的一般原则是确保分区尽可能独立。我发现在我的例子中，我对

我正在尝试分析哪些函数在TeraSortHadoop作业中消耗的时间最多。对于我的测试系统，我使用的是基本的单节点伪分布式设置。这意味着NameNode、DataNode、Tasktracker和JobtrackerJVM都在同一台机器上运行。我首先使用TeraGen生成约9GB的数据，然后在其上运行TeraSort。当JVM执行时，我使用VisualVM对它们的执行进行采样。我知道这不是目前最准确的分析器，但它是免费且易于使用的!我使用最新版本的Apachehadoop发行版，我的实验在基于IntelAtom的系统上运行。当我查看VisualVM中热点方法的自用时间(CPU)时，我发

我很有趣——什么才算是好的吞吐量对于每个节点的hadoop轻量级文本数据处理？更具体地说，我会问:假设我必须读取csv文件，解析它们并计算某些列中特定值的数量。让我们假设值很少见，所以减少步骤很快。对于现代四核CPU/4GBRAM/4SATADisk机器，我期望每个hadoop节点的吞吐量是多少？ 最佳答案 我觉得这个问题很有道理。我对hadoop集群的吞吐量有一个印象(SizeOfInput+SizeOfOutput)/RuntimeInSeconds/NumberOfDisks对于yahooPB-Sort在3800个节点上运行使