我想使用parquet-tools-1.8.1.jar仅转储某些文本文件中的特定列。但无法这样做。我正在尝试以下命令。请注意我的列名有正斜杠。parquet-tools-1.8.1.jardump--column'dir1/log1/job12121''/hdfs-path/to/parquetfilewithspace.parquet'>/home/local/parquet/output.text 最佳答案 运行hadoopjarparquet-tools-1.8.1.jarparquet.tools.Maindump--col
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
我有两个数据集，一个用于电影，另一个用于评级电影数据看起来像MovieID#Title#Genre1#ToyStory(1995)#Animation|Children's|Comedy2#Jumanji(1995)#Adventure|Children's|Fantasy3#GrumpierOldMen(1995)#Comedy|Romance评分数据看起来像UserID#MovieID#Ratings#RatingsTimestamp1#1193#5#9783007601#661#3#9783021091#914#3#978301968我的脚本如下1)movies_data=LOA
以下是我运行pigrunner和pigstats的代码:String[]args={"abc.pig"};PigStatsstats=PigRunner.run(args,null);System.out.println("Stats:"+stats.getReturnCode());OutputStatsos=stats.result("B");Iteratorit=os.iterator();while(it.hasNext()){Tuplet=it.next();System.out.println(t.getAll());}abc.pig的内容A=load'Courses'us
我有大数据转储。计划使用批量插入上传AWSDynamoDB。哪种流量选项具有成本效益:大数据(GiB)->批量插入DynamoDB->查询分析大数据(GiB)->AWSS3->创建Hive表映射->用于分析的EMRHive查询[没有DynamoDB]在DynamoDB中，如果从EMR或EC2访问是否有吞吐量限制？ 最佳答案 无需为此使用DynamoDB。选择选项2并将您的数据上传到S3，然后执行Hive查询。EMR将使用多少DynamoDB读取容量有一个可配置的限制。 关于hadoop-
我正在尝试转储关系但出现以下错误。我试过start-all.sh并尝试使用hadoopnamenode-format格式化namenode。但我不明白哪里出了问题。Error:-Alreadytried9time(s);retrypolicyisRetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10,sleepTime=1000MILLISECONDS) 最佳答案 启动JobHistoryServer$HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.shstar
我有一张表分布在运行MySql4的两台服务器上。我需要将它们合并到一台服务器中以用于我们的测试环境。这些表实际上每个都有数百万条记录，它们位于两台服务器上的原因是因为它们非常庞大。对表的任何更改和分页都会给我们带来太大的性能损失。因为它们在生产环境中，所以我不可能在它们现有的服务器上以任何方式更改它们。问题是主键是一个唯一的自增字段，所以会有交集。我一直试图弄清楚如何使用mysqldump命令忽略某些字段，但--disable-keys只是改变了表，而不是完全摆脱了键。在这一点上，我似乎需要修改数据库结构以利用主键的校验和或哈希作为实际上应该是唯一的两个唯一字段的组合......我真的
我有一张表分布在运行MySql4的两台服务器上。我需要将它们合并到一台服务器中以用于我们的测试环境。这些表实际上每个都有数百万条记录，它们位于两台服务器上的原因是因为它们非常庞大。对表的任何更改和分页都会给我们带来太大的性能损失。因为它们在生产环境中，所以我不可能在它们现有的服务器上以任何方式更改它们。问题是主键是一个唯一的自增字段，所以会有交集。我一直试图弄清楚如何使用mysqldump命令忽略某些字段，但--disable-keys只是改变了表，而不是完全摆脱了键。在这一点上，我似乎需要修改数据库结构以利用主键的校验和或哈希作为实际上应该是唯一的两个唯一字段的组合......我真的
在使用spark处理数据后，我对找到将数据保存到HDFS中的正确方法感到有点困惑。这就是我想要做的。我正在计算数字字段的最小值、最大值和SD。我的输入文件有数百万行，但输出只有大约15-20个字段。因此，输出是每个字段的单个值(标量)。例如:我将FIELD1的所有行加载到一个RDD中，最后，我将获得FIELD1的3个单值(MIN、MAX、SD)。我将这三个值连接成临时字符串。最后，我将有15到20行，包含4列，格式如下FIELD_NAME_1MINMAXSDFIELD_NAME_2MINMAXSD这是一段代码://createrddvaldata=sc.textFile("hdfs:/
PHP的“var_dump”函数以递归方式输出对象的属性。我想知道是否有一种方法可以“转储”对象，但不要转储原始对象中的递归对象。原始转储:object(Class_Name)#1(3){["label":protected]=>string(16)"MyLabel"["name":protected]=>string(16)"name"["object":protected]=>object(Class_Name)#2(2){["id":protected]=>NULL["classes":protected]=>array(0){}}}想要转储:object(Class_Name)
