我想从Spark中读取一个巨大的MongoDB集合，创建一个持久的RDD，并对其进行进一步的数据分析。有什么方法可以更快地从MongoDB读取数据。尝试过MongoDBJava+Casbah的方法我可以使用worker/slave从MongoDB中并行读取数据，然后将其保存为持久数据并使用吗？ 最佳答案 有两种方法可以将数据从MongoDB获取到ApacheSpark。方法一:使用Casbah(MongDBJava驱动程序上的层)valuriRemote=MongoClientURI("mongodb://RemoteURL:270
我得到了一个包含这些文档的集合:{"_id":0,"pictures":[{"path":"/path/to/first/picture.jpg","web":"true"},{"path":"/path/to/second/picture.jpg","web":"true",}],"logos":[{"path":"/path/to/first/logo.jpg","web":"true"},{"path":"/path/to/second/logo.jpg","web":"false",}]}{"_id":1,"pictures":[{"path":"/a/bit/weird/pa
我有一个MongoDb数据库，里面有一个非常庞大的集合(超过200万个文档)。我想用游标迭代它。同样在迭代期间，我必须对当前文档执行一些操作。varpending_push_cursor=collection.FindAllAs();foreach(PendingPushp_pushinpending_push_cursor){operation_with(p_push)}主要问题是操作将元素排入队列，希望在某些时刻迭代暂停(几秒钟)让操作在添加新元素之前处理一些元素。有没有一种方法可以以某种方式迭代光标，我可以暂停它，然后再恢复？MongodbCursor保存最后访问的项目？我只知道
我是MongoDB的新手。我正在尝试创建一个包含10,000条数据的数据库。数据将包含“用户名”和“生日”。我想用随机用户名和生日创建10,000个数据。我们是否有最快的方法来创建这种数据库？非常感谢您的帮助! 最佳答案 这里有一些函数可以帮助您创建从1950年到2000年的随机字符串(名称)和随机日期，并将其插入到mongodb中。functiongetRandomInt(min,max){returnMath.floor(Math.random()*(max-min+1))+min;}functiongetRandomDate(
感谢对此的任何见解，我有2个问题:1)弄清楚为什么我的本地数据库oplog庞大且不断增长2)安全删除(或重置)我的local.oplog以释放18GB的浪费空间场景:我一直在像这样的生产数据快照上本地运行mongod:mongod--dbpath/temp/MongoDumps/mongodata-2013-06-05_1205-snap/data所以我注意到奇怪的是我的本地数据库很大>showdbslocal18.0693359375GBprod-snapshot7.9501953125GB这似乎是由于巨大的本地数据库oplog(即使它是一个上限集合)db.oplog.rs.stat
我正在测试MongoDB，以便在一个包含大约300亿条记录(每条约200字节)的巨大表的数据库中使用。我知道那种卷需要分片，所以我试图在一台机器上获得1到20亿条记录。我在一台有2个CPU/6个内核和64GBRAM的机器上达到了10亿条记录。我mongoimport-ed没有索引，速度还可以(平均14k记录/秒)。我添加了索引，这花了很长时间，但没关系，因为这是一次性的事情。现在将新记录插入数据库需要很长时间。据我所知，机器在插入记录时没有加载(CPU、RAM和I/O都处于良好状态)。如何加快插入新记录的速度？ 最佳答案 我建议将此
既然我们可以用任何我们想要的方式构造一个MongoDB，我们就可以这样做{products:[{date:"2010-09-08",data:{pageviews:23,timeOnPage:178}},{date:"2010-09-09",data:{pageviews:36,timeOnPage:202}}],brands:[{date:"2010-09-08",data:{pageviews:123,timeOnPage:210}},{date:"2010-09-09",data:{pageviews:61,timeOnPage:876}}]}随着我们日复一日地向其中添加数据，p
我想在表T中查询由某些列x标识的行。应返回行的x的值由表U上的某些子查询确定，该表携带列a上的实际过滤条件(一个短字符串)和b(一个时间戳值，寻找一个范围)。SELECT*FROMTWHERExIN(SELECTxFROMUWHEREa=?ANDbBETWEEN?AND?)ORDERBYx,y表T和U都很大(在1M..100M行的范围内)。他们的定义在问题的最后。在典型的用例中，x的大约100个不同值的结果集中有大约500到1000行。x的这些值不是连续的，而且确实非常“随机”。这个查询需要相当长的时间(在0.5到2秒的范围内)，尽管使用了表T和U的正确索引，实际上只有一个根据慢速查询
我在InnoDbitem表中有一个查询，其中包含400k条记录(仅...)。我需要对表示层的结果进行分页(每页60个)，因此我使用LIMIT，其值取决于要显示的页面。查询是(110000偏移量只是一个例子):SELECTi.id,sale_type,property_type,title,property_name,latitude,longitude,street_number,street_name,post_code,picture,url,score,dw_id,post_dateFROMitemiWHEREpictureISNOTNULLANDpicture!=''ANDsa
这是对我的问题“高效存储7.300.000.000行”(Efficientlystoring7.300.000.000rows)的跟进。我决定使用MySQL进行分区，初步架构如下所示:CREATETABLEentity_values(entity_idMEDIUMINTUNSIGNEDDEFAULT0NOTNULL,#3bytes=[0..16.777.215]date_idSMALLINTUNSIGNEDDEFAULT0NOTNULL,#2bytes=[0..65.535]value_1MEDIUMINTUNSIGNEDDEFAULT0NOTNULL,#3bytes=[0..16.7
