我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
正如我们所知，许多maptask有多少block。MapReduce中的WellMap任务通常一次在一个block上运行。因此，如果我们的任务太少(少于集群中的节点)，那么为什么作业会运行得比其他情况慢？ 最佳答案 是的，你是对的。Hadoop不擅长“缩小”超过作业占用的插槽少于集群中可用插槽的程度。例如，假设您有100个节点，每个节点有10个map槽。这意味着您有1000个map位置。想象一下，使用maptask处理一个block需要1分钟。如果你的工作只有5个block，那么该工作将花费大约1分钟。如果您有一份包含20个区blo
我已经进行了深入的研究，但我找不到足够详细的信息..我读过这些:1)http://www.cloudera.com/content/www/en-us/documentation/enterprise/latest/PDF/cloudera-impala.pdf2)http://www.cidrdb.org/cidr2015/Papers/CIDR15_Paper28.pdf但是我没有找到任何答案..有人能解释一下为什么分区连接并不总是更好吗？我的意思是，如果我们有两个表T1(大表)和T2(小表)，如果我使用分区策略，它们都会被分区，并且我们将T1/n-1子集发送到其他节点，T2也是如
我在Hive方面经验不多，目前正在使用Scala学习Spark。我很想知道Tez上的Hive是否真的比SparkSQL快。我搜索了很多有测试结果的论坛，但他们比较了旧版本的Spark，其中大部分是2015年编写的。下面总结了要点ORC将与Spark中的parquet做同样的事情Tez引擎将像Spark引擎一样提供更好的性能Hive中的连接比Spark更好/更快我觉得Hortonworks对Hive的支持比对Spark和Cloudera的支持更多，反之亦然。示例链接:link1link2link3最初我认为Spark会比任何东西都快，因为它们在内存中执行。在阅读了一些文章之后，我发现现有
通常分页查询看起来像这样。有没有更好的方法，而不是制作两个几乎相等的方法，一个执行“select*...”，另一个执行“count*...”？publicListfindCats(Stringname,intoffset,intlimit){Queryq=session.createQuery("fromCatwherename=:name");q.setString("name",name);if(offset>0){q.setFirstResult(offset);}if(limit>0){q.setMaxResults(limit);}returnq.list();}public
通常分页查询看起来像这样。有没有更好的方法，而不是制作两个几乎相等的方法，一个执行“select*...”，另一个执行“count*...”？publicListfindCats(Stringname,intoffset,intlimit){Queryq=session.createQuery("fromCatwherename=:name");q.setString("name",name);if(offset>0){q.setFirstResult(offset);}if(limit>0){q.setMaxResults(limit);}returnq.list();}public
最近用hadoopbulkload把数据放到hbase首先，我调用HDFSAPI向hadoophdfs中的文件写入数据，总共7000,000行数据，大小为503MB。其次，我使用org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv和org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles将数据放入hbase。我做的最重要的事情是使用bulkload工具将数据放入hbase，完成bulkload后，我发现hbase表有1.96GB。hdfs复制为1。我不知道为什么。 最佳答
我需要在更新到新版本之前备份HBase表。我决定使用标准Export将表导出到hdfs工具，然后将其移动到本地文件系统。由于某种原因，导出的表比原始表大4倍:hdfsdfs-du-h1.4Tbackup-my-tablehdfsdfs-du-h/hbase/data/default/417Gmy-table可能是什么原因？它与压缩有某种关系吗？附言也许我制作备份的方式很重要。首先我做了一个snapshot来自目标表，然后是cloned它到一个复制表，然后从此复制表中删除不必要的列族(所以我预计结果大小会小2倍)，然后我在这个复制表上运行导出工具。为future的访问者更新:这是压缩导出
看完Whatishive,Isitadatabase?,昨天有个同事提到，他可以过滤一个15B的表，在做一个“groupby”后与另一个表join，得到6B的记录，只用了10分钟!我想知道这在Spark中是否会更慢，因为现在使用DataFrames，它们可能具有可比性，但我不确定，因此是个问题。Hive比Spark快吗？或者这个问题没有意义？抱歉，我的无知。他使用的是最新的Hive，似乎使用的是Tez。 最佳答案 Hive只是一个为MapReduce类型的工作负载提供sql功能的框架。这些工作负载可以在mapreduce或yarn上
