根据redditmetrics.com，Reddit上有超过一百万个子版block。.我写了一个反复查询thisRedditAPIendpoint的脚本直到所有subreddits都存储在一个数组中，all_subs:all_subs=[]forsubin:all_subs.append({"name":display_name,"subscribers":subscriber_count})脚本已经运行了近十个小时，大约完成了一半(每三到四个请求就会受到速率限制)。完成后，我希望有一个这样的数组:[{"name":"AskReddit","subscribers",16751677}
我正在做一个关于C++栈的数据结构编程作业。在这个作业中，我应该读取很多整数(在最坏的情况下我应该读取1,600,000个整数)并最终输出一些字符串。作为学生，我提交了我的cpp源文件，网站对我的源代码进行了评判和评分。我得到了100%，但我想做得更好。这个作业的时间限制是2秒，我的源代码的执行时间是128毫秒。然而，优等生只用了52毫秒就完成了任务。所以我想知道如何使我的代码更快。我的源码主要包含三部分:使用cin从OnlineJudge系统中读取大量整数(最多1,600,000个整数)。尝试找到解决方案并将其存储在一个字符数组中。使用cout输出char数组。OnlineJudge
我在一款免费增值多人问答游戏中使用Parse，该游戏自然需要大量用户和大量数据才能产生可观的收入。问题是，在我的Game表达到超过500k个条目后，对该表的简单PFQuery请求不再有效，并在超时后生成超时。有没有人有一个有效的替代方案，他们已经成功地使用了数百万个条目并且性能可接受？ 最佳答案 正如您可能注意到的那样，Parse将在结束于2017年1月28日的长达一年的时间后完全停用。您可以根据您的要求找到Parse.com的多个替代方案。我建议使用Google支持的Firebase。它有几个很好的功能，如实时数据库同步、离线
我已经下载了一个大约2GB的百万歌曲数据集的子集。但是，数据被分解为文件夹和子文件夹。在子文件夹中，它们都是几个“H5文件”格式。我知道它可以使用Python读取。但我不知道如何提取并加载到HDFS中，以便我可以在Pig中运行一些数据分析。我是否将它们提取为CSV并加载到Hbase或Hive？如果有人能指出我正确的资源，那将会有所帮助。 最佳答案 如果它已经在CSV或linux文件系统上的任何格式中，PIG可以理解，只需执行hadoopfs-copyFromLocal即可如果您想在HDFS上使用Python读取/处理原始H5文件格式
我想下载Infochimps上提供的完整百万歌曲数据集。我没有使用AWS，我的大学提供了一个集群，我想将数据下载到该集群。我目前正在使用wget但这需要我很长时间才能下载。有没有更好的方式下载数据？还有没有办法直接将数据下载到Hadoop文件系统，而不是先下载到本地文件系统，然后使用-copyFromLocal复制到HDFS？请帮忙。谢谢! 最佳答案 在我看来，最好的方法是使用像Flume这样的数据聚合工具。或Chukwa.这两种工具都允许我们以分布式和可靠的方式聚合大量数据。不仅如此，这些工具还允许您将数据直接提取到Hadoop集
我有1000万个小XML文件(300KB-500KB)。我在Mapreduce中使用Mahaout的XML输入格式来读取数据，并使用SAX解析器进行解析。但是处理速度非常慢。使用输入文件的压缩(lzo)是否有助于提高性能？每个文件夹包含80-90kxml文件，当我启动该过程时，它会为每个文件运行映射器。有什么方法可以减少映射器的数量？ 最佳答案 Hadoop不能很好地处理大量小文件。它旨在处理一些非常大的文件。压缩文件无济于事，因为您已经注意到问题是您的工作需要实例化大量容器来执行映射(每个文件一个)。实例化容器花费的时间可能超过处
我在HDFS中有一个名为file1的文件，其中包含多个文件的路径:this/is/path1this/is/path2this/is/path3...this/is/path1000000如果我通过在Scala中执行以下行从该文件中获取所有行作为列表，vallines=Source.fromFile("/my/path/file1.txt").getLines.toList如果我如下使用“for”循环，在一个单独的函数中处理file1的每一行，该函数涉及每一行的一些映射功能，for(iif(k.get==0)Seq(v.toString)elseSeq.empty[String]}}假
更具体地说，是否有某种简单的流媒体解决方案？ 最佳答案 请参阅此链接:HowdoIprocessfiles,onepermap?将您的数据上传到S3存储桶生成一个文件，其中包含每个文件的完整s3n://路径编写一个映射器脚本:从环境中提取“mapred_work_output_dir”(*)根据文件名进行XSLT转换，保存到输出目录编写一个什么也不做的身份归约器将您的映射器/缩减器脚本上传到S3存储桶通过AWSEMR控制台测试您的脚本(*)Streaming将您的jobconf置于流程环境中。见代码here.
所以这个问题一直让我抓狂，而且我开始觉得带有s3的spark不是这项特定工作的正确工具。基本上，我在s3存储桶中有数百万个较小的文件。由于我不一定要了解的原因，这些文件无法合并(其中一个是独特的加密副本)。我见过类似的问题，每一个解决方案都没有产生好的结果。我尝试的第一件事是通配符:sc.wholeTextFiles(s3aPath+"/*/*/*/*.txt").count();注意:计数更多的是关于处理文件需要多长时间的调试。这项工作几乎花了一整天的时间，有超过10个实例，但仍然失败，并在列表底部显示错误。然后我找到了这个链接，它基本上说这不是最佳的:https://forums.
我正在尝试编辑Hadoop集群上的一个大文件，并从文件中删除空格和特殊字符，如¦、*、@、"等。我不想复制到本地并使用sed，因为我有1000个这样的文件要编辑。 最佳答案 MapReduce非常适合这一点。幸好你在HDFS中拥有它!你说你认为你可以用sed解决你的问题。如果是这样的话，那么HadoopStreaming一次性使用会是一个不错的选择。$hadoopjar/path/to/hadoop/hadoop-streaming.jar\-Dmapred.reduce.tasks=0\-inputMyLargeFiles\-ou
