我正在使用星火流读取Kafka的数据,并将其传递到py文件进行预测。它返回预测以及原始数据。它将原始数据与其预测保存到文件中,但是它正在为每个RDD创建一个文件。我需要一个单一的文件,包括收集的所有数据,直到我停止程序被保存到一个文件。
我尝试过writeStream,它甚至没有创建一个文件。我尝试过使用附加文件将其保存到parquet,但它会创建多个文件,即每个RDD为1个。我试着用附加模式编写多个文件作为输出。下面的代码创建一个文件夹output.csv并将所有文件输入其中。
def main(args: Array[String]): Unit = {
val ss = Spa
有一个分区表A,有4个分区,我想将数据加载到表B中。
insert into B select * from A partion (p0) where type = 0;
insert into B select * from A partion (p1) where type = 0;
insert into B select * from A partion (p2) where type = 0;
insert into B select * from A partion (p3) where type = 0;
如何并行加载每个分区的数据。只有一个连接。
最近,当有相当多的分区时,我遇到了AWS雅典娜的问题。
旧版本的数据库和表只有一个分区级别,比如id=x。让我们以一个表为例;例如,我们存储每个id (产品)的支付参数,并且没有足够的id。假设它在1000到5000之间。现在,在查询该表时,在where子句上传递id号,例如". where id = 10“。实际上,查询的返回速度相当快。假设我们每天更新两次数据。
最近,我们一直在考虑添加另一个分区级别,比如“./id=x/dt=yyyy dd/.”。这意味着,如果一个月过去了,分区数每天会增长xID次数,如果我们有3000个xID,那么大约每个月就会得到3000x30=90000分
我有带分区的Spring批处理。gridSize是10,所以它会产生10个线程。一切都是默认的Bean单例。TaskExeutor有最多15,核心池10。
@Bean
@StepScope
public RepositoryItemReader<CustomObject> reader(${executorContext[from]} from, ${executorContext[to], ${executorContext[partitonId]) {
LOG.info("Partition ID: {} will process row from: {} t
我正在查询一个包含许多TB半结构化json数据的Snowflake视图。当我在感兴趣的变量列中查询一个在记录中不唯一的元素时,几秒钟内就会返回结果:
SELECT json_data:element1 FROM table WHERE json_data:common_category = 'CATEGORY1';
当我在感兴趣的变量列中查询在记录中唯一的元素时,运行时会减慢到我还没有达到的不可接受的时间量:
SELECT json_data:element1 FROM table WHERE json_data:unique_id = 'ID123456';
我有一张Impala分区表,商店是Parquet。我可以使用Pig从这个表加载数据,并将分区作为列添加吗?
Parquet表被定义为:
create table test.test_pig (
name: chararray,
id bigint
)
partitioned by (gender chararray, age int)
stored as parquet;
猪的剧本就像:
A = LOAD '/test/test_pig' USING parquet.pig.ParquetLoader AS (name: bytearray, id: long)
我在内部卡夫卡主题上有五百万条信息。
1 million message with Partition key -1234-Messge1
1 million message with Partition key -2345-Messge2
1 million message with Partition key -5678-Messge3
1 million message with Partition key -6789-Messge4
1 million message with Partition key -6565-Messge5
我必须将具有相同Partitio