与查询相关的分区数[100000]太大
与查询相关的分区数[100000]太大是指在分布式数据库或数据仓库中，查询操作需要涉及的分区数过多，导致查询性能下降或系统负载过高的情况。
分区是将数据分割成更小的部分，以便在分布式系统中进行处理和存储。通过将数据分布在多个节点上，可以提高系统的可扩展性和性能。然而，当查询需要涉及大量分区时，会带来一些挑战和限制。
以下是对与查询相关的分区数过大的问题的解释和建议：
- 性能问题：当查询需要访问大量分区时，系统需要在多个节点上进行数据检索和聚合操作，这可能导致查询性能下降。此外，大量的网络通信和数据传输也会增加查询的延迟。
建议：优化查询计划和索引设计，以减少查询所需的分区数。可以通过合理的数据分区策略和索引优化来减少查询的数据访问量，提高查询性能。
- 系统负载问题：当查询需要涉及大量分区时，系统的负载会增加。每个节点都需要处理查询请求并返回结果，这可能导致系统资源的过度消耗，影响其他用户的访问和系统的整体稳定性。
建议：根据系统的负载情况和资源限制，合理设置查询的分区数。可以通过调整查询的范围和条件，减少查询所需的分区数，从而降低系统的负载。
- 数据一致性问题：当查询需要跨多个分区进行数据聚合时，可能会遇到数据一致性的问题。由于数据分布在不同的节点上，节点之间的数据同步可能存在延迟，导致查询结果不准确或不一致。
建议：在设计数据分区和查询方案时，考虑数据一致性的要求。可以采用合适的数据同步机制和分布式事务处理来确保查询结果的准确性和一致性。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云分布式数据库 TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
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请注意，以上仅为示例，实际选择产品应根据具体需求和场景进行评估和决策。
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1回答
我在dolphindb中执行以下脚本。
select count(*) from pt
它抛出与查询相关的分区的exception.The数量100000太大。请在WHERE子句中对分区列添加更具体的筛选条件，或考虑更改配置参数maxPartitionNumPerQuery的值。
如何修改配置参数maxPartitionNumPerQuery？
浏览 7提问于2019-07-10得票数 1
我试图使用这个BigQuery 的引用来查询外部分区的数据。
Google： (csv数据仅包含字符串值)
gs://project/myfolder/count=1000/file_1k.csv
gs://project/myfolder/count=10000/file_10k.csv
gs://project/myfolder/count=100000/file_100k.csv
源URI前缀：gs://project/my文件夹
但是在查询表时，我得到了以下错误，
Error while reading table: project.dataset.partition_table,
浏览 1提问于2020-03-12得票数 1
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3回答
有20个执行器的10个节点集群的分区数是多少，读取一个包含100个文件的文件夹的代码是多少？
浏览 2提问于2016-11-29得票数 0
我有一个应用程序，在这个应用程序中，Cassandra表的“天然”分区键似乎是“customer”。这是我们想要查询数据的主要方式，我们会得到良好的数据分布，等等。
但是，如果有超过100万的客户，那会不会有太多不同的分区呢？
我是否应该选择一个导致分区键数量较少的分区键？
我已经看过许多关于这个主题的相关问题，但似乎没有一个能解决这个问题。
浏览 4提问于2015-06-04得票数 15
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2回答
有人能解释一下为Spark Dataframe创建的分区数量吗？
我知道，对于RDD，在创建它的时候，我们可以像下面这样提到分区的数量。
val RDD1 = sc.textFile("path" , 6)
但是对于Spark dataframe，在创建时，我们看起来没有像RDD那样指定分区数量的选项。
我认为唯一的可能性是，在创建数据帧之后，我们可以使用重新分区API。
df.repartition(4)
所以谁能让我知道我们是否可以在创建数据帧时指定分区的数量。
浏览 1提问于2016-09-07得票数 9
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对于包含列C的表T，我需要对该表进行范围分区，如何获得给定数量的所需分区的分区值？该列是递增的(递增1或更多)，并且不一定是唯一的。 示例场景:表T的记录数为100000。列C的Distinct值为20,000。列C的最小值为1000。列C的最大值为21000。 根据这些信息，我如何编写一个查询来获得下面的结果(我可以将其用作我的分区值)。 如果是2个分区: 10,000，21,000 如果有3个分区: 7,000 14,000 21,000 依此类推..我不想假设分区的数量，我需要它是查询中的一个变量。
浏览 24提问于2019-10-17得票数 0
1回答
我有一个关于并行化的问题：
我有两个数据集。Dataset1有m行和k列，Dataset2有n行和k列。(M> n)我的程序从文件中读取这些数据集并将它们存储在内存中。任务是获取Dataset1的每个实例(让我们调用这个查询实例)，并与Dataset2的所有实例进行比较。
现在我的问题是：
(Option1)Should i将Dataset2划分为x个分区，并将这些分区分配给Dataset1或(Option2)Should的x个工作线程数(这意味着与Dataset2中的查询实例相比)--我从Dataset 1获取x个实例，分配x个工作线程数来查询Dataset2 simultaneous
浏览 5提问于2009-09-25得票数 0
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在Azure (SQL )中，以下查询收费9356.66 RU的
SELECT * FROM Core c WHERE c.id = @id -- @id is a GUID
相反，以下更复杂的查询收费仅为6.84RU的
SELECT TOP 10 * FROM Core c WHERE c.type = "Agent"
这两个示例中的文档都很小，有一些属性。此外，文档集合不使用任何自定义索引策略。该集合包含105685份文档。
对我来说，这听起来好像在"id“字段上没有正常工作的索引。
这是如何可能的，如何解决这个问题？
更新：
没有TOP关键字，第二个查询将收费
浏览 0提问于2018-07-13得票数 5
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我想做两张桌子。一个是user表，另一个是users data table.And我想用下面这样的"id“来链接它们
table A (user)
1 | user 1
2 | user 2
table B (userdata)
1 | data 1
1 | data 2
1 | data 3
2 | data 1
2 | data 2
2 | data 3
我想为table A中的每个用户划分用户数据(table B)。如果我有10个用户(用户表(table A)中有10行)，那么我会在userdata (table B)表中为每个用户进行10个分区。
我的问题
浏览 3提问于2015-10-26得票数 1
1回答
窗口函数文档指出，不能使用窗口函数生成大型查询结果：
这个语句在大型查询结果的文档中重复：
我创建了一个使用窗口函数的查询，并创建了许多结果。该查询可以在下面找到感兴趣，它是运行在标准谷歌分析数据提取到BigQuery。
当我运行这个查询时，它会返回一个“响应太大，无法返回”的消息。指定“允许大的结果”似乎可以纠正这个问题。因此，对于这个查询，我同时使用了窗口函数和大型结果。
这似乎与不能使用窗口函数生成大型查询结果的说法不一致。有人能帮我理解这句话的意思吗？
SELECT
CONCAT(fullVisitorId, STRING(visitId)) AS fullVisitID,
hi
浏览 4提问于2014-09-09得票数 2
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RDD包含的元素数与其理想的分区数之间有什么关系吗？
我有一个有上千个分区的RDD (因为我从一个由多个小文件组成的源文件加载它，这是我无法修复的约束，所以我必须处理它)。我想重新划分它(或者使用coalesce方法)。但我不知道RDD将包含多少个事件。
所以我想用一种自动化的方式来做。看起来像：
val numberOfElements = rdd.count()
val magicNumber = 100000
rdd.coalesce( numberOfElements / magicNumber)
关于RDD的最佳分区数及其元素数，有什么经验法则吗？
谢谢。
浏览 7提问于2016-03-15得票数 8
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错误：
ERROR TaskSetManager: Total size of serialized results of XXXX tasks (2.0 GB) is bigger than spark.driver.maxResultSize (2.0 GB)
目标:获得对所有使用该模型的用户的推荐，并与每个用户的测试数据重叠，生成重叠率。
我已经使用spark mllib构建了一个推荐模型。我评估每个用户的测试数据和每个用户的推荐项目的重叠率，并生成平均重叠率。
def overlapRatio(model: MatrixFactorizationModel, test_data:
浏览 5提问于2015-12-02得票数 7
我有两张没有分区的桌子：
q)s:([] date:(2019.07.01;2019.07.01;2019.07.02;2019.07.01;2019.07.05); co:`a`b`f`b`c)
q)t:([] date:(2019.07.01;2019.07.01;2019.07.02;2019.07.01;2019.07.07); co:`a`b`e`b`d)
在上表中，当我在查询下面运行时，它运行得非常好。
q)select distinct co from s,t where date within 2019.07.01 2019.07.02
co
--
a
b
f
e
当我尝试在分
浏览 0提问于2019-08-09得票数 1
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我试着用卡桑德拉来存储来自某些传感器的数据。我读了很多关于卡桑德拉的时间序列数据模型的文章。我从开始，“时间序列模式2”看起来是最好的选择。因此，我创建了一个复制因子为2的密钥空间，并创建了如下所示的表
CREATE TABLE sensors_radio.draw (
dvid uuid,
bucket_time date,
utc_time double,
fft_size int,
n_avg int,
n_blocks int,
power double,
sample_rate double,
start_freq double,
PRIMARY KEY ((dvid, bucket
浏览 5提问于2017-08-30得票数 2
2回答
我想把随机点放在图像上(太空中的星星用于一些有趣的小项目)。
我有一个简单的剧本。
<?php
$gd = imagecreatetruecolor(1000, 1000);
$white = imagecolorallocate($gd, 255, 255, 255);
for ($i = 0; $i < 100000; $i++)
{
$x = rand(1,1000);
$y = rand(1,1000);
imagesetpixel($gd, round($x),round($y), $white);
}
header('Conten
浏览 2提问于2015-07-28得票数 9
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我用Mysql编写了以下查询：
SELECT distinct LPAD(FLOOR(RAND() * 999999999),9,0) AS random_num
FROM test;
如果我在表test中有100000条记录，那么这个查询是否总是给出100000 不同的编号？如果没有，为什么？
浏览 3提问于2017-04-21得票数 1
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根据，分区表可以有2500个分区：
每个分区表的最大分区数- 2,500
然而：
$ bq query --destination_table grey-sort-challenge:partitioning_magic.nyc_taxi_trips_partitioned --time_partitioning_field pickup_datetime --use_legacy_sql=false "select * from \`grey-sort-challenge.partitioning_magic.nyc_taxi_trips\`"
查询字符串中的错误:
浏览 0提问于2018-03-28得票数 3
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我做了一些实验在MacBook (i5，2.6GHz，8GB内存)与齐柏林NB和星火在独立模式。执行器/驱动器。内存都有2g。我还将spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer设置为spark-defaults.conf，但这似乎被齐柏林飞艇忽略了。
ALS模型
我已经训练了一个具有~400 K(隐式)评分的ALS模型，并希望通过val allRecommendations = model.recommendProductsForUsers(1)获得推荐。
样本集
接下来，我拿一个样本来玩。
val sampl
浏览 3提问于2015-11-16得票数 2
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我对索引的工作方式感到有点困惑。如果用密钥a、b和c来填充数据库，每个文档都有随机值( c除外，它具有递增值)。
下面是我使用的python代码：
from pymongo import MongoClient
from random import Random
r = Random()
client = MongoClient("server")
test_db = client.test
fubar_col = test_db.fubar
for i in range(100000):
doc = {'a': r.randint(10000, 9
浏览 2提问于2013-07-30得票数 1
每个工作人员上有一个主节点和2个工作节点、4个cpu核心的火花独立集群。所有工人共有8个核心。
运行以下通过火花提交(spark.default.parallelism未设置)
val myRDD = sc.parallelize(1 to 100000)
println("Partititon size - " + myRDD.partitions.size)
val totl = myRDD.reduce((x, y) => x + y)
println("Sum - " + totl)
它返回分区大小的值2。
当使用火花壳连接到火花独立集群时，相同的
浏览 2提问于2016-02-13得票数 8
我在Hadoop中有大约100 GB的时间序列数据。我想使用星火获取来自1000个不同时间范围的所有数据。
我已经尝试使用Apache创建一个非常长的'OR BETWEEN X AND Y OR BETWEEN Q AND R'语句，其中包含大约1000个'OR BETWEEN X AND Y OR BETWEEN Q AND R'语句。
我也试过使用星火。在此技术中，我创建了一个有问题时间范围的dataframe，并将其加载到spark中：
spark_session.CreateDataFrame()
和
df.registerTempTable()
在此之
浏览 2提问于2018-06-01得票数 0
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输出分区数
、、、、
假设在AWS Glue作业中，用户在日志中看到以下输出： 21/07/27 18:25:36 INFO DAGScheduler: Got job 1 (toPandas at /tmp/test.py:742) with 100000 output partitions Spark是否动态设置输出分区的数量？有没有办法为特定的作业预先设置输出分区的数量？
浏览 14提问于2021-07-28得票数 0
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我正在尝试选择字符串列表中最后6位数字的最大值
用于在Infor EAM中创建收件箱查询
OBJ_CODE是列，R5OBJECTS是表。我尝试了以下代码，但返回的数字是0。
SELECT MAX(RIGHT(OBJ_CODE,6)) FROM R5OBJECTS
我的清单如下所示
AAAA100000
AAAA100001
AAAA100002
AAAA100003
AAAA100004
AAAA100005
...
AAAA100999
...
BBBB100006
BBBB100007
BBBB100008
BBBB100009
BBBB100010
因此，预期输出将是100999
浏览 0提问于2019-07-25得票数 1
我有一个2节点星火集群，每个节点有4个核心.
MASTER
(Worker-on-master) (Worker-on-node1)
火花配置：
奴隶:主人，node1
SPARK_WORKER_INSTANCES=1
我试图理解星火的paralellize行为。sparkPi示例具有以下代码：
val slices = 8 // my test value for slices
val n = 100000 * slices
val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i
浏览 4提问于2014-09-05得票数 12
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1回答
我有一张有一百万张记录的数据。看起来是这样的-
df.show()
+--------------------+--------------------++-------------
| feature1| feature2| domain |
+--------------------+--------------------++-------------
|[2.23668528E8, 1....|[2.23668528E8, 1....| domain1 |
|[2.23668528E8, 1....|[2.23668528E8,
浏览 1提问于2018-12-12得票数 1
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1回答
我正在使用大型机DB2 Table Customer_Details。
Owner : GMMOM
Columns : Name,EmployeeNo,Salary,Age
现在，我有几个有关分区表的问题。
如何识别表是否已分区？
如何找出表的分区数？
如何编写查询，通过提供分区名称或编号引用从特定分区检索数据？
从特定分区查询数据的其他方法是什么？
感谢你的支持。谢谢
浏览 8提问于2022-07-15得票数 -1
下图是针对spark sql联合的。
其中一个任务的随机写入比其他任务慢得多。
我确信每个任务的输入大小都非常接近。
每次任务索引205都比其它任务索引慢。
当我重试sql时，任务索引205也非常慢。
我想知道在相同的输入大小下，是什么让一个任务的随机写入变得如此缓慢。
浏览 0提问于2019-06-25得票数 1
是否有人可以帮助我了解以下查询的SQL Server执行计划？
我预期子查询版本(查询2)执行得更快，因为它是基于集合的。当独立运行查询时似乎就是这种情况，但是执行计划显示查询成本分别为15%和85%：
//-- Query 1 (15%) - Scalar Function
SELECT
gi.GalleryImageId,
gi.FbUserId,
dbo.GetGalleryImageVotesByGalleryImageId(gi.GalleryImageId) AS Votes
FROM
GalleryImage gi
//-- Query 2
浏览 0提问于2011-01-21得票数 6
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2回答
我是卡桑德拉的新手，我有一个有6个节点的卡桑德拉集群。我想找出分区的大小，
尝试用以下基本命令获取它
节点工具表格直方图keyspace.tablename
现在，我想知道它是如何计算的，为什么结果只有5条记录，而不是min，max，而节点数是6。表的节点大小和分区数有什么关系吗？
从根本上讲，我所知道的是分区密钥用于散列和分发数据，以便在不同的节点上持久化。
我们应该什么时候去打水桶？我假设Cassandra有一个分区器来处理跨节点的分布式持久性。
浏览 1提问于2021-04-21得票数 0
这个问题很简单，因为我想知道cassandra在分区中是如何读取的？它是否从磁盘加载内存中的整个分区？
如果分区很大，会有什么影响？
在分区中读取数据的复杂度是O(Log(N))在分区中(其中N是分区中的总行数)，因为它使用排序映射？
场景：
假设每个分区有100000行由唯一聚类键标识。那么，如果我在fetch查询中同时提供分区键和聚集键，那么它是否会将整个分区加载到内存中，以便遍历所有聚集键来查找指定的行？
浏览 1提问于2016-03-31得票数 3
我试着取两个近似的lil_matrix稀疏矩阵的点积。分别为100000 x 50,000和50,000 x 100,000。
from scipy import sparse
a = sparse.lil_matrix((100000, 50000))
b = sparse.lil_matrix((50000, 100000))
c = a.dot(b)
并得到这个错误：
File "/usr/lib64/python2.6/site-packages/scipy/sparse/base.py", line 211, in dot
return self * other
浏览 0提问于2012-08-25得票数 3
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2回答
我已经以拼图格式将数据从Redshift上传到S3，并在胶水中创建了数据目录。我可以从Athena查询表，但是当我在Redshift上创建外部模式并尝试查询表时，我得到了以下错误
ERROR: S3 Query Exception (Fetch)
DETAIL:
-----------------------------------------------
error: S3 Query Exception (Fetch)
code: 15001
context: Task failed due to an internal error. File '
浏览 0提问于2018-07-02得票数 2
我有一个简单的JSON数据，如下所示的{"id":beos033mxle-1232, "name": "John Doe", "city":"Denver", "gender": "m"}，分区键是/city 我想知道，如果我像下面这样运行简单的查询，SELECT * FROM User u WHERE u.name = "John Doe" AND u.city = "Denver"相同分区(在本例中是丹佛)中的项目数量是否会影响该查询的成本和性能
浏览 27提问于2020-07-25得票数 0
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我有一个连接器，它使用两个主题。
一个主题有6个分区，第二个主题有2个分区(总共有8个分区)
当我将tasks.max设置在6下时，要使用的分区在任务之间很好地平衡(通过查看consumer_group)
但是，如果我在示例8中将tasks.max设置为高于6，那么在consumer_group中有两个没有主题属性的任务(所有8个任务都处于运行状态)，因此有2个空闲任务
主题offset.storage.topic只有6个分区
连接器不可能拥有比主题offset.storage.topic的分区数更多的活动(不仅是正在运行)任务？
那么，值offset.storage.
浏览 4提问于2021-05-11得票数 0
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输入数据：
数据库表(T)有35个文件(每个文件~1.5GB，SequenceFile)files在gs桶默认fs.gs.block.size=~128MBall中其他参数是默认的)
实验1:
创建一个包含2个工作人员(每个工作人员4个核心)的数据处理程序，运行从T;中选择计数(*)
实验1结果：
~650个任务创建以读取蜂窝表文件每个任务读取~85 to数据
实验2:
创建一个有64个工作人员(每个工作人员4个核心)的数据处理程序，运行从T;中选择计数(*)
实验2结果：
~24,480个任务，用于读取蜂窝表文件每个任务读取~2.5MB数据(在我看来，读取2.5MB数据的任务不是一个好主意，
浏览 2提问于2020-10-16得票数 6
2回答
我有一个包含大约850万行的MySQL Innodb表。表结构基本上如下所示：
CREATE TABLE `mydatatable` (
`ext_data_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`datetime_utc` date NOT NULL DEFAULT '0000-00-00',
`type` varchar(8) NOT NULL DEFAULT '',
`value` decimal(6,2) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`ext_data_id`,`datetime_ut
浏览 5提问于2013-09-24得票数 1
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1回答
我想创建一条SQL语句来选择表中的所有数据(大约5000个条目)，并为每一行分配一个惟一的随机数(介于100000和999999之间)。
如何确保每个随机数都是唯一的？
如果我尝试像这样的东西
SELECT pid, FLOOR(RAND() * (999999 - 100000 + 1)) + 100000 as 'RanNum' FROM mytable
并且检查(例如在Excel中)，至少有一些RanNum是重复的。如何在查询中防止出现这种情况？
谢谢!
浏览 0提问于2016-07-22得票数 1
我有大约100 to的数据需要回填，方法是运行查询来转换字段，然后将转换写到另一个表中。此表通过摄入时间戳进行分区。我将这两个操作作为单个查询的一部分，如下所示。我计划通过摄入时间戳范围，以较小块的方式多次运行此查询。
是否有更好的方法来处理这个过程，而不是在手动块中运行查询？例如，可能使用Dataflow或其他框架。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dataset.table
PARTITION BY DATE(timestamp) AS
with load as (SELECT *, _TABLE_SUFFIX as tableId
FROM `project
浏览 0提问于2018-07-24得票数 0
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1回答
在使用Hazelcast时，我会收到如下警告：
Jun 21, 2015 11:10:15 AM com.hazelcast.partition.InternalPartitionService
WARNING: [192.168.0.18]:5701 [5a11] [3.4.2] Following unknown addresses are found\
in partition table sent from master[Address[192.168.0.9]:5701].
(Probably they have recently joined or left the cluste
浏览 1提问于2015-06-21得票数 1
我有一个.Net应用程序，它与mongoDb数据库在CosmosDb上交互。
我有一个find请求，它看起来像这样：
public async Task<int?> GetCurrentZonierVersionNumberAsync(string productCode, string risqueType)
{
if (string.IsNullOrEmpty(productCode) || string.IsNullOrEmpty(risqueType))
{
throw new ArgumentNullException();
}
浏览 0提问于2019-07-16得票数 2
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2回答
从甲骨文中提取所有记录的快速方法
、、、、
我有oracle表包含9亿条记录，这个表被划分为24个部分，并且有索引：
我尝试使用提示，并将fetch_buffer放在100000上：
select /+ 8 parallel +/
* from table
需要30分钟才能获得1亿份记录
我的问题是:是否有更快的方法来获得9亿(全部数据在表中)？我应该使用partions并执行24次连续查询吗？或者我应该使用索引并将查询拆分为10个查询，例如
浏览 4提问于2019-11-09得票数 0
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1回答
我有下表，名为inbox_items：
USE zwoop_chat
CREATE TABLE IF NOT EXISTS inbox_items (
postId text,
userId text,
partnerId text,
fromUserId text,
fromNickName text,
fromAvatar text,
toUserId text,
toNickName text,
toAvatar text,
unread int static,
lastMessage text,
浏览 3提问于2022-01-15得票数 1
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1回答
在Java中，如何从集合(1，2，3，4，5，6)中生成合计为N并遵循概率分布(0.3，0.25，0.25，0.1，0.05，0.05)的随机数？
更新:我可以按照中的建议使用EnumeratedIntegerDistribution，但这并没有考虑到这些数字的总和应该是N。
浏览 0提问于2016-02-21得票数 0
我是MongoDB和Node.js的新手。
我编写了一个示例应用程序来测量使用Mongoose对MongoDB的get请求有多快。
我收藏了大约200000张唱片。在我的代码中，我希望通过查询获得前100000行：
var query = db.myCollection.find().limit(100000);
query.exec(function(err, data){
// ....
});
它花了大约99秒，我认为速度太慢了。有没有人想过如何加快查询速度？
非常感谢!
浏览 1提问于2015-12-04得票数 1
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我使用JDBC connection使用Spark连接到oracle database，并尝试读取包含4,000,000行的oracle表。在启动spark-shell/submit时，我为每个执行器使用了30个执行器、5个执行器内核和4g内存。当读取数据帧的计数或尝试写入数据时，它只使用一个执行器从oracle读取/写入数据。尝试对数据帧进行重新分区，但仍然只使用一个执行器，导致性能大幅下降。
下面是使用的语法，任何建议都是非常有用的。
命令片段：-
spark-shell --executor-memory 4G --executor-cores 5 --num-executors 30
浏览 0提问于2020-10-30得票数 0
我刚读到了关于Django分页的。
从这个例子来看，它似乎需要这样使用：
加载所有对象
创建分页器对象，将对象拆分为跨页。
现在，假设我不会对返回100000项的非常长的查询使用分页。我花了很长时间一次加载所有100000个对象。
我想做的是每页只加载10个对象。是否有一种方法可以使用Django分页器，或者使用一些限制/偏移查询？
谢谢。
浏览 5提问于2015-01-02得票数 3
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我有一个插入，每2秒执行一次(20列，15000行，在Server传感器数据之外)，它在200 ms内运行。我希望只保留10分钟的数据(sum ~4.500.000行)，然后将最早的5分钟移动(归档)到另一个存档表(存储50天，数十亿行)。存档的存储过程：
begin tran
declare @UTC_min datetime2(2) = (select TOP 1 UTCLogDateTime from table1 order by UTCLogDateTime asc)
declare @UTC_copy datetime2(2) = dateadd(minute,5,@UTC_mi
浏览 1提问于2019-10-08得票数 0
1回答
垂直分区MySQL表
、、、、
我正在审查一个案例，其中200+列主要是varchar(100)。这些列来自多个外部数据源，如CRM /人口统计学数据等。我不能将它们保存在一个MySQL表中，因为列的数量在不断增加。
一般查询情况可能包含一个或多个垂直分区的列。
垂直分割它们是个好主意吗？加入他们的查询？
每个分区的大小应该是多少(列数)？以提高业绩。
最佳的连接匹配条件是什么？
MySQL版本: 5.7
存储引擎: InnoDB
浏览 0提问于2018-03-27得票数 0
我有两个很大的json文件，我们在kafka上传输。因此其中一个文件被推入Topic1的分区0，另一个文件被推入Topic1的分区1。我们使用使用水印的spark流查询来连接这些文件并执行必要的计算。虽然我们正在连接这些文件并执行简单的计算，但在Spark UI中，我们确实发现Spark engine已经完成了200多个任务，它占用了超过6个mins.These是一个具有2个内核和8 GB Ram的盒子上的统计数据。
以下是我们有几个问题: 1)为什么这些简单的操作有这么多任务? 2)大型JSON会在多个执行器之间拆分吗？根据我的理解，不可能对JSON的拆分部分执行操作。它必须放在一个遗嘱执行
浏览 4提问于2018-08-02得票数 2
2回答
我正面临星火应用程序的问题。下面是我的代码的简化版本：
def main(args: Array[String]) {
// Initializing spark context
val sc = new SparkContext()
val nbExecutors = sc.getConf.getInt("spark.executor.instances", 3)
System.setProperty("spark.sql.shuffle.partitions", nbExecutors.toString)
// Ge
浏览 0提问于2019-02-14得票数 5
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