处理每个分区和每个分区中的每一行，一次处理一个
的概念是指在数据处理过程中，将数据按照分区进行划分，并逐个处理每个分区中的每一行数据，一次只处理一个分区中的一行数据。
这种处理方式的分类可以根据具体的应用场景和需求来划分，常见的分类包括：
- 批处理：批处理是指将数据按照分区进行划分，然后逐个分区进行处理，每个分区中的每一行数据都会被处理。批处理适用于对大量数据进行离线处理的场景，例如数据清洗、数据分析等。腾讯云的相关产品包括云批量计算（https://cloud.tencent.com/product/bc）。
- 流式处理：流式处理是指将数据按照分区进行划分，并实时地逐个分区进行处理，每个分区中的每一行数据都会被实时处理。流式处理适用于对实时数据进行处理和分析的场景，例如实时监控、实时推荐等。腾讯云的相关产品包括云流计算（https://cloud.tencent.com/product/tcflink）。
- 并行处理：并行处理是指将数据按照分区进行划分，并同时处理多个分区中的数据，每个分区中的每一行数据都会被并行处理。并行处理适用于对大规模数据进行高效处理的场景，例如大数据计算、机器学习等。腾讯云的相关产品包括弹性MapReduce（https://cloud.tencent.com/product/emr）。
处理每个分区和每个分区中的每一行，一次处理一个的优势包括：
- 提高处理效率：按照分区进行处理可以将数据划分为多个部分，每个部分可以并行处理，从而提高整体的处理效率。
- 减少资源消耗：按照分区进行处理可以将数据分散到多个节点上进行处理，减少了单个节点的资源消耗，提高了系统的可扩展性。
- 简化程序设计：按照分区进行处理可以将复杂的数据处理任务拆分为多个简单的子任务，降低了程序设计的复杂度。
处理每个分区和每个分区中的每一行，一次处理一个的应用场景包括：
- 大数据处理：对大规模数据进行处理和分析时，可以将数据按照分区进行划分，分布式地进行处理，提高处理效率。
- 实时监控：对实时产生的数据进行监控和分析时，可以将数据按照分区进行划分，实时地进行处理和响应。
- 机器学习：在机器学习任务中，对大规模数据进行训练和预测时，可以将数据按照分区进行划分，分布式地进行并行处理。
腾讯云提供了一系列与处理每个分区和每个分区中的每一行，一次处理一个相关的产品和服务，具体包括但不限于：
- 云批量计算：腾讯云的云批量计算产品提供了高性能、高可靠的批处理计算服务，支持大规模数据的离线处理。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/bc
- 云流计算：腾讯云的云流计算产品提供了实时、可扩展的流式处理服务，支持对实时数据的实时处理和分析。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tcflink
- 弹性MapReduce：腾讯云的弹性MapReduce产品提供了高性能、高可靠的并行处理服务，支持大规模数据的并行计算。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/emr
以上是对处理每个分区和每个分区中的每一行，一次处理一个的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。希望能对您有所帮助。
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1回答
我们正在开发一个应用程序，它需要从表A中读取数百万条记录，并将其分组为子组(表B)和主组(表C)。我们正在使用spring batch来做到这一点。问题是，记录的分组基于表A中的数据，每个唯一分组标准都有一个主体组，如果每1000条记录属于同一主体组，则每1000条记录有一个子组。
所以它的结构是这样的。
记录，表A-->子组，表B(每1000条记录属于唯一的分组标准)-->主体组，表C-->(用于唯一的分组标准)
如果我在一个未分区的步骤中这样做，那么概念就可以了。但是，当我对步骤进行分区时，单个分区如何知道计数已经达到1000，并且需要创建一个新的子组。？
任何更好的想法
浏览 4提问于2012-12-16得票数 0
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我正在检查sstabledump的输出，以便更好地理解cassandra数据模型，我还有一些问题
从sstabledump的输出来看，
表是分区列表(按分区键拆分)。
分区是行的列表(根据聚类键进行拆分)。
行是键值对的映射，其中键属于预定义列表中。
问题1:对于每个分区以及分区中的每一行，都有一个position键。这个值对应于什么？物理存储细节？那到底是怎么回事？
问题2:每个分区内的每一行都有一个type: row键值对。这种类型还有别的吗？如果是什么？如果不是
为什么有一个总是相同的值？
为什么卡桑德拉被归类为宽栏和其他类似的术语？看上去更像是两层的存储空间
浏览 4提问于2017-11-14得票数 0
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我从文件中读取行(让我们称之为customers)，并将它们发布到事件集线器。每一行都包含一个customer_id和一些数据。同一客户可能会多次出现在文件中。因此，我希望使用customer_id作为分区键，以确保为同一客户保留订单，同时出于性能原因仍以批方式发送消息。似乎很容易..。
因此，您可以在消息或批处理上使用
var opts = new SendEventOptions() {
PartitionKey = customer.CustomerId
};
client.SendAsync(messages, opts);
但是，这将在批处理本身上设置
浏览 3提问于2021-10-07得票数 0
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我对Cassandra非常陌生，我使用过Oracle SQL和Mongo，我正在努力学习在我正在进行的一个项目中使用它。
我有一定数量的传感器(比方说20个)，这可能会在未来增加。他们每10秒发送一次数据。我知道如何处理这种情况，但不知道哪一种更好。
PRIMARY KEY ((sensor_id, day_month_year), reported_at);
PRIMARY KEY ((sensor_id, month_year), reported_at);
我不知道使用month_year是否对单个分区来说是太多的数据；另一方面，我认为如果使用day_month_year，它会创建太多
浏览 0提问于2021-03-05得票数 1
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1回答
我需要为我的项目设置一个流环境。下一个是dataset：
我计划使用PostgreSQL和Apache作为源代码，然后用Apache或Flink连接到Kafka，但是问题是数据集大约是10000个文本文件。
因此，问题是将~10000文件(每500行左右)导入到一个表中的最有效/最优雅的方法是什么。
目前，我已经尝试过使用psycopg2和executemany方法(超级慢)和Apache连接器(速度很好，但不知道如何在一个作业中迭代10000多个文件)的python脚本。
浏览 1提问于2016-06-03得票数 1
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我正在使用PySpark，并且需要将DataFrame中的每一行转换为JSON文件(在s3中)，最好使用选定列的值来命名该文件。
我不知道该怎么做。任何帮助都将不胜感激。
浏览 10提问于2019-08-05得票数 0
如何在foreachRDD块中进行微批处理操作。例如，我从HDFS读取日志并在foreachRDD中执行操作
val lines = ssc.textFileStream(hadoopPath)
lines.foreachRDD{ rdd =>
val newRDD = rdd.map(line =>
ScalaObject.process(line)
}
代码将为日志中的每一行调用ScalaObject.process。可以为一批线路调用ScalaObject.process吗？
谢谢
浏览 2提问于2016-03-16得票数 0
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我需要知道在下面的场景中如何执行触发器。
我在一个表中有20个记录，在那个表上有一个AFTER INSERT, UPDATE触发器。当我使用MERGE或批处理update语句更新该表中的所有记录时，触发器将如何执行？
它对每一行执行吗？
还是每批执行一次(对所有20条记录执行一次)？
如果每批执行一次，那么是否需要在触发器内编写一个循环来执行每一行的任务？
浏览 0提问于2015-09-01得票数 9
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我发现，在默认情况下，火花似乎写了许多小拼花文件。我认为如果我使用分区来减少这种情况，可能会更好？
但是如何选择分区键呢？例如，对于我经常按ID查询的用户数据集，我是否按id进行分区？但我在想，在这种情况下，它会为一个用户创建一个拼花文件吗？
如果我经常按两个键查询，但同时只查询一个或另一个键，那么按这两个键进行分区有用吗？例如，假设我通常通过id和country进行查询，我使用partitionBy('id', 'country')吗？
如果没有查询数据但希望限制文件数量的特定模式，那么是否使用repartition？
浏览 2提问于2018-04-07得票数 8
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在Scylla中，数据由分区键存储。如果我查询一个包含多个分区键的大型表，它是否等同于对该表执行多个查询？例如，假设我有下表：
key1 : val1
key2 : val2
key3 : val3
其中，3个键(key1..3)中的每一个都是不同的分区键。
如果我对表执行以下查询：
SELECT * from table.
Scylla可能需要在3个不同的分区上执行该查询3次，因为每一行都存储在不同的分区上。这似乎效率低下，因为这意味着每个分区将执行一次查询。假设数据被划分为100个分区(100个键)，那么查询是否需要执行100次才能完成？(通过扩展，查询的速度只能和最慢的服务器一样快吗？)
浏览 13提问于2022-04-10得票数 2
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我的流量是：
从单个文件读取(文件大小~1TB )
处理每一行
将每行写入2个输出文件
为了减少整个运行时间，我如何将工作分配给多台机器？
浏览 0提问于2018-10-23得票数 0
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这是一个关于星火窗口函数的问题。
假设我有这个DF
DATE_S | ID | STR | VALUE
-------------------------
1 | 1 | A | 0.5
1 | 1 | A | 1.23
1 | 1 | A | -0.4
2 | 1 | A | 2.0
3 | 1 | A | -1.2
3 | 1 | A | 0.523
1 | 2 | A | 1.0
2 | 2 | A | 2.5
3 | 2 | A | 1.32
浏览 1提问于2020-04-03得票数 1
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我有一个应用程序，将获得销售提供给供应商在全食和处理每日销售数据的商店和项目。所有父信息都存储在一个下载的CSV中，每月大约有10,000行。
导入过程在导入销售信息之前检查新存储。
我不知道如何跟踪ruby和rails中进程的“时间”，但我想知道一次对每个表处理一行或为一个表(商店)处理文件，然后处理另一个表(销售)是否“更快”。
如果在任何情况下都有关系，那么通常不会添加新的商店，尽管商店可能会关闭(而导入检查也会关闭)，所以通过商店的扫描可能只添加几个新条目，而csv的每一行都会添加到销售中。
如果这不合适--我很抱歉--还在解决规则的问题。
浏览 5提问于2016-10-24得票数 1
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我在EF中有一段代码，它应该将100+行插入目标表。
我故意添加了一个错误，在SQL中有一个类型为Varchar(150)的列。我已经在一行中添加了更多的内容-是的，我得到了错误，但是我确实需要在OnSave上插入的每一行都有错误。不仅仅是一个错误。
SQL错误是：
字符串或二进制数据将被截断在表'Area_of_Expertise_Type'，列'Name‘中。
截断值：'ggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggg
浏览 1提问于2021-10-20得票数 0
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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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我是运行一个火花卡夫卡流式工作与4个执行者(每个核心1)。卡夫卡源主题有50个分区。
在流java程序的前端分区中，我连接到oracle并做一些工作。Apache DBCP2用于连接池。
火花流程序是建立4个连接到数据库-可能是为每个执行者1。但是，我的期望是-由于有50个分区，应该有50个线程正在运行，并且存在50个数据库连接。
如何在不增加核数目的情况下增加并行性。
浏览 4提问于2016-12-13得票数 5
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我尝试使用U-SQL和R进行预测，因此需要从U-SQL向R传递一个值列表，并将预测从R返回到U-SQL
我找到的所有示例都使用了reducer，因此将仅处理1行。
有没有可能不向R发送列的列表，而是发送行的列表进行处理？
谢谢!
浏览 23提问于2018-09-05得票数 3
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我试着搜索，但找不到答案。
取自
RDD地图和mapPartitions的区别是什么？
map工作在每个元素级别的上使用的函数，而mapPartitions在分区级别上执行该函数。
在这种情况下，什么是元素级别？这只是一个单独的排吗？
浏览 5提问于2020-05-07得票数 2
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我知道它正在工作，但我想知道这是一个很好的实践，拥有与PartitionKey和RowKey相同的字符串？
Thi场景是针对单个表，其中所有项都是唯一的，Customer表中每一行都有关于单个客户的信息。
我的意思是，例如，我将获得这个唯一的客户ID，我希望使用它来获得PartitionKey + RowKey的记录，这样返回就会很快，并且只有一个项目。
你认为如何？
浏览 6提问于2013-10-29得票数 8
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我工作的公司有一些巨大的日志/日志表，每10秒左右就有事务被写入。我想复制出这个表中的许多数据，并从那个表中删除它，因为大约75%的旧数据可以放在一个存档表或其他什么地方，但如果我这样做错误，表被锁定，那将是一场灾难。
在之前的一个问题中，一个人想出了这样的问题，我想知道这不会把一切都搞砸，nolock提示是否足以保证我的安全和所有写操作的正常运行？如果没有，我应该怎么做？
set identity_insert newtable on
DECLARE @StartID bigint, @LastID bigint, @EndID bigint
select @StartID = max(id
浏览 4提问于2012-02-14得票数 5
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假设我有3个executors和4个分区，我们假设这些数字不能改变。
这不是一个有效的设置，因为我们必须读取2遍:在1遍中，我们读取了3个分区；在第二个分区中，我们读取了1个分区。
在Spark中，有没有一种方法可以在不改变执行器和分区数量的情况下提高效率？
浏览 0提问于2018-08-26得票数 2
1回答
我希望有多个消费者订阅一个主题，分区的数量等于消费者的数量。
我想问一下，从分区读取这些消息的延迟是随着消费者(和分区，因为我有相同数量的分区和消费者)的数量而线性增加，还是非线性增加？
浏览 0提问于2018-11-25得票数 0
1回答
处理数据的数据处理流水线设计
、、、、
我有一个用例，我需要为此构建一个数据处理管道。
客户联系人引导来自不同数据源(如csv、数据库、api )的数据必须首先映射到通用模式字段。每天可能有100 K行需要处理。
然后，一些领域必须被净化，验证和丰富。例如，电子邮件字段必须通过调用外部API来验证，以检查其是否有效且不反弹，必须将address字段标准化为特定格式。还有其他一些操作，如估算城市、从zip中估算州、验证电话号码。至少有20个行动已经计划好了，未来还会有更多的行动。
上述规则不是固定的，可以根据用户希望对其数据(从用户界面中保存)做什么进行更改。例如，对于特定的数据，用户可能只选择标准化他的电话号码，而不是检查其是否有效
浏览 0提问于2018-11-28得票数 3
我对Cassandra还不熟悉，但我在前面已经看到过一些可以将列建模为：
id | start_time | end_time | total_value | value + [timeStamp1]
| value + [timeStamp2]...
使用CQL的单列家族可以做到这一点吗？我可以看到，我可以创建一个(id，时间戳)的复合键，并根据时间戳存储值，并将每一行的事件级元数据重复作为去规范化的一部分，但这是否仍然是将其存储在一个大行中？
浏览 2提问于2014-10-06得票数 0
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2回答
我正在为卡夫卡阅读多篇文章，以了解消费者群体。我有一个疑问，卡夫卡如何确保一个信息将只处理一次在一个消费者群体？
考虑一下，消费者群体中有不止一个消费者。卡夫卡是否对每一条信息保持某种跟踪，并在每个消费者中依次尝试？
如有任何参考或帮助，将不胜感激。
浏览 5提问于2020-08-18得票数 1
2回答
火花结构化流处理每一行
、、、
我使用结构化流与Spark2.1.1。我需要将一些业务逻辑应用于传入消息(来自Kafka源)。
本质上，我需要获取消息，获取一些键值，在HBase中查找它们，并在dataset上执行更多的biz逻辑。最终结果是需要写入另一个Kafka队列的字符串消息。
但是，由于传入消息的抽象是dataframe (无限制的表结构流)，我必须通过mapPartitions (由于HBase客户端不可串行化而导致的分区)在触发器期间迭代所接收的数据集。
在我的过程中，我需要迭代每一行来执行相同的业务流程。
是否有更好的方法可以帮助我避免dataFrame.mapPartitions调用？我感觉到它的顺序和迭
浏览 9提问于2017-05-25得票数 3
1回答
Kafka消息传递至少使用一次消息传递来确保要处理的每一条消息，并使用消息偏移来指示接下来要传递的消息。
当有多个使用者时，如果某个致命的消息在消息处理过程中造成了使用者崩溃，该消息会被重新传递到其他使用者并传播死亡吗？如果某些慢速消息阻塞了单个使用者，其他使用者还能继续处理后续消息吗？或者更糟糕的是，如果一个慢而致命的消息导致了消费者崩溃，它会导致其他消费者再次从其抵消开始吗？
浏览 5提问于2017-09-22得票数 0
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1回答
我很难理解分区和用户组背后的关系。
这些想法本身是非常清晰的，每一条推到主题的消息都会被复制到它的所有分区，对吗？这样，如果两个不同的客户端连接到同一主题的两个不同分区，那么它们应该在不相互中断的情况下使用和提交相同的消息。
正如我所理解的，使用者组是对分区概念的抽象，它们本质上承诺同样的事情，两个连接到同一主题的两个不同的使用者组的不同客户端应该在不中断彼此的情况下使用和提交相同的消息。
因此，在我看来，应该是两个连接到同一个使用者组的客户端将使用来自同一个分区的消息，而两个连接到两个不同的使用者组的客户端将使用两个不同的分区(考虑到该主题至少有两个分区)，因为否则，消费者组的概念不符合分区
浏览 7提问于2017-05-03得票数 6
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1回答
我有一个包含两列的表：
EventTimestamp
EventDescription
我不想从第一列返回一堆时间戳，而是返回一个整数，表示"EventDescription“出现的顺序，最早的时间戳是"1”，并且随着每一行递增。
因此，结果将如下所示：
1 Admission
2 Stuff happened
3 Discharged
这怎麽可能？
编辑
我意识到我遗漏了一个重要的细节。这里有第三个重要的专栏：
PatientID
EventTimestamp
EventDescription
因此，对于每个PatientID，RowNumber需要从1重新开始。换句话
浏览 44提问于2018-06-07得票数 -1
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2回答
我有一个列的，其中每一行都是一个长字符串(实际上是一个xml文件)。我想遍历DataFrame并将每一行中的字符串保存为文本文件，它们可以简单地称为1.xml、2.xml等等。
我似乎找不到任何关于如何做到这一点的信息或例子。我刚刚开始与斯派克和PySpark合作。也许可以在DataFrame上映射一个函数，但是函数必须将字符串写到文本文件中，我无法找到如何做到这一点。
浏览 1提问于2018-04-17得票数 3
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2回答
OLAP多维数据集和分区
、、、、
我一直在优化很多立方体，这需要很长时间的处理。每10百万行约20分钟。我已经创建了分区，并且处理变得很短--大约每10百万分钟就有4分钟。另外，我已经为所有分区创建了一个包含完整处理molap和100%聚合的聚合(多维数据集不是那么大)。是否有任何理由为每个分区创建聚合？当用户试图刷新基于olap多维数据集的枢轴表时，它会工作得更快吗？
谢谢。
浏览 6提问于2015-12-17得票数 0
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1回答
我是地图/还原和Hadoop框架的新手。我正在单机上运行Hadoop程序(用于尝试)。我有n个输入文件，我想从这些文件中得到一些单词摘要。我知道map函数返回键值对，但是如何调用map？每个文件一次还是每一行一次？我可以配置它吗？
是否正确的假设，“减少”是为每个键？
浏览 4提问于2013-09-22得票数 0
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有人能解释一下以下命令的输出吗？
bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --zookeeper localhost:2181 --group group1
输出：
Group Topic Pid Offset logSize Lag Owner
group1 nil_RF2_P2 0 2 2
浏览 2提问于2016-07-25得票数 0
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我需要执行一次性任务来更新大型数据库中的所有行。我想尽快做这件事。需要读取每一行，通过算法修改列中的值，然后使用转换后的值进行更新。为此，我编写了一个单独的分区存储过程。
我知道这个页面上的例子：
我宁愿不必编写java客户端来在每个分区中执行此过程，理想情况下，我希望调用@GetPartitionKeys，然后在sqlcmd中对每个值执行存储过程。
浏览 8提问于2019-07-17得票数 1
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我在火花执行过程中完全混乱。我参考过可能的文章和教程，没有人在详细讨论。我可能误解了火花。请纠正我。
我的40 my文件分布在10个节点集群的4个节点(每个节点10 my)上。当我在代码中说spark.read.textFile("test.txt")时，它会将所有4个节点的数据(40 my )加载到驱动程序(主节点)中吗？否则，这个RDD将分别加载到所有4个节点中。在这种情况下，每个节点RDD应该保存10 it的物理数据，是吗？整个RDD保存10 in数据，并为每个分区执行任务，即spark 2.0中的128 in。最后，将输出移到驱动程序(主节点)。
我在某个地方读到
浏览 0提问于2019-04-03得票数 3
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我们可以让表A保存行(表A中的一列将是分区键)，对于表A中的每一行，我们都会有表B，它包含表A中给定的外键/分区键的许多子记录。我们需要运行一个查询，根据一个查询从表A中筛选出分区键，并且对于每个分区键，处理表B中的所有子记录(在这里，我们同样在表B中有几百万条记录，因此我们需要并行处理记录，从而实现远程分块)
对于这样的事情，思考spring批处理作业设计的正确方式是什么？
浏览 2提问于2020-03-16得票数 0
我在查询合同数据，其中客户的合同被命名和恢复。表中的每一行都有每个合同的客户ID、生效日期和期限日期，因此，如果客户已经恢复合同，客户可以多次出现。我只想让客户出现在一个期限日期，而没有一个新的行与有效的合同。
我现在要做的是:选择所有具有术语日期保存的客户端到电子表格中，选择所有显示活动保存到电子表格中的客户端。
V查找移除在活动电子表格中也出现的所谓客户端。我知道一定有更好的方法。
浏览 0提问于2022-05-12得票数 0
在我的场景中，我使用CosmosDbTrigger处理具有Azure函数的Cosmos Db集合中的更改。
源Cosmos Db集合按设备Id进行分区。输出保存在另一个Cosmos Db集合中。在某些情况下，我必须将来自同一设备的多个文档关联起来，并输出一个单一文档。
因此，我想知道我是否需要应用某种事务逻辑来防止竞争条件，当我接收到两个文档时，这些文档应该同时被Azure函数的多个实例合并为一个文档。或者，我是否可以依赖于在同一个函数实例中获得每个分区上的一批更改，以便在循环中处理和关联所有相关文档？
每个分区的更改数量将永远不会超过单个批处理的默认100个项。
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
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3回答
我正在为我的网站开发一个统计模块，它将帮助我测量转换率和其他有趣的数据。
我使用的机制是--在统计表中存储数据库条目--每当用户在我的DB中输入特定区域时(我在cookies的帮助下避免重复记录)。
例如，我有以下区域：
网站-一个通用的区域，用来统计唯一的用户，因为我停止信任谷歌分析最近。
类别-自我描述。
自我描述。
产品图像-每当用户看到一个产品和牵头提交表单。
问题是，一个月后，我的统计表中填充了大量的行，而我为解析数据加载而编写的ASP.NET页面非常慢。
我想也许可以编写一个服务来解析数据，但是我无法在不失去灵活性的情况下找到任何方法来做到这一点。
我的问题
浏览 1提问于2009-01-27得票数 2
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在卡桑德拉()到期数据的文档中，有人提到
与标准数据相比，到期数据在内存和磁盘上(用于记录TTL和过期时间)有8字节的额外开销。
如果在表级别上设置一个TTL (时间到活时间)，那么这是否意味着每个数据条目的内存和磁盘上的开销比列数多8个字节，还是与列数无关？
例如，在文档中还可以找到示例来确定列的TTL，即使数据是在多个列上插入，而TTL是为插入的实际数据条目定义的，而不是按每列定义的。
浏览 3提问于2017-12-14得票数 3
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2回答
我在写扳机。每当我将多个值插入我的表NFL.Widereceivers中时，我希望它自动将这些值插入到另一个表AFC.North中。我写了一个触发器，它在一定程度上起了作用：
begin
declare
@name varchar(30),
@team varchar(3),
@receptions int,
@yards int,
@touchdowns int
select @name = Name from inserted
select @team = Team from inserted
select @receptions = Receptions from in
浏览 8提问于2013-12-17得票数 0
批量执行DELETE和INSERT操作来修改作为Cassandra中主键成员的列中的数据有什么副作用？ 如果需要查询同一列的WHERE和update数据，有没有更好的方法？ 提前感谢您的回复。
浏览 19提问于2018-12-19得票数 1
1回答
我对星火流非常陌生，我有一些基本的doubts..Can，请帮助我澄清这一点：
我的邮件大小是标准的。1 is每条消息。
主题分区的数目为30个，并且使用dstream方法使用kafka.的消息。
用于激发作业的核数如下：
( spark.max.cores=6| spark.executor.cores=2) )
，据我所知，RDD分区的Kafka Partitions=Number数量：
在本例中，dstream方法: dstream.forEachRdd(rdd->{ rdd.forEachPartition{ }*问题**：此循环forEachPartiton将执行30次？？)，
浏览 1提问于2020-12-23得票数 0
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我是Apache Spark的初学者，我有以下任务：
我正在读取数据源中的记录-在spark转换中-需要通过调用外部they服务的数据来增强，然后才能进一步处理它们。
webservice会在一定程度上接受并行调用，但一次只允许发送几百条记录。此外，它相当慢，所以尽可能多地批量处理和并行请求在这里肯定是有帮助的。
有没有办法用spark以一种合理的方式做到这一点？
我想到了读取记录，将它们预处理到另一个数据源，然后一次读取"API-Queue“数据源500个记录(如果可能，使用多个进程)，并将这些记录写入下一个数据源，然后使用这个结果数据源进行最终转换。
唯一需要遵守这些奇怪限制的地方
浏览 1提问于2016-02-03得票数 12
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这两者之间的区别是什么？RDD的map和mapPartitions方法？并且确实flatMap表现得像map或者像mapPartitions什么？谢谢。(编辑)即(在语义上或在执行方面)之间的区别是什么 def map[A, B](rdd: RDD[A], fn: (A => B))
(implicit a: Manifest[A], b: Manifest[B]): RDD[B] = {
rdd.mapPartitions({ iter: Iterator[A] => for (i <- iter) yield fn(i) },
浏览 88提问于2014-01-17得票数 154
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我想了解结构化流是如何处理新数据的。
如果同时到达更多的行，那么将它们追加到输入流数据流中，对吗？
如果我有一个withColumn并应用了一个pandas_udf，那么每一行调用一次函数，或者只调用一次，并将行传递给pandas_udf？
让我们这样说：
dfInt = spark \
.readStream \
.load() \
.withColumn("prediction", predict( (F.struct([col(x) for x in (features)]))))
如果有更多的行同时到达，那么它们将一起处理，或者每个each?=只
浏览 1提问于2019-12-06得票数 1
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2回答
是否有可能在星火流中强制执行顺序处理？我们的用例是从Kafka读取事件，每个主题都需要按顺序处理。
据我所知，这是不可能的-每一个流被打破成RDDs，和RDDS是并行处理，所以没有办法保证订单。
浏览 1提问于2015-06-04得票数 7
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我有一个数据集，存储在大约20个表中，其中大多数表有几百万行。这些数据将每月生成新数据，并与过去的数据集进行比较。
我对处理这么大的数据集非常陌生，所以我不确定在存储这些过去的数据集方面有什么好的做法。我需要数据仍然可以被查询访问，所以将数据库转储到备份文件是不够的。一旦我得到一个新的数据库，是否有可行的方法将每个数据集移动到一个新的数据库中？或者，我应该把时间戳放在每一行，并将所有东西保存在一个巨大的数据集中？
对不起，如果太含糊了，我不知道该怎么问这个问题。如果有任何建议的话，我愿意改变它。
浏览 0提问于2015-06-03得票数 0
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我的数据帧的每一行都有一个CSV内容。 我正在努力将每一行保存到一个不同的特定表中。 我认为我需要使用foreach或UDF来完成此任务，但这根本不起作用。 我设法找到的所有内容就像在foreach中的简单打印或使用.collect()的代码(我真的不想使用)。 我还找到了重新分区的方法，但这不允许我选择每一行的位置。 rows = df.count()
df.repartition(rows).write.csv('save-dir') 你能给我举一个简单实用的例子吗？
浏览 3提问于2019-06-29得票数 1
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Unix Split command问题，用于拆分大型数据：split -l 1000 file.json myfile。希望将此文件拆分为多个文件，每个文件包含1000条记录。但我得到的输出作为单一的文件-没有改变。
P.S.JSON文件是创建的，将Pandas转换为JSON。
编辑：它的结果是，我的JSON的格式化方式是它只包含一行。wc -l file.json正在返回0
下面是示例：file.json
[
{"id":683156,"overall_rating":5.0,"hotel_id":220216,"hotel_name
浏览 5提问于2020-06-27得票数 1
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