假设我有一个名为table_1的表,其中有一个名为col_1的列,该列在DuckDB中为REAL/FLOAT4 4类型。如何在-Infinity、NaN和Infinity等特殊浮点值中插入col_1?我尝试过插入许多不同的方法,例如“无穷大”、“+无穷”、"inf“、"+inf”等等,但是没有运气。我能够获得要插入到PostgreSQL表中的值,但不能使用DuckDB,即使它们在网页上使用和更新这些值时都有相同的描述。例如,这里有一些示例insert语句,它们在我的PostgreSQL表中使用真实的列,但在我的DuckDB表中不起作用。
INSERT INTO table_1
请回答有关阿帕奇火花的小问题。
我有一个非常简单的火花工作:(这里用Java编写,但适用于其他语言)
final SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate();
final Dataset<Row> someVeryBigDataSet = sparkSession.read().format("org.apache.spark.sql.cassandra").options(properties).load();
final Dataset<Int
Google Maps API中的距离矩阵请求限制为25个目的地。我希望能够使用geolocation获得我的当前位置,并根据我汇编的火车站地址数据库找到最近的火车站。我的问题是我的数据库可能包含100+火车站,所以我需要将一个大距离矩阵请求拆分成多个小距离矩阵请求。当Google Maps API返回结果时,它会规范化地址的格式,这使得以编程方式将响应与基于地址字符串的原始数据库行配对变得困难。此外,这些是异步请求,这意味着响应可以以任何顺序出现。有没有什么方法可以将索引传递给回调函数,这样我就可以将响应与请求配对?处理这个问题的最好方法是什么?
我们的数据仓库在Redshift (50 is大小)。有时,业务用户会运行大型查询(太多的联接、内联查询--由BI工具(如Tableau)生成)。大查询会降低数据库性能。
明智的做法是使用红移顶部的星火来卸载红移之外的一些计算?
或者,通过增加更多的节点来增加红移计算能力,会不会更容易、更有成本效益?
如果我在星火中执行select a.col1, b.col2 from table1 a, table2 b where a.key = b.key。表通过JDBC连接,并驻留在Redshift上,实际处理在哪里进行(在Spark或Redshift中)?
我们正在运行一个用于数据分析的数据库支持的web应用程序,该应用程序目前基于C#.NET,服务器上有EntityFramework,客户端主要是HTML+Javascript框架(基于web)。
我们的应用程序定期接收大量批量的测量X/Y数据点,即1e6或更多,由用户上传或由其他基础设施接收。
目前,我们在MSSQL中有一个名为Values和id, series_id as int; x, y, z as float的表。此表是客户端上传数据时填充的BULK INSERT,关联的元数据保存在Series表中。数据库的总大小目前正在接近1TB,其中99.99%是Values数据。
这种方法很容易
我将事件日志加载到elasticsearch引擎中,并使用Kibana将其可视化。我的事件日志实际上存储在Google Big Query表中。目前,我正在将json文件转储到Google存储桶中,并将其下载到本地驱动器。然后使用logstash将json文件从本地驱动器移动到elastic搜索引擎。
现在,我正试图通过在google大查询和弹性搜索之间建立联系来自动化这个过程。根据我所读到的,我了解到有一个输出连接器,它将来自elastic search的数据发送到Google大查询,但反之亦然。我只是想知道是否应该将json文件上传到kubernete集群,然后在集群和Elastic搜索引
我正在抓取研究论文的pubmeds数据库,遇到了一个问题,因为我的节点数量变得太大了。下面是我的数据结构的工作原理:
class Network(object):
def __init__(self):
self.__authors = {} #each key is a name and each value is an object
self.__papers = {} #each key is a pubmed ID and each value is an object
class Author():
def __init__(self