如果我正确理解Hadoop生态系统,我可以从HDFS或HBase运行我的HBase作业源数据。假设前面的假设是正确的,我为什么要选择一个而另一个呢?使用HBase作为MR源是否有性能、可靠性、成本或易用性的好处?
我能找到的最好的一句话是:"HBase是在需要实时读写随机访问非常大的数据集时使用的Hadoop应用程序。“- this (2009) Hadoop:权威指南,第1版。
我想要以下内容
在启动期间,主进程从文件加载一个大表,并将其保存到一个共享变量中。该表有9列和1200万行,大小为432MB。工作进程运行HTTP服务器,接受对大表的实时查询。
以下是我的代码,显然没有达到我的目标。
var my_shared_var;
var cluster = require('cluster');
var numCPUs = require('os').cpus().length;
if (cluster.isMaster) {
// Load a large table from file and save it into my_
我从心电图上得到三组数据。一辆是阿杜伊诺,一辆是MSP432,还有一辆CC3200。我正在寻找这些数据的图表,并能够解释它,也可能能够做一个实时版本。
我应该为此做些什么(我会使用软件还是特定的代码)?例如,来自arduino的数据看起来像这样(截断了相当多,非常大)
// Arduino Due with Olimex 57600
var y = [[604,14262],[719,14266],[543,14270],[407,14274],[565,14278],[722,14282],[578,14286],[414,14290],[526,14294],[708,14298
我工作的公司正在运行一个C#项目,该项目从大约100个网站抓取数据,将其保存到数据库中,并对这些数据运行一些程序和计算。
这100个网站中的每个网站都有大约10,000个事件,每个事件都保存到数据库中。
在此之后,将生成保存的数据并将其聚合到一个大的xml文件中,因此,保存的10,000个事件中的每个事件现在都在数据库中显示为一个XML文件。
这个设计看起来是这样的:
1) crawling 100 websites to collects the data and save it the DB.
2) collect the data that was saved to the DB and
我想寻求你的帮助。
我创建了一个程序,可以从CSV文件中检索数据,读取选定的行,然后使用所选数据创建CSV文件。然后,系统将数据从新创建的文件上传到数据库,数据库将结束事务。
问题是当执行大容量插入时,数据库抛出并出错。
operating system error code 5(failed to retrieve text for this error. reason: 15105)
经过调查,我发现这是一个许可问题,还是真的?
以下是我迄今所做的工作。
ALTER DATABASE training SET TRUSTWORTHY ON
我还在批量插入中添加了FIRE_TRIGGERS