我正在尝试使用AWS GLUE和pyspark来使用Python Faker库生成假数据。我对pyspark不是很熟悉,我想找到最快的方法来生成假数据(最高可达10TB)。特别是,我现在使用的基于行的生成大约需要15分钟才能生成1.5 gb:
import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from aws
我们刚刚在SQL Server 2014中的一个非常大的表上实现了表分区,我们在分区之前对同一表使用了筛选过的统计数据,而不是在我们启用增量统计的表分区之后,但是我们正在考虑创建过滤的统计数据,这将允许更细粒度的统计数据.
此时,我不确定分区表是否可以同时具有过滤的统计数据和增量的统计数据,如果我们实现它,会不会混淆优化器?另外,有人能帮助我如何在分区表上实现过滤的统计数据吗?
提前谢谢..。
我有两个表存储用户数据,一个用于内部用户,另一个用于外部用户。两个用户都会买一本书,所以我有下面的sql脚本
select o.orderid, o.orderdate, u.firstname, u.lastname from OrderTable o inner join
(
select inneruser_id as uid, firstname, lastname from innerUser where len(firstname) > 0 or len(lastname) > 0
union
select external_id as uid, firs
我正在分析2015年以来美国国内航班的准时性能记录.我需要按尾号分组,并将每个尾号的所有航班的日期排序列表存储在数据库中,以便由我的应用程序检索。我不知道实现这一目标的两种方案中哪一种是最好的。
# Load the parquet file
on_time_dataframe = sqlContext.read.parquet('../data/on_time_performance.parquet')
# Filter down to the fields we need to identify and link to a flight
flights = on_time
对于在生产环境中使用Hadoop,我还是个新手。我使用《独家新闻》将数据库中的大表引入到Hive中。《独家新闻》创建了一个逗号分隔的文本文件,并在Hive中创建了相应的表。
然后我执行了一个create table new_table_orc stored as orc as select * from old_table_csv
由于与ORC (二进制数据、fat表的列数据存储、压缩等)相比,文本文件的效率很低,我预计会有巨大的数量级改进,但查询执行时间似乎根本没有变化!
我在两个版本(text、ORC甚至parquet)上使用了相同的简单查询,并在连接中使用了其中几个表时执行了相同的操作。