我有一组使用-1.txt、-2.txt等模式命名的原始数据文件。我在MySQL脚本中使用LOAD data LOCAL INFILE命令将原始数据文件加载到数据库中。该命令不能在存储过程中运行。我希望避免在MySQL脚本中执行复制/粘贴来加载20个原始数据文件,而更愿意使用循环来加载原始数据文件,但是循环不能在存储过程之外使用。
处理这个问题的最好方法是什么?如何让MySQL脚本执行此操作?
我尝试用C程序将本地数据文件network.txt加载到mysql的表网络中。我是这样做的,但不管用。错误信息是mysql_query(&con, "load data local infile 'network.txt' into table network")。
#include <mysql/mysql.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int
main(int argc, char *argv[])
{
MYSQL con;
我使用java从Mysql查询一些记录。但是在一些持续时间的查询中,我遇到了一个导致查询失败的问题,而在另一些查询中,它的查询成功了。下一个是错误消息:
com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure
The last packet successfully received from the server was 90 milliseconds ago. The last packet sent successfully to the server was 1,674
我需要测量我的PySpark代码的性能。为了消除不应该影响运行时间的预处理步骤的影响,我缓存我的中间数据文件。那是,
for i in iiis:
df_cache = ini_df.sample(False, 1/len(iiis))
df_cache.cache.count()
但是,每次尝试这样做时,我的内存都会耗尽,因为原来的数据帧太大了。知道如何不用cache函数来度量代码的运行时间吗?
我对Mysqlsd执行多个请求,对于特定的用户,我得到了这个错误。
MySQLdb._exceptions.OperationalError:(2013年,“查询期间失去到MySQL服务器的连接”)
此错误发生在网上。
cursor.execute('Select * from process WHERE email=%s ORDER BY timestamp DESC LIMIT 20', ("tommy345a@outlook.com",))
但是,当我执行相同的查询时,只针对不同的用户,就没有问题了。
cursor.execute('Selec
我使用R/spark遍历了许多csv数据文件。每个文件中大约1%的内容必须保留(根据特定标准进行过滤),并与下一个数据文件合并(我使用的是union/rbind)。然而,随着循环的运行,数据的谱系会越来越长,因为spark会记住所有以前的数据集和filter()-s。
有没有办法在spark R API中设置检查点?我了解到spark 2.1有针对DataFrames的检查点,但这似乎不是R提供的。