小文件合并解析 执行代码: import org.apache.hudi.QuickstartUtils._ import scala.collection.JavaConversions._ import org.apache.spark.sql.SaveMode._ import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions._ import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._ import org.apache.h…

概要 数据湖的业务场景主要包括对数据库.日志.文件的分析,而管理数据湖有两点比较重要:写入的吞吐量和查询性能,这里主要说明以下问题: 1.为了获得更好的写入吞吐量,通常把数据直接写入文件中,这种情况下会产生很多小的数据文件.虽然小文件的使用可以增加写入的并行度,且能够并行读取文件以提高读取速度,但会出现一个数据量很小,需要从多个小文件中读取数据,增加了很多IO. 2.数据按照进入数据湖的方式写入到文件中,在同一个文件上,数据局部性不是最佳的. 数据之间,与传入批次相关,相近的批次的数据会相关联,…

目前最新的 hudi 版本为 0.9,暂时还不支持 zorder 功能,但 master 分支已经合入了(RFC-28),所以可以自己编译 master 分支,提前体验下 zorder 效果. 环境 1.直接下载 master 分支进行编译,本地使用 spark3,所以使用编译命令: mvn clean package -DskipTests -Dspark3 2.启动 spark-shell,需要指定编译出来的 jar 路径: spark-shell --jars /<path-to-hudi…

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.…

1.我D盘中的test.txt文件内的内容是这样的,也是随机产生的二维数组 /test.txt/ 5.440000 3.4500006.610000 6.0400008.900000 3.0300000.140000 2.7400008.920000 7.2900002.580000 7.4300001.850000 6.1300001.350000 4.280000 ... ... 2.在我的test.cpp中添加头文件,即可使用FILE类来读取txt文件中的数据 #include <stdi…

决战大数据之二:CentOS 7 最新JDK 8安装 [TOC] 修改hostname # hostnamectl set-hostname node1 --static # reboot now 重新登陆后你会发现的提示的头为root@node1 下载wget,用户网络资源下载,后面的hadoop安装包都需要使用wget来下载 [^yum_istall] yum -y update yum install weget 下载 最新的JDK包并解压 # cd /opt/ # wget --no-c…

概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前,我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的.我们尝试去理解数据的列/行.记录.数据格式.语义错误.缺失的条目以及错误的格式,这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作. 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv (链接:https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码:odj0)的数据文件,这个数据很小,可以让我们一目了然.这个数据是 csv 格式.数据是描述…

函数说明: 1. Binarizer(threshold=0.9) 将数据进行二值化,threshold表示大于0.9的数据为1,小于0.9的数据为0 对于一些数值型的特征:存在0还有其他的一些数 二值化指的是:将大于0的特征使用1表示,将等于0的特征还是用0表示 对于二值化操作:使用两种方法 第一种方法: 求出大于等于1的索引值,令这些索引值对应的数值等于1,然后重新构建列 第二种方法: 使用Binarizer(threshold=0.9) 表示大于0.9的数据使用1表示 这里传入的参数需要是…

SQL 2005批量插入数据的二种方法 Posted on 2010-07-22 18:13 moss_tan_jun 阅读(2635) 评论(2) 编辑 收藏 在SQL Server 中插入一条数据使用Insert语句,但是如果想要批量插入一堆数据的话,循环使用Insert不仅效率低,而且会导致SQL一系统性能问题.下面介绍SQL Server支持的两种批量数据插入方法:Bulk和表值参数(Table-Valued Parameters). 运行下面的脚本,建立测试数据库和表值参数. view…

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder #数据预处理二元化OneHotEncoder模型 def test_OneHotEncoder(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3,], [1,1,1,1,1]] print("before transform:",X) encoder=OneHotEncoder(sparse=False) encoder.fit(X) print(&quo…