: --hive-drop-import-delims 在导入数据到hive时,去掉数据中的\r\n\0 ...
在使用numpy读取一个四百多万行数据的.csv文件时抛出了如下异常: numpy.core. exceptions.MemoryError: Unable to allocate array with shape , and data type lt U 以下是我的源代码: 以下是运行结果: 虽然是报错,但是还是拿到了结果。 各位大佬们,有没有解决方案 ...
2019-08-17 17:02 0 9025 推荐指数:
: --hive-drop-import-delims 在导入数据到hive时,去掉数据中的\r\n\0 ...
最近开始跟随《子雨大数据之Spark入门教程(Python版)》 学习大数据方面的知识。 这里是网页教程的链接: http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1709-2/ 在学习中遇到的一些问题,将会在这里进行总结,并贴上我的解决方法。 1、Spark独立应用程序编程时报 ...
kafka对于消息体的大小默认为单条最大值是1M. 但是在我们应用场景中, 常常会出现一条消息大于1M, 如果不对kafka进行配置. 则会出现生产者无法将消息推送到kafka或消费者无法去消费kafka里面的数据, 这是我们就要对kafka进行以下配置: 1. ...
起因 Python处理一下数据,大概有六七个G,然后再存到另外一个文件中,单线程跑起来发现太慢了,数据总量大概是千万行的级别,然后每秒钟只能处理不到20行……遂想怎么提高一下速度 尝试1-multiprocessing 代码如下: 这里参考了这篇文章,然后尝试了一下,发现速度 ...
Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息,一般10K大小的消息吞吐性能最好(可参见LinkedIn的kafka性能测试)。但有时候,我们需要处理更大的消息,比如XML文档或JSON内容,一个消息差不多有10-100M,这种情况下,Kakfa应该如何处理? 针对这个问题,有以下几个建议 ...
问题引入: 1.给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?2.给定一个千万级别数据量的整数集合,判断哪些是重复元素。3.给定一个千万级别数据量的整形数组,对其进行排序。4.在5亿个整数中找出不重复的整数(注意,假设 ...
一、利用docker-compose 见之前华为鲲鹏服务器安装docker-compose及运用 二、利用Hadoop搭建Docker大数据处理集群 在Cnetos7构建大数据分析集群安装Docker并创建Hadoop镜像和三节点容器三步走各配置三节点Hdfs集群、Yarn集群 ...
问题 一个文件中有9亿条不重复的9位整数,对这个文件中数字进行排序 直接想法 9亿条(9e8)数据,每个数据能用int存储 因此所需要内存 9e8x4B = 3.6e9B = 3.6GB,这是装载所需要的 排序复杂度一般都是nlogn 因此需要的内存更大 方法一 数据库排序 将文本文件 ...