: --hive-drop-import-delims 在導入數據到hive時,去掉數據中的\r\n\0 ...
在使用numpy讀取一個四百多萬行數據的.csv文件時拋出了如下異常: numpy.core. exceptions.MemoryError: Unable to allocate array with shape , and data type lt U 以下是我的源代碼: 以下是運行結果: 雖然是報錯,但是還是拿到了結果。 各位大佬們,有沒有解決方案 ...
2019-08-17 17:02 0 9025 推薦指數:
: --hive-drop-import-delims 在導入數據到hive時,去掉數據中的\r\n\0 ...
最近開始跟隨《子雨大數據之Spark入門教程(Python版)》 學習大數據方面的知識。 這里是網頁教程的鏈接: http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1709-2/ 在學習中遇到的一些問題,將會在這里進行總結,並貼上我的解決方法。 1、Spark獨立應用程序編程時報 ...
kafka對於消息體的大小默認為單條最大值是1M. 但是在我們應用場景中, 常常會出現一條消息大於1M, 如果不對kafka進行配置. 則會出現生產者無法將消息推送到kafka或消費者無法去消費kafka里面的數據, 這是我們就要對kafka進行以下配置: 1. ...
起因 Python處理一下數據,大概有六七個G,然后再存到另外一個文件中,單線程跑起來發現太慢了,數據總量大概是千萬行的級別,然后每秒鍾只能處理不到20行……遂想怎么提高一下速度 嘗試1-multiprocessing 代碼如下: 這里參考了這篇文章,然后嘗試了一下,發現速度 ...
Kafka設計的初衷是迅速處理短小的消息,一般10K大小的消息吞吐性能最好(可參見LinkedIn的kafka性能測試)。但有時候,我們需要處理更大的消息,比如XML文檔或JSON內容,一個消息差不多有10-100M,這種情況下,Kakfa應該如何處理? 針對這個問題,有以下幾個建議 ...
問題引入: 1.給40億個不重復的unsigned int的整數,沒排過序的,然后再給一個數,如何快速判斷這個數是否在那40億個數當中?2.給定一個千萬級別數據量的整數集合,判斷哪些是重復元素。3.給定一個千萬級別數據量的整形數組,對其進行排序。4.在5億個整數中找出不重復的整數(注意,假設 ...
一、利用docker-compose 見之前華為鯤鵬服務器安裝docker-compose及運用 二、利用Hadoop搭建Docker大數據處理集群 在Cnetos7構建大數據分析集群安裝Docker並創建Hadoop鏡像和三節點容器三步走各配置三節點Hdfs集群、Yarn集群 ...
問題 一個文件中有9億條不重復的9位整數,對這個文件中數字進行排序 直接想法 9億條(9e8)數據,每個數據能用int存儲 因此所需要內存 9e8x4B = 3.6e9B = 3.6GB,這是裝載所需要的 排序復雜度一般都是nlogn 因此需要的內存更大 方法一 數據庫排序 將文本文件 ...