小编San*_*ngh的帖子

我想使用mongorestore在mongoDB中加载数据/恢复转储数据.我想命令

mongorestore dump

但它给了我错误

Sat Sep 21 16:12:33.403 JavaScript execution failed: SyntaxError: Unexpected identifier

我们如何将数据恢复或放入mongoDB？请给我一些步骤.

我正在尝试从 Google 云存储文件夹下载多个文件。我可以下载单个文件，但无法下载多个文件。我从这个链接中获取了这个参考，但似乎它不起作用。代码如下：

# [download multiple files]
bucket_name = 'bigquery-hive-load'
# The "folder" where the files you want to download are
folder="/projects/bigquery/download/shakespeare/"

# Create this folder locally
if not os.path.exists(folder):
    os.makedirs(folder)

# Retrieve all blobs with a prefix matching the folder
    bucket=storage_client.get_bucket(bucket_name)
    print(bucket)
    blobs=list(bucket.list_blobs(prefix=folder))
    print(blobs)
    for blob in blobs:
        if(not blob.name.endswith("/")):
            blob.download_to_filename(blob.name)

# [End download to multiple files]

有没有办法下载与模式（名称）或其他东西匹配的多个文件。由于我是从 bigquery 导出文件，因此文件名将如下所示：

shakespeare-000000000000.csv.gz
shakespeare-000000000001.csv.gz
shakespeare-000000000002.csv.gz
shakespeare-000000000003.csv.gz

参考：下载单个文件的工作代码：

# [download to single files]

edgenode_destination_uri = '/projects/bigquery/download/shakespeare-000000000000.csv.gz'
bucket_name = 'bigquery-hive-load'
gcs_bucket …

我正在致力于将大型数据集从 bigquery 导出到 Google 云存储并以压缩格式导出。在 Google 云存储中，我有文件大小限制（每个文件最大文件大小 1GB）。因此，我在导出时使用分割和同情技术来分割数据。示例代码如下：

gcs_destination_uri = 'gs://{}/{}'.format(bucket_name, 'wikipedia-*.csv.gz') 
gcs_bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)

# Job Config
job_config = bigquery.job.ExtractJobConfig()
job_config.compression = bigquery.Compression.GZIP

def bigquery_datalake_load():  
    dataset_ref = bigquery_client.dataset(dataset_id, project=project)
    table_ref = dataset_ref.table(table_id)
    table = bigquery_client.get_table(table_ref)  # API Request
    row_count = table.num_rows

    extract_job = bigquery_client.extract_table(
        table_ref,
        gcs_destination_uri,
        location='US',
        job_config=job_config)  # API request
    logging.info('BigQuery extract Started.... Wait for the job to complete.')
    extract_job.result()  # Waits for job to complete.

    print('Exported {}:{}.{} to {}'.format(
        project, dataset_id, table_id, gcs_destination_uri))
    # [END bigquery_extract_table]

此代码将大型数据集分割并压缩为 …

我遇到一个有趣的问题，即从 Windows 开发环境提交 Spark 应用程序的不同方法。一般来说，我们可以使用提交spark作业spark-submit，也可以使用以下命令执行uber jar（用jar组装的依赖spark库）java -jar

• 使用java -jar 命令： java -jar -Xmx1024m /home/myuser/myhar.jar
• 使用 s Park-submit 命令： spark-submit --master local[*] /home/myuser/myhar.jar

因为我可以使用这两种方法执行作业，所以我观察到有时java -jar方法更快，有时spark-submit对于相同的数据集更快（例如 20000 行，其中有大量数据混洗登录）。spark-submit有更好的选择来使用命令行参数控制执行器和内存等，但是java -jar，我们需要在代码本身内部进行硬编码。如果我们运行具有大数据集的 jar，java -jar则会抛出内存不足异常，虽然spark-submit需要时间，但使用默认配置执行时不会出现错误。

我无法理解使用提交申请的区别spark-submit，java-jar因此我的问题是：

当我们使用 提交申请时，执行是如何发生的java-jar。它是否在内存本身内部执行jvm并且不使用任何 Spark 属性？

我试图获取架构形式的bigquery表。给定一个示例代码，例如

from google.cloud import bigquery
from google.cloud import storage

client =  bigquery.Client.from_service_account_json('service_account.json')

def test_extract_schema(client): 
    project = 'bigquery-public-data'
    dataset_id = 'samples'
    table_id = 'shakespeare'

    dataset_ref = client.dataset(dataset_id, project=project)
    table_ref = dataset_ref.table(table_id)
    table = client.get_table(table_ref)  # API Request

    # View table properties
    print(table.schema)

if __name__ == '__main__':
    test_extract_schema(client)

这是返回值，例如：

[SchemaField('word', 'STRING', 'REQUIRED', 'A single unique word (where whitespace is the delimiter) extracted from a corpus.', ()), SchemaField('word_count', 'INTEGER', 'REQUIRED', 'The number of times this word appears in this corpus.', ()), SchemaField('corpus', 'STRING', …

我是新手。我很想知道如何将 reducer 设置为不同的 hive 数据集。是基于处理的数据大小吗？还是所有人的默认减速器集？

比如5GB的数据需要多少reducer？将相同数量的减速器设置为较小的数据集吗？

提前致谢！！干杯!

我正在使用CentOS6.6并尝试安装HDP2.2

当我这样做时： ulimit -Sn它的价值是1024

当我这样做时： ulimit -Hn它的价值是4096

建议的最大打开文件描述符数量为10000或更多。

我正在尝试增加此值。我检查了几个链接，并尝试按照步骤进行操作，但未获得任何成功。我正在寻找一些帮助增加此值的方法。

我正在尝试 beeline cli 查询配置单元表并将输出结果存储为变量。使用 beeline 命令：

beeline -u connection_string -n user_name -w password_file \
-e "select count(*) from db.table_name"

使用这个命令，我得到当前的输出结果为：

+---------------+--+ 
| record_count  | 
+---------------+--+ 
| 80785         | 
+---------------+--+

虽然我需要结果为： Record count:80785

我正在使用的另一个命令是：

beeline -u connection_string -n user_name -w password_file \
-e "select * from db.table_name;” > result.csv

这再次以表格格式数据显示结果，以|.

默认情况下，beeline 基本上是返回 header( table_name.column_name)，然后是表格格式的数据。然而，我想消除这一点并获得像 hive CLI 这样的结果。