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在NodeJS中,我正在尝试读取拼图文件(comage=‘Snappy’),但失败。 我使用https://github.com/ironSource/parquetjsNPM模块打开并读取本地文件,但Reader.Cursor()引发神秘错误‘尚未实现’。无论使用哪种压缩(普通、RLE或Snappy)来创建输入文件,都会引发相同的错误。 以下是我的代码: const readP
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我正在尝试从 map-reduce 作业中编写一个快速的块压缩序列文件.我在用hadoop 2.0.0-cdh4.5.0 和 snappy-java 1.0.4.1 这是我的代码: 包jinvestor.jhouse.mr;导入 java.io.ByteArrayOutputStream;导入 java.io.IOException;导入 java.io.OutputStream;导入 j
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我想在 Windows 10 上的 Anaconda 2 安装中使用 pip 安装 parquet for python. 在安装时我遇到了描述的错误 这里,安装程序找不到snappy-ch. 答案中没有提到如何在 Windows 上安装它. 我从 http://google.github.io/snappy/ 下载了 Snappy 库,并且现在我被困住了. 从我的错误消息
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尝试在 linux 上从最新的稳定版本安装 cassandra - http://cassandra.apache.org/download/ - 1.2.6 我已修改 cassndra.yaml 以指向自定义目录而不是/var,因为我没有对/var 的写访问权限 我在启动时看到此错误.由于该版本似乎相对较新,因此无法在 google 上找到任何答案.只是把它贴在这里以防万一我这边犯了
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我正在对 Hive 可用的存储格式进行一些测试,并使用 Parquet 和 ORC 作为主要选项.我包括一次默认压缩的 ORC 和一次 Snappy. 我读过很多文档,说 Parquet 在时间/空间复杂度上比 ORC 更好,但我的测试与我浏览过的文档相反. 关注我的数据的一些细节. Table A- 文本文件格式- 2.5GB表 B - ORC - 652MB表 C - 带有 Sn
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我在 HDFS 中有一堆 json snappy 压缩文件.它们是 HADOOP snappy 压缩的(不是 python,参见其他 SO 问题)并且有嵌套结构. 找不到加载它们的方法进入 HIVE(使用 json_tuple)? 我可以获得一些有关如何加载它们的资源/提示 以前的参考文献(没有有效答案) pyspark 如何加载压缩的 snappy 文件 Hive:
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我正在尝试从 map-reduce 作业编写一个 snappy 块压缩序列文件.我在用hadoop 2.0.0-cdh4.5.0 和 snappy-java 1.0.4.1 这是我的代码: package jinvestor.jhouse.mr;导入 java.io.ByteArrayOutputStream;导入 java.io.IOException;导入 java.io.Output
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社区! 请帮助我了解如何使用 Spark 获得更好的压缩率? 让我描述一下案例: 我有数据集,我们将其称为 HDFS 上的 产品,它是使用 Sqoop ImportTool 作为镶木地板文件使用编解码器 snappy 导入的.作为导入的结果,我有 100 个文件,总共 46 GB du,文件大小不同(最小 11MB,最大 1.5GB,平均 ~ 500MB).记录总数略高于 80
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我无法找到允许使用 Python 编写 Parquet 文件的库.如果我可以结合使用 Snappy 或类似的压缩机制,我会加分. 到目前为止,我发现的唯一方法是使用带有 pyspark.sql.DataFrame Parquet 支持的 Spark. 我有一些脚本需要编写非 Spark 作业的 Parquet 文件.是否有任何方法可以在 Python 中编写不涉及 pyspark.sq
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我正在尝试在 kubernetes 中运行 Kafka Streams 应用程序.当我启动 pod 时,出现以下异常: 线程“streams-pipe-e19c2d9a-d403-4944-8d26-0ef27ed5c057-StreamThread-1"中的异常java.lang.UnsatisfiedLinkError:/tmp/snappy-1.1.4-5cec5405-2ce7-4046
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我正在尝试在 kubernetes 中运行 Kafka Streams 应用程序.当我启动 pod 时,出现以下异常: 线程“streams-pipe-e19c2d9a-d403-4944-8d26-0ef27ed5c057-StreamThread-1"中的异常java.lang.UnsatisfiedLinkError:/tmp/snappy-1.1.4-5cec5405-2ce7-4046
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我像鼹鼠一样用谷歌搜索,但找不到正确的方法. 我正在使用 WKHTMLTOPDF Wrapper Snappy 创建 PDF. 如何将使用 generateFromHtml 方法生成的 pdf 直接发送到浏览器?这就是我想要做的: header('Content-Type: application/pdf');header('Content-Disposition: attachme
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是否可以使用 Pandas 的 DataFrame.to_parquet 功能将写入拆分为多个近似所需大小的文件? 我有一个非常大的 DataFrame (100M x 100),并且正在使用 df.to_parquet('data.snappy', engine='pyarrow', compression='snappy') 写入一个文件,但这会生成一个大约 4GB 的文件.相反,我希望
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我能够预先运行查询以从Hive ORC(snappy)表中读取非浮点列.但是,当我通过presto cli选择所有float数据类型列时,出现以下错误消息.除了将文件类型更改为targetHive表中的double之外,其他任何建议都是可行的选择 presto:sample>从emp_detail中选择*; 查询20200107_112537_00009_2zpay失败:打开Hive拆
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我正在使用表属性创建一个表骨架 TBLPROPERTIES('PARQUET.COMPRESSION'='SNAPPY') (因为文件为镶木地板格式),并在创建表之前将一些参数设置为: set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;设置parquet.enable.dictionary = false;设置hive.plan.seriali
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我正在尝试在dfs.block.size边界上拆分由蜂巢INSERT OVERWRITE TABLE ...创建的镶木地板/易拉皮文件,因为当分区中的文件大于块大小时,impala会发出警告. impala记录以下警告: Parquet文件不应拆分为多个hdfs-block.file = hdfs://////000000_0(共7
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我正在尝试使用kafka-python.它要求安装Snappy.所以我安装了 pip install snappy 点安装python_snappy-0.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl 两种方法都可以使Snappy成功安装. 但是在两次尝试在我导入"kafka"的地方运行python代码时,我都遇到了错误. 错误: AttributeError:
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我决定将Parquet用作配置单元表的存储格式,在我将其实际实现在集群中之前,我决定运行一些测试.出乎意料的是,在我的测试中,Parquet的速度较慢,而通常的说法是,它比纯文本文件要快. 请注意,我在MapR上使用的是Hive-0.13 ---------------------------------------------------------- | |
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好.这是问题所在,这让我发疯了!!! 我按照在线说明进行操作,安装了hadoop,并在运行文本时说无法加载快速的本地库. 据说我必须先安装snappy,然后再安装hadoop-snappy. 我从谷歌代码下载snappy-1.0.4并执行以下操作: cd ../snappy-1.0.4 ./配置 制作 sudo make install 然后是以下情况的问题: mvn软件包-Dsnappy.
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每当我尝试使用Pig,Sqoop或Spark以压缩格式存储数据时,我都会遇到问题.我知道问题出在将我们的tmp文件夹安装到nonexec上,这导致例如snappy给我这个错误: java.lang.IllegalArgumentException:java.lang.UnsatisfiedLinkError:/tmp/snappy-1.1.2-fe4e30d0-e4a5-4b1a-ae31-
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