각 파티션, I는 insert into B select * from A partion (p0) where type = 0;
insert into B select * from A partion (p1) where type = 0;
insert into B select * from A partion (p2) where type = 0;
insert int
우분투 14.04 서버를 VMware 게스트 OS로 사용하고 있습니다. 씬 프로비저닝 디스크의 200GB 디스크 공간을 할당했습니다. 100GB의 디스크 공간 만 사용합니다. 남은 공간을 줄여야합니다. 디스크 공간. 나는 Gparted와 함께 노력했지만 자유 공간이 보이지 않는다. 및 파티션이 잠겨있다. 문제를 해결하는 데 협조 해주세요. 사전 Jagade
빈 파티션을 mapPartitionsWithIndex에서 어떻게 처리해야합니까? 전체 예를 찾을 수 있습니다 : https://gist.github.com/geoHeil/6a23d18ccec085d486165089f9f430f2 내 목표는 Spark/Scala: fill nan with last good observation의 개선으로 RDD를 통해 마지막
나는 b 버킷 0 .... b-1과 m 사과 0 .... m-1을가집니다. 처음에는 모든 사과가 버킷 0에 배치됩니다. 그런 다음 일부 분석을 실행하면 사과가 버킷으로 이동합니다. 나는 버킷 사이에서 이동할 필요가있을 때마다 사과 ID를 제거하고 추가하는 2D 목록 (버킷)을 사용하여 이미이 기능을 구현했습니다. 그러나 이것은 이러한 움직임이 수백만 또는
나는 EMP 테이블을 가지고 있습니다. 각 부서의 직원 수를 국가 이름 = '인도', '미국', '오스트레일리아'별로 그룹화해야합니다. 예를 들어 , DEPARTMENT | #EMPLOYEE(INDIA) | #EMPLOYEE(USA) | # EMPLOYEE(AUSTRALIA)
ACCOUNTING | 5 |2 | 3
IT | 5 |2
분산 데이터베이스가 양면이 계속 작동하도록하는 네트워크 파티션에 의해 분할되는 경우 복구가 이루어 지도록 양측이 트랜잭션을 계속 커밋하고 파티션이 끝나면 다시 동의하는 등의 복구 메커니즘을 허용합니다. 마지막 공통 상태 이 파티션을 처리 할 수있는 내장 (매우 영리한) 메커니즘을 가지고 있으며, 일관성이 종류의 사실에 의해 고장으로 , A + P입니다 :
데이터베이스 CrateDB를 모델링했습니다. 나는 평균이 있습니다. 400 명의 고객을 보유하고 있으며 매일 다른 시간대의 데이터를 생산합니다. (5K에서 500K 사이, 평균 ~ 15K) 나중에 고객 _ 연도 _ 개월 및 고객 _ 연도 _ 달력 _ 주간을 쿼리 할 수 있어야합니다. 그건 내가 단지 간격 쿼리 것을 의미합니다 : 주 달 이제 I'am 방
2^10 CUDA 코어와 2^20 데이터 포인트가 있다고 가정합니다. 나는이 점들을 처리 할 커널이 필요하며 각각에 대해 참/거짓을 제공 할 것이다. 그래서 2^20 비트를 갖습니다. 예 : bool f(x) { return x % 2? true : false; }
void kernel(int* input, byte* output)
{
tid