partitioning

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bigquery의 time_partitioning_expiration 매개 변수는 어떻게 작동합니까?

일 파티션 형식의 테이블을 만들었으며 bq 명령 줄 도구에서 time_partitioning_expiration을 1209600 초 (14 일)로 설정했습니다. 설정이 테이블에 bq show을 실행하여 올바른지 내가 확인하고 난 "timePartitioning": { "expirationMs": "1209600000", "type": "D

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원본 (Teradata) 테이블에있는 파티션 열과 비슷한 Hive 파티션 열을 직접 고려할 수 있습니까?

원본 (Teradata) 테이블에있는 파티션 열과 비슷한 Hive 파티션 열을 직접 고려할 수 있습니까? 또는 Hive 파티셔닝 열을 결정하기위한 다른 매개 변수를 고려해야합니까? 도와주세요.

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DocumentDb 부동산 데이터에 대한 분할 전략

미국과 캐나다에서 부동산 속성 컬렉션을 구축하고 있습니다. 결국 다른 국가도 추가해야 할 수도 있습니다. 내 컬렉션에는 수백만 개의 문서가있을 것으로 예상됩니다. 또한 가장 많이 사용되는 쿼리는 특정 위치에서 특정 반경 내의 최상위 X 속성을 검색하는 것입니다. 이러한 요구 사항이 주어지면 좋은 분할 전략은 무엇입니까? ZIP 코드/우편 번호를 사용하면 좋

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Django ORM에서 models.save()를 재정 의하여 저장 프로 시저를 사용 하시겠습니까?

나는 장고에 쓰여진 API에 의해 사용될 postgres에 분할 된 테이블을 조립하고있다. Postgres에는 이것에 대한 여러 가지 문제가 있습니다. 그 중 대부분은 NULL을 반환하는 SQL의 RETURNING 절과 중복되거나 중복 된 레코드를 생성하는 것입니다 (자세한 내용은 google postgres 파티션으로 반환). 저장 프로 시저 또는 사용자

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각 pyspark RDD 파티션의 요소 수를 카운트

이 질문에 해당하는 Pyspark : How to get the number of elements in partition?을 찾고 있습니다. 특히, Pyspark RDD 또는 데이터 프레임의 각 파티션에있는 요소 수를 프로그래밍 방식으로 계산하고 싶습니다.이 정보는 Spark Web UI에서 사용할 수 있습니다. 에서 이 시도 결과 I 메모리에 반복자의 내

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Spark Dataframe에서 파티션 분할을 보장하는 방법

저는 Apache Spark에 익숙하지 않고 미국 주에 의해 데이터 프레임을 다시 분할하려고합니다. 그때 자신의 RDD로 각 파티션을 중단하고 특정 위치에 저장하려면 : schema = types.StructType([ types.StructField("details", types.StructType([ types.StructField(

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matlab에

5 개 세트의 행렬을 분할 제가 sV:=[0 -1; 1 1; 1 0; 2 1; 2 0; 3 1; 3 0] 행렬 sV은 해당 요소 1x2 위의 행 벡터이다 세트를 나타내는 상상 매트릭스를 갖는다. 공백이없는 세트 (here)에서 sV 세트를 나눌 수있는 몇 가지 방법이 있습니다. 예 5 sV 분할하는

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PostgreSQL이 테이블 및 삽입 트리거를 상속받습니다.

나는 here이라는 조언을 따라 시계열 데이터를 저장하기 위해 세로로 분할 된 테이블을 만들려고합니다. 지금까지, 내 스키마는 다음과 같습니다 : 이제 CREATE TABLE events ( topic text, t timestamp, value integer, primary key(topic, t) ); CRE

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계수가있는 분할 테이블, 색인 방법? PostgreSQL을

상황 나는 시간에 의해 객체의 위치를 저장하는 데 사용 PostgreSQL을 9.5에서 데이터베이스를 가지고있다. I는 메인 테이블은 열 (만 해당)과 "위치"라는 한 : 이 position_id position_timestamp OBJECT_ID 그것은 100 개 자식 테이블로 분할 조건이있는 object_id : 다른 사람들에게도 마찬가지입니다. 나

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서비스 패브릭은 런타임에 파티션간에 액터를 이동시키는 API를 제공합니까

Microsoft Research의 매우 흥미로운 paper을 발견했습니다. Microsoft Research에서 서버/파티션간에 액터를 재배포하는 알고리즘에 대해 설명합니다. 서로 원격 통화 수) 서버 경계를 넘어 원격 통화를 줄입니다. 그들은 프로토 타입을 Orleans 프레임 워크에 적용했습니다. 이제 Service Fabric Actors 프레임 워