snappydata

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SnappyData en tant que base de données opérationnelle. Est-ce recommandé?

Je suis en train de tester des bases de données pour une nouvelle application où je devrai parcourir et indexer des millions de fichiers xml et ensuite générer une analyse de ces données. J'utiliserai

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SnappyData: java.lang.OutOfMemoryError: GC limite de frais généraux dépassé

J'ai 1.2GB des données orc sur S3 et je suis en train de faire ce qui suit avec le même: 1) mettre en cache les données sur les clusters accrocheurs [snappydata 0,9] 2) Exécuter une requête groupby su

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SnappyData soumettre un bocal à se regrouper avec des paramètres

documentation SnappyData donner un exemple sur la façon de soumettre un pot à un cluster: https://snappydatainc.github.io/snappydata/howto/run_spark_job_inside_cluster/ Mais si je dois soumettre le po

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SnappyData SQL si d'autre

J'ai deux tables que je dois rejoindre table_A(ID, val), table_B(ID, val) pour obtenir une nouvelle table RESULT(ID, value) Lorsque la valeur doit être rempli comme celui-ci Cas1: si il existe un

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Impossible de se connecter au magasin snappydata en python

J'utilise l'image du docker pour snappydata v0.9. De l'intérieur de cette image, je peux exécuter des requêtes sur la base de données. Cependant, je ne peux pas le faire depuis un deuxième serveur sur

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SnappyData + Zeppelin + Kafka streaming - erreur lors de la création de la table de streaming

J'essaie de créer une table de streaming SnappyData en utilisant Zeppelin. J'ai problème avec la définition de la table de flux sur l'argument portable Zeppelin 'rowConverter' est divisé à quelques pa

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SnappyData - snappy-job - impossible d'exécuter le fichier jar

J'essaie de lancer le fichier jar à partir de snappydata cli. Je veux juste créer une session sparkSession et SnappyData au début. package io.test import org.apache.spark.sql.{SnappySession, SparkSe

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Conserver une partie des données en mémoire et une partie du disque

J'ai une table de colonnes avec des millions d'enregistrements. Je voudrais garder seulement les 3 derniers mois en mémoire, le reste doit être sur disque mais peut être consulté. Est-il possible de l

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Snappydata SQL WITH

J'utilise Snappydata pour exécuter certaines requêtes, et utiliser le sql avec la déclaration: WITH x AS ( SELECT DISTINCT col_a, col_b FROM table_a ) INSERT INTO table_b SELECT x.col_a, x

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SnappyData plusieurs tâches pour obtenir le parallélisme

J'utilise Snappydata et SQL pour exécuter certaines analyses, mais le travail est lent et implique des opérations de jointure sur des données d'entrée très volumineuses. Je considère d'abord partition