http://www.csdn.net/article/2013-09-04/2816816-twitter-open-sources-storm-hadoop-hybrid-called-summingbird
项目地址：https://github.com/twitter/summingbird
本文向大家介绍批处理与python代码混合编程的方法，包括了批处理与python代码混合编程的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 批处理可以很方便地和其它各种语言混合编程，除了好玩，还有相当的实用价值，比如windows版的ruby gem包管理器就是运用了批处理和ruby的混合编写，bathome出品的命令工具包管理器bcn 使用了bat+jscript的混编实现的。 cn-dos和b
问题内容： 我试图在尽可能短的时间内插入大量（-ish）元素，并且尝试了以下两种选择： 1）流水线： 2）批处理： 我没有注意到任何明显的时差（实际上，我希望批处理方法会更快）：对于大约250K的插入，流水处理大约需要7秒，而批处理大约需要8秒。 阅读有关流水线的文档， “使用流水线使我们能够立即将两个请求都发送到网络上，从而消除了大部分延迟。此外，它还有助于减少数据包碎片：单独发送20个请求（等
我在spark streaming应用程序中看到一些失败的批处理，原因是与内存相关的问题，如 无法计算拆分，找不到块输入-0-1464774108087
问题内容： 我有一个主要为UTF-8的文件，但是也发现了一些Windows-1252字符。 我创建了一个表，以将Windows-1252（cp1252）字符映射到对应的Unicode对应表，并希望使用它来修复编码错误的字符，例如 但是尝试以这种方式进行替换会导致引发UnicodeDecodeError，例如： 有关如何处理此问题的任何想法？ 问题答案： 如您所知，如果您尝试将此字符串解码为utf-
我在中看到了几个答案（例如这里），因此建议批次中的记录将成为单个RDD。我对此表示怀疑，因为假设batchInterval为1分钟，那么单个RDD将包含最后一分钟的所有数据？ 注意：我不是直接将批次与RDD进行比较，而是将Spark内部处理的批次进行比较。
我需要访问两个数据源： Spring批处理存储库：在内存H2中 我的步骤需要访问。 我在那里看到了几个关于如何创建自定义
我必须像这样配置批处理作业流。 XML文件阅读器- 我的定制处理器是这样的 这是一个好的方法吗？我看到了一些CompositeProcess、CompositeWriter的例子，但没有一个适合我的案例。 提前谢谢。
我们开发了一个Spring批处理应用程序，其中我们有两个流程。1.向前2.向后。我们只使用文件读/写，不涉及数据库。 > 正向场景：输入文件将包含22个字段的记录。通过执行序列号生成和添加一些填充字段等操作，将22个字段转换为32个字段。根据国家代码，输出将被分成最多3个。每个块将有250K条记录。（如果记录以百万为单位，则将为同一国家生成多个文件）。 800万张唱片需要36分钟。 800万记录将
