bulk-load

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TSQLはbulkcolumnとテーブルに挿入 - bulkcolumnとテーブルに同じ行に

TSQLインサート2つのbulkcolumn挿入を必要とする - 同じ行に2つのbulkcolumn挿入を必要と私は2つのbulkcolumnインサートにしてクエリを実行する必要が同じ行。私がしようとしています：をしかし、私はエラーを取得する：無効なオブジェクト名「BulkColumn」は、これは単なる文法問題であり、またはこれは、（1、より基本的なルールであるだけbulkcolumnあた

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BULKLOAD付きSAS =はい：エラー：BCP初期化エラー：エラーメッセージを取得できません。

バルクモード（bulkload = yesだけでなくinsertbuff = xxxなど）で実行しようとしたときにエラーが発生しました。関連するodbcbcp.dllがSystem32ディレクトリに存在するため、これが見つからない場合はありません。バルクロードでは正常に動作しますが、速度はそれほどではありません。、勝利32ビット

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hbaseでセルマージを実行できますか？

（ビット単位の整数フラグや合計列のように）上書き以外のインクリメンタルに更新される列があるとします。既存のセル：[キー： 'K1'、F1：合計：100] Upcomming新しいセル：[キー： 'K1'、F1：合計：200（たとえば、1つだけのバージョンを想定） ] それから私は、セルのデータをこのように更新したい：合計= 100 + 200 = 300 は、最終的な記録収量：を[キー： 'K

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csvで欠落した列に対してnullを入力するにはどうすればよいですか？

csvファイルから一括挿入しようとしました。 7つの列を持つMY csvファイルですが、テーブルには8つの列が含まれています。テーブルが8列しかない場合は、以下のクエリで一括挿入を実行できます。 BULK INSERT Table_Name FROM 'E:\file\input.csv' WITH (ROWTERMINATOR = '0x0A',CODEPAGE = 'ACP',FIELDTE

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LoadIncrementalHFilesとサブディレクトリを使用したバルクロード

後でLoadIncrementalHFilesコマンドでバルクロードに使用するHFilesを生成するSparkアプリケーションを作成しました。ソース・データ・プールが非常に大きいので、入力ファイルは順次処理される反復に分割されます。 /user/myuser/map_data/hfiles_0 ... /hfiles_1 ... /hfiles_2 ..

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HBaseへの一括読み込み：エラー：java.lang.ClassCastException：org.apache.hadoop.io.FloatWritableはorg.apache.hadoop.hbase.Cellにキャストできません

JavaではMapReduceを使っていくつかのデータをインポートしましたtsvファイル（約21 * 10^6行）をHBaseテーブルに追加します。すべての行がある： XYZ | XZS YSY | SDS | XDA | JKX | SDS 0.XXXXXXXXX HTable 5カラムファミリーた：A、B、C、D、E 最初ファイルの恋人のカップルは私のHBaseのrowkeyです。

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HBASEバルクロードレプリケーション

HBaseベースのシステムでは、本番環境で毎日数百万行を一括ロードします。我々は、HBase Bulk Loadがputsに比べて良い選択だと考えています。バルクロード機能は、MapReduceジョブを使用してHBaseの内部データフォーマットでテーブルデータを出力し、生成されたStoreFilesを実行中のクラスタに直接ロードします。バルクロードを使用すると、単にHBase APIを使用するより

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SSISでNASにマウントされたドライブを表示するにはどうすればよいですか？

新しいサーバーでSSIS環境を再構築しようとしています。既存の環境では、SSISを使用してcsvファイルからデータを一括読み込みするために、一部のデータ入力にローカルドライブを使用します。新しい環境でこのタスクに比較的新しいNASを使用したいと思います。 nasは、Windows Server上のドライブ文字にマップされます。どちらも、自分のドメイン名とソフトウェアのインストールに使用される一般

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hfilesを作成する際にスパークの問題がありました.-前のセルよりも字句的に大きいキーを追加しました。

Hbaseに一括読み込みを行うhfilesを作成しようとしています。私は次のコードを使用しています： val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv") .option("header", "true") .option("inferSchema", "true") .load("data.csv"