avro

    5गर्मी

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    के लिए प्रदर्शन मेट्रिक्स हम संदेशों को संग्रहीत करने और संदेशों की एक बड़ी संख्या (> एक मिनट में 30k) को दबाकर कफका का उपयोग कर रहे हैं। मुझे यकीन नहीं है कि क्या यह प्रासंगिक है लेकिन कोड जो कफका सं

    7गर्मी

    1उत्तर

    मेरे दो समान स्कीमा हैं जहां केवल एक नेस्टेड फ़ील्ड बदलता है (इसे स्कीमा 1 में onefield और स्कीमा 2 में anotherfield कहा जाता है)। schema1 { "type": "record", "name": "event", "namespac

    5गर्मी

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    मैं एक नई स्कीमा रजिस्ट्री का परीक्षण कर रहा हूं जो विभिन्न प्रकार के एवरो स्कीमा लोड और पुनर्प्राप्त करता है। परीक्षण की प्रक्रिया में, मुझे विभिन्न प्रकार के एवरो स्कीमा का एक गुच्छा बनाना होगा। चूं

    7गर्मी

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    देता है मैं काफ़का 0.0.8V के साथ अपाचे एवरो स्कीमा का उपयोग करता हूं। मैं निर्माता/उपभोक्ता सिरों पर एक ही स्कीमा का उपयोग करता हूं। स्कीमा में कोई भी परिवर्तन नहीं है। लेकिन जब मैं संदेशों का उपभोग क

    5गर्मी

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    का उपयोग कर रिकॉर्ड में फ़ील्ड छोड़ना अद्यतन: स्पार्क-एवरो पैकेज इस परिदृश्य का समर्थन करने के लिए अपडेट किया गया था। https://github.com/databricks/spark-avro/releases/tag/v3.1.0 मेरे पास एक एवीआरओ फ़

    5गर्मी

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    मैं ऑब्जेक्टिव-सी में प्रोग्रामिंग कर रहा हूँ के साथ एवरो सरणी प्रकार के arrary डेटा निर्धारित किया है। मैं डेटा क्रमिकरण के लिए Apache Avro का उपयोग कर रहा हूं। मेरे एवरो स्कीमा यह है: { "name": "Sc

    48गर्मी

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    अपाचे लकड़ी के लक्षण हैं: स्व का वर्णन स्तंभ प्रारूप भाषा-स्वतंत्र एवरो, अनुक्रम फ़ाइलें, आर सी की तुलना फ़ाइल आदि में मैं एक सिंहावलोकन चाहते प्रारूपों का। मैंने पहले से ही पढ़ा है: How Impala Works

    5गर्मी

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    मैं अजगर करने के लिए नया हूँ और मैं एवरो को एक पाठ फ़ाइल में परिवर्तित करने के लिए एक सरल कोड लिखने की कोशिश कर रहा था है। मैं इस त्रुटि कि मॉड्यूल नहीं मिला हो रही है। मैं स्पष्ट रूप से schema.py फ़ा

    5गर्मी

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    मैं फ्लिंक 1.4 पर नौकरी सबमिट करने और निम्न अपवाद प्राप्त करने का प्रयास करता हूं। कोई समस्या यह हल करने के लिए कैसे करें? Caused by: org.apache.flink.runtime.client.JobExecutionException: Job executi

    14गर्मी

    2उत्तर

    मैंने अपने स्पार्क नौकरी के लिए क्रायो सीरियलाइजेशन को सक्षम किया, सेटिंग को पंजीकरण की आवश्यकता के लिए सक्षम किया, और सुनिश्चित किया कि मेरे सभी प्रकार पंजीकृत हैं। val conf = new SparkConf() conf.s