所谓天下大事，分久必合，合久必分，对于分区表而言也一样。前面我们介绍过如何删除（合并）分区表中的一个分区，下面我们介绍一下如何为分区表添加一个分区。
在前面我们介绍过如何创建和使用一个分区表，并举了一个例子，将不同年份的数据放在不同的物理分区表里。具体的分区方式为：
1、数据库中某个表中的数据很多。很多是什么概念？一万条？两万条？还是十万条、一百万条？这个，我觉得是仁者见仁、智者见智的问题。当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了，那么，你就可以考虑使用分区表了。如果非要我说一个数值的话，我认为是100万条。
3.2 弹性分布式数据集 本节简单介绍RDD，并介绍RDD与分布式共享内存的异同。 3.2.1 RDD简介 在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，RDD），它是逻辑集中的实体，在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制，就能够减少机器之间的数据重排（data shuffling）。Spark提供了“partitionBy”运算符，能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个
一个HDFS文件的RDD将文件的每个文件块表示为一个分区，并且知道每个文件块的位置信息。这些对应着数据块的分区分布到集群的节点中，因此，分区的多少涉及对这个RDD进行并行计算的粒度。首先，分区是一个逻辑概念， 变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存或者是存储。
在 MySQL 中， InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中，同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是，也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。
当一个数据表的数据量达到千万级别以后，每次查询都需要消耗大量的时间，所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表，在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件，便于我们对数据的管理。
在创建完分区表后，可以向分区表中直接插入数据，而不用去管它这些数据放在哪个物理上的数据表中。我们在创建好的分区表中插入几条数据：
RDD中包含很多函数，主要可以分为两类：Transformation转换函数和Action函数。
GPDB分区表创建时有可能表名已存在，此时报错退出。但当分区表名超过64字符时，会进行截断，仅保留前63字符，此时就可能出现分区表名不同，截断后创建的分区表名相同从而创建失败的情况；还会出现分区表父表创建成功，但分区子表名创建失败，报表名已存在等错误导致创建失败。本文基于GreenPlum7.0分区表经典语法详细分析分区表名及分区子表名生成机制。
USE [master] GO if exists (select from sys.databases where name = 'Test_1') drop database Test_1 GO --创建新库，要演练分区所以我们会多创建两个文件组Test_A,Test_B，以便在后面的分区方案中使用。 CREATE DATABASE [Test_1] ON PRIMARY ( NAME = N'test_1', FILENAME = N'D:\sqldata\test_1.mdf' , SIZE
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。 对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。 这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。 分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。
随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。
但是如果是分区表的话，表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。
Spark大数据分析实战 1.4 弹性分布式数据集 本节将介绍弹性分布式数据集RDD。Spark是一个分布式计算框架，而RDD是其对分布式内存数据的抽象，可以认为RDD就是Spark分布式算法的数据结构，而RDD之上的操作是Spark分布式算法的核心原语，由数据结构和原语设计上层算法。Spark最终会将算法（RDD上的一连串操作）翻译为DAG形式的工作流进行调度，并进行分布式任务的分发。 1.4.1 RDD简介 在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（Resilient Dist
本文主要内容：分区和归并 上一文：必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（上） Partitioning and Combining 分区和归并 在最简单的情况下，我们可以认为一个map-red
按照KEY进行分区类似于按照HASH分区，除了HASH分区使用的用户定义的表达式，而KEY分区的哈希函数是由MySQL 服务器提供。
如果你的数据库中某一个表中的数据满足以下几个条件，那么你就要考虑创建分区表了。
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
键值对 RDD 通常用来进行聚合计算。我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取、转化、装载)操作来将数据转化为键值对形式。键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等)。
最近使用窗口函数的频率越来越高，这里打算简单介绍一下几个排序的函数，做一个引子希望以后这方面的问题能够更深入的理解，这里先简单介绍一下几个简单的排序函数及其相关子句，这里先从什么是排序开始吧。 排序函数是做什么的？ 排序函数的作用是基于一个结果集返回一个排序值。排序值就是一个数字，这个数字是典型的以1开始且自增长为1的行值。由ranking函数决定排序值可以使唯一的对于当前结果集，或者某些行数据有相同的排序值。在接下来我将研究不同的排序函数以及如何使用这些函数。 使用RANK函数的例子 R
本文转载：http://blog.csdn.net/smallfools/article/details/4930810
前言： 在标准的C语言中，可以用malloc()和free()2个动态的分配内存和 释放内存，但是在嵌入式中，调用malloc()和free()却是非常危险的。 因为多次调用这两个函数，会把原来的很大的一块连续的内存区域逐渐的分割成许多非常小的而且彼此又不相邻的内存块，也就是所谓的内存碎片。这样子的话，使得程序后面连一段非常小的内存都分配不到，另外由于内存管理算法上的原因，malloc()和free()函数执行的时间是不确定的。
可以从源码看出其入参是f: T ⇒ U 是一个函数，首先经过sc.clean(f) 进行闭包检测，然后创建一个MapPartitionsRDD。sc.clean()函数的作用检测用户构建的函数是否可以序列化，这是因为Spark中的map是一个分布式的函数，最终的执行是在Executor上开线程执行，而我们的函数构建都是在Driver端进行。Spark实际上进行的是计算的转移，将函数传递到数据所在的Worker节点。
概念： 简单地说，分区是将大型的对象（如表）分成更小的且易于管理的小块。分区的基本单位是行，需要注意的是与分区视图不同的地方时，分区必须位于同一个数据库内。 分区的原因： 对于非常大的表在进行诸如数据库维护、备份或者还原操作的时候会消耗大量的时间；除此之外还会增加标的死锁或者并发性的问题的概率。当然我们也可以通过Database Tuning Advisor 运行工作负载，将对是否需要分区给出建议并生产代码。 创建分区的过程： 1.创建分区函数来定义一种数据放
SQL标准在数据存储的物理方面没有提供太多的指南。SQL语言的使用独立于它所使用的任何数据结构或图表、表、行或列下的介质。但是，大部分高级数据库管理系统已经开发了一些根据文件系统、硬件或者这两者来确定将要用于存储特定数据块物理位置的方法。在MySQL中，InnoDB存储引擎长期支持表空间的概念，并且MySQL服务器甚至在分区引入之前，就能配置为存储不同的数据库使用不同的物理路径(关于如何配置的解释，请参见7.6.1节，“使用符号链接”)。
最近使用窗口函数的频率越来越高，这里打算简单介绍一下几个排序的函数，做一个引子希望以后这方面的问题能够更深入的理解，这里先简单介绍一下几个简单的排序函数及其相关子句，这里先从什么是排序开始吧。
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据，埋点数据是json格式，现在要解析json取特定字段的数据，做一些统计分析，所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理，这里面经常出现的一个问题就是，拉取结果集过大，而驱动节点内存不足，经常导致OOM，也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下： 上面的这种写法，基本原理就是一次性把所有分区的数据，全部读取到driver节点上，然后开始做处理，所以数据量大的时候，经常会出现内存溢出情况。 （问题一）如何避免这种情况？ 分而治之，每次只拉取一个
1. F_TestDate 为分区函数名，分区的字段是datetime类型
简单地说，分区是将大型的对象（如表）分成更小的且易于管理的小块。分区的基本单位是行，需要注意的是与分区视图不同的地方时，分区必须位于同一个数据库内。
浪尖的粉丝应该很久没见浪尖发过spark源码解读的文章，今天浪尖在这里给大家分享一篇文章，帮助大家进一步理解rdd如何在spark中被计算的，同时解释一下coalesce降低分区的原理及使用问题。
简介 Over子句在SQLServer 2005中回归，并且在2012中得到了扩展。这个功能主要结合窗口函数来使用；也可以在序列函数“NEXT VALUE FOR”使用。OVER子句确定哪些来自查询的列被应用到函数中，在函数中这些列被如何排序，并且何时重启函数计算。由于篇幅限制，本篇仅仅就OVER子句讨论，不再深入各种函数了（提供几个2014中新增的函数）。 语法: <function> OVER ( [PARTITION BY clause]
在上篇Vertica 分区表设计中，已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除，但举例上并不系统， 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
看了前面的几篇Spark博客，相信大家对于Spark的基本概念以及不同模式下的环境部署问题已经搞明白了。但其中，我们曾提到过Spark程序的核心，也就是弹性分布式数据集(RDD)。但到底什么是RDD,它是做什么用的呢？本篇博客，我们就来详细讨论它们的使用情况。
List 适合与有固定取值的列，支持复合分区 有限的分区，插入记录在这一列的值不在List中，则数据丢失 一般只针对某一列
窗口函数（Window Function） 是 SQL2003 标准中定义的一项新特性，并在 SQL2011、SQL2016 中又加以完善，添加了若干处拓展。窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数，它为每行数据进行一次计算：输入多行（一个窗口）、返回一个值。在报表等分析型查询中，窗口函数能优雅地表达某些需求，发挥不可替代的作用。
窗口函数（Window Function）是 SQL2003 标准中定义的一项新特性，并在 SQL2011、SQL2016 中又加以完善，添加了若干处拓展。窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数，它为每行数据进行一次计算：输入多行（一个窗口）、返回一个值。在报表等分析型查询中，窗口函数能优雅地表达某些需求，发挥不可替代的作用。
from pyspark import SparkConf, SparkContext import re
聚类问题(Clustering problems)是一类将多个数分为固定或可变数目的多个组，使其在满足一定限制条件并且实现某些目标的问题。例如半监督图聚类、生物网络领域的限制图聚类、图划分、P-中心选址问题和P-中位问题。
什么数据库需要进行分区？首先看一下我们的案例：2010年6月我们六期IT开发团队接到一个XX全国连锁店的餐饮系统，经过一周的敏捷开发之后，XX餐饮系统正式上线了，由于该软件的功能强大，操作简单，功能灵活等特性，很快在全国各地铺展开来。XX餐饮店的美食也颇受顾客的喜爱，有的店每天的收入高达1W元人民币，每天这么多的收入，那么每天要产生多大的订单呢？< xmlnamespace prefix =”o” ns =”urn:schemas-microsoft-com:office:office” />
文章概述：RDD的其他几个知识点，依赖关系（Dependencies）、检查点（Checkpoint）、存储级别（Storage Level）和迭代函数（Iterator）。
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如果要实现一个通用的、高效率的排序函数，我们应该选择哪种排序算法？我们先回顾一下前面讲过的几种排序算法。
MySQL 在5.1以后的版本支持了分区表，从物理的角度上来看分区是将一个表分解成多个独立不相交的子表，但从逻辑的角度来看所有的分区共同组成一个独立的表。MySQL目前只支持水平分区（表的不同行分布在不同的子表中）并不支持垂直分区（表的不同列分布在不同的子表）。分区可以更方便的管理数据，比如：可以通过删除分区来快速的删除某部分数据；可以只扫描少量的几个分区来查询符合条件的结果；不同的分区可以使用不同的物理设备，更高效的利用查询物理设备；避免ext3文件系统中inode锁竞争等等。
RDD 介绍 RDD 弹性分布式数据集 弹性：具有容错性，在节点故障导致丢失或者分区损坏，可以进行重新计算数据 分布式: 数据分布式存储，分布式计算(分布式执行) 数据集：传统意义上的数据集，不过这个数据集不是真实存在的，只是一个代理，正真数据集的获取 需要通过Task来或者 RDD 真正意义上不存储数据，只是代理，任务代理，对RDD的每次操作都会根据Task的类型转换成Task进行执行 Spark中关于RDD的介绍： 1. 分区列表(分区有编号,分区中包含的切片迭代器) 2. 提供了切片的计算入口函数(RDD具有一些列的函数(Trans/Action)) 3. 其他RDD的一系列依赖（一个RDD 可以依赖于其他RDD） 4. (可选) 分区RDD (一个RDD也可以是一个分区RDD，可以对分区RDD进行处理) 5. (可选) 对RDD提供了一系列的计算函数 (RDD提供了对一些了切片的首选执行方法) RDD 有俩类函数，transformations （懒加载）/Action(立即执行) transformations 与Action最明显的区别在于： 1. transformations 为懒函数，action是实时函数 2. transformations 执行完毕后任然为RDD ，但是Action 执行完毕为 scala数据类型。 transformations函数为懒加载函数，调用该函数时函数不会立即执行，只记录函数执行操作，相当于pipeline，只是定义了RDD的执行过程，只有当Action函数出发以后，才会调用前面的Transformation。 Action函数为实时函数，执行了就会通过Master下发Task任务到Worker端，执行相应的处理。 transformations类函数：此类函数只会记录RDD执行逻辑，并不正真下发任务执行数据处理 函数列表：
本篇文章主要介绍高级RDD操作，重点介绍键值RDD，这是操作数据的一种强大的抽象形式。我们还涉及一些更高级的主题，如自定义分区，这是你可能最想要使用RDD的原因。使用自定义分区函数，你可以精确控制数据在集群上的分布，并相应的操作单个分区。
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