在 Doris 的存储引擎规则: 表的数据是以分区为单位存储的，不指定分区创建时，默认就一个分区....自动分桶是基于表中某个列(或在创建表时指定咧)的值范围进行的。系统会根据该列的数据分布情况，将数据划分到不同的数据桶中。...在 Apache Doris 中，当请求到来时，查询某个分区的数据时，Doris 使用以下的过程来定位到相应的 Backend（BE）节点： 分区键（Partition Key）： 在 Doris 中...当执行查询请求时，Doris 会根据查询涉及的分区，确定负责这些分区的 BE 节点。每个 BE 节点负责存储和管理分配给它的分区数据。...分布式计算： 查询请求在涉及多个分区时，Doris 可以通过分布式计算的方式，在多个 BE 节点上并行执行查询计划，以提高查询性能。 分桶算法 暂时只支持HASH.
通常采用parquet+snappy格式存储。 支持计算引擎：原生支持引擎为MapReduce。...但也支持其他计算引擎，如Spark、Tez 元数据存储：derby是Hive内置的元数据存储库，但是derby并发性能差且目前不支持多会话。...笔者这里主要说一下hive建表时的几个特殊关键字： external：创建外部表时需要指定该关键字，并通过location指定数据存储的路径 partitioned by：创建分区表时，指定分区列。...Hive中的分区、分桶以及数据抽样 对Hive表进行分区、分桶，可以提高查询效率，抽样效率 6.1分区 分区，在hdfs中表现为table目录下的子目录 6.2分桶 对应建表时bucket关键字，在hdfs...示例select coalesce(null,null,5,null,1,0) as x; 返回5 3.case when 可以与某字段多个比较值的判断，并分别产生不同结果，与其他语言中case语法相似
在重新分配期间，数据在网络上交换和重组，以确保具有相同键的记录被分组在一起。 二、shuffle的原因 Shuffle主要是由需要跨分区重新组织数据的操作引起的。...shuffle数据量的增加会使网络资源紧张，从而导致执行时间变慢并降低总体吞吐量。 资源密集型：Shuffle 需要额外的计算资源，包括 CPU、内存和磁盘 I/O。...减少列并过滤行：减少混洗的列数并在混洗之前过滤掉不必要的行可以显著减少传输的数据量。通过在管道中尽早消除不相关的数据，您可以最大限度地减少shuffle的影响并提高整体性能。...使用分桶技术：Bucketing是一种基于哈希函数将数据组织到桶中的技术。通过预先分区并将数据存储在桶中，Spark可以避免在连接和聚合等操作期间进行 shuffle。...这种优化技术减少了跨分区的数据移动，从而缩短了执行时间。 五、结论 Shuffle（跨分区重新分配数据的过程）是 Apache Spark 中的常见性能问题。
Hive执行计划Stage类型 在优化HiveQL时，都会查看执行计划，这些信息含有开头Stage依赖信息说明，操作符树，统计信息记录数、数据大小等，如图 那么这些Stage大致分为几类： MAP...Hive中实现的StorageDescriptor存储类中方法，判断分桶个数，如果bucketCols分桶集合为null，则为0，否则分桶个数和分桶列集合 public List getBucketCols...0 : this.bucketCols.size(); } 如果分桶列列表bucketCols不为null，使用getNumBuckets()获取分桶数作为splitCount拆分数。...否则使用splitCountRepartition方法通过元数据统计信息计算出splitCount拆分数（splitCount为null，则抛出异常）。...bucketCols.isEmpty()) { //如果桶列的列表为空，则取桶个数，作为拆分个数 splitCount = table.getHiveTableMD().getNumBuckets
直方图可以针对某个列记录其数据分布统计信息，例如有个列的值是从1到1万，那么可以利用直方图分成100个桶（bucket），每个桶中统计这1万个值是怎么分布的，以及每个桶中的最大值、最小值、占比等信息。...直方图的统计信息物理表 column_statistics 存储在mysql表空间中，无法直接读写，但可以访问 information_schema.COLUMN_STATISTICS 视图来查看统计结果...当然了，我没去看源码，仅是我猜的，并通过试验确认的。...假设上面创建直方图的列 seq，同时也创建了索引，在开启 optimizer_trace 之后，可以看到两个执行计划之间的区别（我只选取了部分内容） 无索引时，走直方图 "considered_execution_plans...如何提高直方图的统计精确度 前文我们提到过参数 histogram_generation_max_mem_size，其作用是控制在创建/更新直方图时所需的内存大小。
避免频繁的内存分配：在Map的使用过程中，尽量避免频繁地增加和删除键值对，因为这可能导致频繁的内存分配和垃圾回收。...扩容过程 当Map需要扩容时，Go运行时会进行以下步骤： 新桶数组：分配一个新的、更大的桶数组。新数组的大小通常是原来大小的两倍，这有助于分散键值对，减少冲突。...重新哈希：遍历旧的桶数组中的所有键值对，并使用哈希函数重新计算每个键的位置，将它们插入到新的桶数组中。 逐步迁移：为了避免在扩容时暂停整个程序，Go的Map实现可能会选择逐步迁移键值对。...扩容对性能的影响 扩容是一个昂贵的操作，它涉及到内存分配和键值对的重新哈希。在扩容期间，Map的性能可能会暂时下降，特别是在插入新元素时。...迭代效率：虽然Map的迭代操作简单，但如果Map很大，迭代可能会比预期慢，尤其是在Map扩容时。 内存使用：Map的内存使用可能比预期高，特别是当存储大量小对象时，因为每个键值对都有一定的存储开销。
避免频繁的内存分配：在Map的使用过程中，尽量避免频繁地增加和删除键值对，因为这可能导致频繁的内存分配和垃圾回收。...扩容过程当Map需要扩容时，Go运行时会进行以下步骤：新桶数组：分配一个新的、更大的桶数组。新数组的大小通常是原来大小的两倍，这有助于分散键值对，减少冲突。...重新哈希：遍历旧的桶数组中的所有键值对，并使用哈希函数重新计算每个键的位置，将它们插入到新的桶数组中。逐步迁移：为了避免在扩容时暂停整个程序，Go的Map实现可能会选择逐步迁移键值对。...扩容对性能的影响扩容是一个昂贵的操作，它涉及到内存分配和键值对的重新哈希。在扩容期间，Map的性能可能会暂时下降，特别是在插入新元素时。...内存使用：Map的内存使用可能比预期高，特别是当存储大量小对象时，因为每个键值对都有一定的存储开销。3.
也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。...更确切地说， 当我们插入一个新的键时，哈希函数将决定该键应该分配到哪个桶中，并将该键存储在相应的桶中； 当我们想要搜索一个键时，哈希表将使用相同的哈希函数来查找对应的桶，并只在特定的桶中进行搜索。...例如，1987 分配给桶 2，而 24 分配给桶 4。 搜索：我们通过相同的哈希函数解析键，并仅在特定存储桶中搜索。 如果我们搜索 1987，我们将使用相同的哈希函数将1987 映射到 2。...哈希散列函数： 可以看得出元素存储位置与它的关键字建立了一个对应关系F，在查找时就可以由键通过哈希函数映射出元素的索引位置（桶），而对应关系F就是哈希散列函数。...此哈希码将用于映射函数以获取存储区索引。 每个桶包含一个数组，用于在初始时将所有值存储在同一个桶中。 如果在同一个桶中有太多的值，这些值将被保留在一个高度平衡的二叉树搜索树中。
所谓AB实验，是指单个变量具有两个版本A和B的随机实验。在实际应用中，是一种比较单个（或多个）变量多个版本的方法，通常是通过测试受试者对多个版本的反应，并确定多个版本中的哪个更有效。...此外，目前在大部分应用中，应用参数配置采用最多是单键值的配置方式，这种配置方式的确满足了大部分配置的需要，但是在结合业务需求的情况下，使用起来可能会很乏力。...名词解释 Bucket 分桶 流量正交 流量在不同Layer之间的分桶是完全相互独立的 Hash优先级 表示计算Hash值的先后顺序，用于垂直和水平实验切分 Hash因子 分桶的唯一标识 Hash串 计算...回滚时获取上次发布的所有修改的表名、列名、列类型、列新旧值、修改类型，反向操作数据库，达到回滚的目的。 ?...计算各项效果指标，就是在日志join后带有实验路径的数据上做OLAP。为了支持高效的实时查询，平台采用时序数据库Druid作为底层存储。
...etc 因此在CS的不同领域，不管是kernel，语言运行时，网络，存储...都结合了各自的场景，催生出了无数的策略以最小化“等待”的计算量，让宝贵的算力尽可能服务于真正有价值的指令。...对照6种内存序，我们把目光聚焦在通常成对使用的acquire-release模型上：acquire-release模型能够保证原子变量一端store，另一端永远能够load到最新的值，其隐含的意思是：release...都持有一个本地标志变量，每个core上的线程只在本地变量自旋，通过一个全局的链表将这些waiters串联起来。...G：Goroutine，用户态协程，执行用户代码的实体，维护了堆栈与状态相关的信息，并分配了很小的栈空间（通常2KB）。 ?...Running并分配给M来真正执行代码。
Go 允许跨平台编译，编译出来的是二进制的可执行文件，直接部署在对应系统上即可运行。 Go 在语言层次上天生支持高并发，通过 goroutine 和 channel 实现。...goroutine 非常的轻量，初始分配只有 2KB，当栈空间不够用时，会自动扩容。同时，自身存储了执行 stack 信息，用于在调度时能恢复上下文信息。...正常模式 当 mutex 调用 Unlock() 方法释放锁资源时，如果发现有正在阻塞并等待唤起的 Goroutine 队列时，则会将队头的 Goroutine 唤起。...在传统的编程语言里，会根据程序员指定的方式来决定变量内存分配是在栈还是堆上，比如声明的变量是值类型，则会分配到栈上，或者 new 一个对象则会分配到堆上。...在 Go 里变量的内存分配方式则是由编译器来决定的。
subject_id, hadm_id, admittime, dischtime, admission_type FROM mimiciv_hosp.admissions'## # 运行查询并将结果分配给变量...-- min_value 最小组数: 解析为存储桶 1 的下边界的表达式。还必须计算为数值或日期时间值，并且不能计算为 null。...-- max_value 最大历史记录: 解析为存储桶bucket_count 的上限的表达式。还必须计算为数字或日期时间值，并且不能计算为 null。...使用 WIDTH_BUCKET 时请注意最小和最大边界值。每个存储桶包含的值等于或大于该存储桶的基值，因此 0-20、20-40 等年龄范围实际上是 0-19.99 和 20-39.999。...因此，当桶数量远小于列中 distinct value 数量、单个桶中 distinct value 过多且分布不均时，Equi-width Histogram 很有可能做出错误的估算并影响优化结果。
桶（buckets） Go将键值对存储在一个桶列表中，每个桶将保存8个键值对，当map耗尽容量时，散列桶将加倍扩容。...当一个key/value对存入map当中，将根据key的散列值分配到对于的桶里。 hash 当key/value对赋值到map时，Go将基于key值生成一个hash值。...在下图中给出了桶数为4的例子，可以得到掩码3，然后执行按位与操作： value在桶中的分配 散列值不仅用于分配桶的值，还会有其他的操作。根据散列值的高8位，可以确认一个桶内的数组存储value的位置。...根据程序中map的使用，Go需要一种可扩容的机制来存放更多的key/value值。 Map扩容 如果桶需要存储一个key/value，将为存储在内部可用的8个桶对于的槽内。...为了解决性能问题，Go将分配新的桶（当前数量的两倍）将在旧的桶和新桶之间建立连接。 Go使用它的负载系数来知道何时应该开始分配新桶和这个疏散过程。
7、C++的内存管理方式，STL的allocator，最新版本默认使用的分配器 C++的内存管理方式： 在c++中内存主要分为5个存储区： 栈（Stack）：局部变量，函数参数等存储在该区，由编译器自动分配和释放....栈属于计算机系统的数据结构，进栈出栈有相应的计算机指令支持，而且分配专门的寄存器存储栈的地址，效率分高，内存空间是连续的，但栈的内存空间有限。...全局/静态存储区:全局变量，静态变量分配到该区，到程序结束时自动释放，包括DATA段（全局初始化区）与BSS段（全局未初始化段）。...SGL版本使用开链法，使用一个链表保持相同散列值的元素。...26、哈希表的桶个数为什么是质数，合数有何不妥？ 质数比合数更容易避免冲撞，也就是说使用质数时，哈希效果更好，原始数据经哈希后分布更均匀。 其余时间聊项目，聊拼多多使用的技术。
简单说来说，哈希表由两个要素构成：桶数组和散列函数。 桶数组：一排工位 散列函数：老三在墙角 桶数组 我们可能知道，有一类基础的数据结构线性表，而线性表又分两种，数组和链表。...哈希表数据结构里，存储元素的数据结构就是数组，数组里的每个单元都可以想象成一个桶（Bucket）。...在Java里，Object类里提供了一个默认的hashCode()方法，它返回的是一个32位int形整数，其实也就是对象在内存里的存储地址。...但是，这个整数肯定是要经过处理的，上面几种方法里直接定址法可以排除，因为我们不可能建那么大的桶数组。 而且我们最后计算出来的散列地址，尽可能要在桶数组长度范围之内，所以我们选择除留取余法。...，直至找到空闲的位置 双散列函数探查法 …… 再哈希法 构造多个哈希函数，发生冲突时，更换哈希函数，直至找到空闲位置。 建立公共溢出区 建立公共溢出区，把发生冲突的数据元素存储到公共溢出区。
，提高查询效率，分区-----> 目录) 桶表 (Bucket Table本质上也是一种分区表，类似 hash 分区 桶 ----> 文件) 视图表 (视图表是一个虚表，不存储数据，用来简化复杂的查询...内部表/管理表 每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据 所有的Table数据都存储在该目录 # 创建表 create table if not exists aiops.appinfo...一种类型的值的组合 array uniontype: (string,map,struct,array) 注意:在创建hive表时可根据需要导入的数据进行类型识别并创建适合的数据类型...= '分配状态未知',0,assign) as fenpei from asset ; OK 10.0.0.1 分配状态未知 # case多条件判断 hive> select ip, case...'\N'(此时存储在HDFS中时'\N',查询显示为NULL)
如是否被多线程读写、迭代器在使用新桶、迭代器在使用旧桶等 B：桶指数，表示 hash 数组中桶数量为 2^B（不包括溢出桶）。...map 时一次内存分配既分配了用户预期大小的 hash 数组，又追加了一定量的预留的溢出桶，还做了内存对齐，一举多得。...hiter 结构由编译器在调用辅助函数之前创建并传入，每次迭代结果也由 hiter 结构传回。下方 it 即 hiter 结构体的指针变量。...最好的情况下，数据均匀散列在 hash 表上，没有元素溢出，这时最好的空间复杂度就是负载因子决定了，当前 Go 的负载因子由全局变量决定，即 loadFactorNum/loadFactorDen =...即平均每个hash 桶被分配到 6.5 个元素以上时，开始扩容。
由于最近项目需要和大数据对接，需要了解一下数仓的基本知识，所以记录一下hive的基础原理和使用 hive简介 Hive是一种用类SQL语句来协助读写、管理那些存储在分布式存储系统上大数据集的数据仓库软件...，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL） 数据存储方面：它能够存储很大的数据集，并且对数据完整性、格式要求并不严格 数据处理方面：因为Hive语句最终会生成MapReduce任务去计算...所以对于分区表查询时，尽量添加上分区字段的筛选条件 创建桶表 桶表也是一种用于优化查询而设计的表类型。创建通表时，指定桶的个数、分桶的依据字段，hive就可以自动将数据分桶存储。...个桶 在HDFS上存储时，一个桶存入一个文件中，这样根据user_id进行查询时，可以快速确定数据存在于哪个桶中，而只遍历一个桶可以提供查询效率 分桶表读写过程如下: 其他表操作 查看表定义:describe...对user_leads表进行复制备份，复制时筛选了2016-08-22以前的数据，减少几个列，并添加了一个bakdate列: create table user_leads_bak row format
因此，你可以将格式化的字符串存储在变量中，或者在程序的其他部分使用它。...需要注意的是，切片扩容会带来内存重新分配以及数组复制的开销，且扩容时旧数组由于不再被使用，会被垃圾回收，因此在性能敏感的应用中应当尽量预估并指定初始切片足够的容量。...返回本地变量的地址是安全的，因为 Go 使用逃逸分析确保这些变量在堆上分配，而不是栈上，确保在函数外部依然可以安全地访问。 如果不希望函数调用修改数据，可以传递数据的副本或使用不可变类型。...这个哈希值之后会被用于确定键值对在map中的位置。 确定同位置：根据计算出的哈希值，通过一定的偏移量计算找到这个键可能位于的“桶”。...处理碰撞：如果哈希值相同的键多于一个（哈希碰撞），这些键会通过一定的方式存储在同一个桶内。查找时，Go 会在这个桶内部线性搜索，对比每个条目的键，直到找到匹配位的键。
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