分区方案——分区是指数据的“层次结构”，数据的分区或结构化方式会影响搜索性能。 在数据湖中构建数据 我们将更深入地讨论其中的每一个，但是首先值得了解的是数据是如何首先进入数据湖的。...分区 当每个批处理中开始有超过1GB的数据时，一定要考虑如何分割或分区数据集。每个分区只包含数据的一个子集。这通过减少使用诸如雅典娜之类的工具查询或使用EMR处理数据时必须扫描的数据量来提高性能。...为了开始雅典娜，您只需要提供数据的位置、格式和您关心的特定部分。特别是片段事件具有特定的格式，我们可以在创建表时使用这种格式，以便进行更简单的分析。...元数据:AWS胶水 保持当前的 Athena的一个挑战是在向S3添加新数据时保持表的更新。雅典娜不知道您的新数据存储在何处，因此您需要更新或创建新的表(类似于上面的查询)，以便为雅典娜指出正确的方向。...在下面的图表中，您可以看到这些是如何组合在一起的。 使用元数据填充后，Athena和EMR在查询或访问S3中的数据时可以引用位置、类型等的Glue目录。
4接口兼容USB 4规范，较上一代接口规格，将数据带宽和视频的最低规格提高一倍； 集成PCIe Gen4，使得传输率达到32Gbps，同时能够直接连接固态硬盘； 支持显示器引擎，能够连接多达4台4K显示器...在具体工作场景中，Tiger Lake究竟带来了哪些提升？...依据介绍，符合雅典娜计划第二版指标和规范的笔记本可实现： 无论是否插入电源，疾速唤醒不到一秒； 采用全高清显示模式的笔记本，在典型的实际使用场景中的屏幕亮度下，电池续航时间超过9小时； 快速充电不到30...对此，Intel方面虽然回应称，“将会在过渡期内继续支持Mac，同时它强调自家的处理器目前在行业中仍然是最好的。”但是于Intel本身而言，站在市场公信力等角度来看，苹果的离开不失为一个打击。...过去以来，Intel 10nm制程工艺一直进入大规模量产时代，在7nm制程的时间表上也是一延再延。依据最新对外透露的时间表，Intel已经将7nm量产时间表推迟至2021年下半年。
摘要 在本博客中，我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。...在我们的例子中，我们将 Hudi 表配置为保留 10K 提交，从而为我们提供 10 天的增量读取能力（类似于保留 10 天的 kafka 主题） 我们保留的历史提交数量越多，我们就越有能力及时返回并重放事件流...每小时 OLAP 作业读取两个跨国表和可选的 N 维表，并将它们全部连接起来以准备我们的 OLAP 增量DataFrame。 我们每 30 分钟处理一次 60 分钟的数据，以增强表连接的一致性。...有趣的是生产系统中通常不建议保留 1 天的 kafka 保留期，但是我们能够进行这种权衡以节省一些 SSD 和 Kafka 代理成本，因为无论如何我们都可以通过 S3 支持的 Hudi 表实现 10 天的事件流播放能力...可能会发生在两个上游表中，对于主键，我们在其中一个数据源中获得更新，但在另一个数据源中没有，我们称之为不匹配的交易问题。 下面的插图试图帮助我们理解这一挑战，并看看我们实施的解决方案。
当记录更新时，我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目，并将条目添加到最新的分区中，在没有删除和更新功能的情况下，我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区...这是一个示例电子商务订单数据流，从摄取到数据湖到创建 OLAP，最后到业务分析师查询它 由于两种类型的表的日期分区列不同，我们采用不同的策略来解决这两个用例。...以下是我们如何处理面向分析师的表中的更新和删除的逻辑： • 读取上游数据的 D-n 个 updated_date 分区。 • 应用数据转换。现在这个数据将只有新的插入和很少的更新记录。...• 发出 hudi upsert 操作，将处理后的数据 upsert 到目标 Hudi 表。...因此，如果我们的表在 updated_date 进行分区，Hudi 无法跨分区自动删除重复记录。Hudi 的全局索引策略要求我们保留一个内部或外部索引来维护跨分区的数据去重。
这种机器人可以像人一样具有自我学习和自我适应环境的功能，被称为仿人机器人，未来可以在许多复杂的环境中替代人类工作。...目前国际上开发的大多数智能机器人在复杂环境中还难以做到像人一样动作自如，机器人面对复杂的地形或障碍物，无法像人一样及时反馈信息，并做出适应环境的新决定。...两款仿人机器人，其中一款被称为阿波罗的机器人，有两个灵巧的手臂和一个智慧头脑，头脑中安装了摄像头和传感器。...当人给阿波罗做一个示范动作，阿波罗自己就会学习如何做这个动作，而且会把这个动作记住，下次重复时准确无误。...如果它还能聪明到自己寻找能源，那几乎就是电影中的机器杀手了。
SYSAUX 用于存储快照数据，但是保留时间和空间无关。 STATISTICS_LEVEL 控制采集数据的详细程度，和保留多长时间无关。 4. 下述哪个内存组件在实例启动后无法动态伸缩？...关于自连接那两个说法是正确的？...PG数据库中包含以下哪几种表连接方式？...Nestloop Join）是在两个表做连接时最朴素的一种连接方式。...需要注意的是，JOIN 的顺序很重要，驱动表（outer table）的记录集一定要小，返回的结果集的相应时间是最快的 ◆Hash Join 优化器使用两个表中较小的表，并利用连接键在内存中建立散列表，
所以使用外连接会更加安全，这样你就能确保左边的RDD或者右边的RDD的数据完整性，在join之后再过滤数据。...如果你想要左外连接，保留分数数据中地址数据所没有的熊猫，那么你可以用leftOuterJoin来替代join。...利用key相同必然分区相同的这个原理，Spark将较大表的join分而治之，先将表划分成n个分区，再对两个表中相对应分区的数据分别进行Hash Join。其原理如下图： ?...分区后对每个分区内的数据进行排序，排序后再对相应的分区内的记录进行连接。...addressDataPartitioner, (x, y) => if(x > y) x else y) bestScoreData.cache bestScoreData.join(addressRDD) } 建议在重分区后总是进行持久化
每张表的Binlog，被组织到一个分区中，例如userinfo表的Binlog，存储在table_name=userinfo这一分区中。每个table_name一级分区下，按dt组织二级分区。...Delta表中的数据是当天的最新数据，当一条数据在一天内发生多次变更时，Delta表中只存储最后一次变更后的数据。...如果同一条数据既出现在存量表中，又出现在Delta表中，说明这一条数据发生了更新，则选取Delta表的数据作为最终结果；否则说明没有发生任何变动，保留原来存量表中的数据作为最终结果。...通过配置符合业务分表命名规则的正则表达式，Merge任务就能了解自己需要聚合哪些MySQL表的Binlog，从而选取相应分区的数据来执行。 这样通过两个层面的工作，就完成了分库分表在ODS层的合并。...将存量数据（表A）与被删掉的数据（表B）在主键上做左外连接（Left outer join），如果能够全部join到双方的数据，说明该条数据被删掉了。
导读 本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面，来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。...每张表的Binlog，被组织到一个分区中，例如userinfo表的Binlog，存储在table_name=userinfo这一分区中。每个table_name一级分区下，按dt组织二级分区。...Delta表中的数据是当天的最新数据，当一条数据在一天内发生多次变更时，Delta表中只存储最后一次变更后的数据。...通过配置符合业务分表命名规则的正则表达式，Merge任务就能了解自己需要聚合哪些MySQL表的Binlog，从而选取相应分区的数据来执行。 这样通过两个层面的工作，就完成了分库分表在ODS层的合并。...将存量数据（表A）与被删掉的数据（表B）在主键上做左外连接（Left outer join），如果能够全部join到双方的数据，说明该条数据被删掉了。
:A表 B表 内连接：只连接两个表中都用的外键连接（eg 以ID作为连接键，只连接有相同ID） 外连接：1：做外连接 以用户ID为外键的A+B做外连接 以A表为基准，A表数据全部显示，B...表中不在A表中的ID显示为null2：右外连接 和做外连接相反3：全外连接 左外连接和右外连接的合并，有相同ID 的显示，没有相同ID的显示为NULL 反连接：全外连接减去内连接的结果...：要执行的连接类型是由内连接或者左外连接，且大的输入数据集在连接操作符的“左边”时 2：除一个大的数据集外，所有的数据集都可以存入每个Map任务的内存中 性能分析...代码放在一起（2）在mapper中生成键和值时，需要用标签加以标记，以区别map源（3）在reducer中，在解析出标签后使用if语句切换到相应的reducer代码中去执行（4）使用multipleOutputs...，同时给定的数据源可能与MR集群的网络不在同一个网络环境下 4：分区裁剪 分区裁剪模式将通过配置决定框架如何选取输入split以及如何基于文件名过滤加载到MR作业的文件 描述：分区裁剪模式是在InputFormat
GPDB - 内核特性 - 分区表如何处理表名超长 GPDB分区表创建时有可能表名已存在，此时报错退出。...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。 1、分区表名超过64字符 在语法解析阶段将分区表名进行截断，保留前63个字符，并将第64个字符赋予”\0”。...当三者超过63字符（最后一个字符需要保存为\0）就会发生截断，其中prt_partname部分不会截断，总是会保留下来；parentname和level两个截断长度较长者，知道三者长度最长不超过63字符...比如冲突了23次，则形成分区表名为：parentname_level_prt_partnum23 生成分区表名后，通过heap_create_with_catalog创建磁盘文件前，首先根据分区表名在pg_class...和pg_type中进行校验，若分区表名已存在则报错退出，否则创建成功后向pg_class中插入一条记录，pg_type中插入2条记录，其typname分别为分区表名和”_分区表名”，当然若超过63字符则分区表名会截断
基础架构希望DBA能够帮忙在ClickHouse的存储上对数据保留时间提供一些建议，尽最大可能降低存储成本。 总结一下就是如下需求： 如何能尽可能满足各个业务域的天级保留策略？...但是会有一个问题，就是当研发提工单修改应用的保留时间后，时间调整会导致日志落入不同的表，这样代码中查询语句不变的情况下会出现变更保留时间后查不到历史数据的问题，虽然可以代码做一定的路由规则，但很繁琐，不够友好...经过我们讨论，我们想到一个方法，表中添加两个字段log_save_time，oss_save_time，这两个字段是int类型，将分区字段调整为PARTITION BY (toDate(log_time...这样如果应用日志保留策略的元数据信息修改，新产生的日志数据这两个字段也会写入新的保留策略值，新数据会落到不同的分区中。那么如何实现？进入问题2。 4.2 如何满足根据日期存放在不同的存储介质中？...，比如保留时间调大，则新的数据会落到新的分区里，这样之前的分区会因为匹配规则原因被提前删除，比如 7 天调整到 30 天，那么由于之前保留时间在分区中还是7这个值，到了第7天，之前的分区已经满足删除策略会被删除
只扫描指定天分区的数据 普通表和分区表的区别在于：一个Hive表在HDFS上是有一个对应的目录来存储数据，普通表的数据直接存储在这个目录下，而分区表数据存储时，是再划分子目录来存储的。...，连接的两个表中，只有同时满足连接条件的记录才会放入结果表中。...##### Left join 同MySQL中一样，两个表左连接时，符合Where条件的左侧表的记录都会被保留下来，而符合On条件的右侧的表的记录才会被保留下来。...##### Right join 同Left Join相反，两个表左连接时，符合Where条件的右侧表的记录都会被保留下来，而符合On条件的左侧的表的记录才会被保留下来。...##### Full join Full Join会将连接的两个表中的记录都保留下来。
每张表的Binlog，被组织到一个分区中，例如userinfo表的Binlog，存储在table_name=userinfo这一分区中。每个table_name一级分区下，按dt组织二级分区。...Delta表中的数据是当天的最新数据，当一条数据在一天内发生多次变更时，Delta表中只存储最后一次变更后的数据。...如果同一条数据既出现在存量表中，又出现在Delta表中，说明这一条数据发生了更新，则选取Delta表的数据作为最终结果；否则说明没有发生任何变动，保留原来存量表中的数据作为最终结果。...通过配置符合业务分表命名规则的正则表达式，Merge任务就能了解自己需要聚合哪些MySQL表的Binlog，从而选取相应分区的数据来执行。 这样通过两个层面的工作，就完成了分库分表在ODS层的合并。...将存量数据（表A）与被删掉的数据（表B）在主键上做左外连接(Left outer join)，如果能够全部join到双方的数据，说明该条数据被删掉了。
在实验中，我们通过在现有生产模型中添加这两个欺诈评分作为特征，发现精确率提高了 15%，而只是假阳性有小幅增加。...数据管道 数据获取 在之前的一篇博文「Food Discovery with Uber Eats」中，我们解释了如何利用离线图生态系统生成一个城市级别的用户 - 餐厅关系图。...我们分两个阶段对这些节点进行处理： 在创建关系表时，过滤具有高度连接的实体。例如，通过 1,000 个共享实体连接的两个用户将生成 10,00 个用户 - 用户关系。...但是，我们只构建 1 条连接，而将连接数作为特性添加到节点上； 在图分区阶段，有一些用户在他们的子图中具有非常大的关系数量。这增加了分区大小的差异，有些分区变得非常大。...最新的节点和边构成的图将在给定日期的情况保留，并使用 Cypher 格式存储在 HDFS 中。在使用 Apache Spark 运行引擎中的 Cypher 查询语言送入模型之前，我们会先对图进行分区。
如何调节分区数（并行度）呢？ 在执行聚合或分组操作时,可以要求 Spark 使用给定的分区数。聚合分组操作中，大多数操作符都能接收第二个参数,这个参数用来指定分组结果或聚合结果的RDD 的分区数。...要解决这一问题也很简单:在程序开始时,对userData 表使用 partitionBy() 转化操作,将这张表转为哈希分区。...Spark 不会分析你的函数来判断键是否会被保留下来,因而更不会保留之前设置的分区方式。...在循环体中,我们在 reduceByKey() 后使用 mapValues() ;因为 reduceByKey() 的结果已经是哈希分区的了,这样一来,下一次循环中将映射操作的结果再次与 links 进行连接操作时就会更加高效...下面展示了如何编写一个前面构思的基于域名的分区器,这个分区器只对 URL 中的域名部分求哈希。
在实际中，我们会发现，有些业务处理，会有共同数据集用户表、订单表、商品表，三个表需要进行join的操作，join 会产生一个结果集，会有很多的业务是针对此jion结果集进行分析。...优化：将众多的业务中相同的中间结果集，抽取到一个Hive中的表中去。 3、合理使用分区表 外部表、分区表，结合使用，采用多级分区。...明细数据我们一般采用按天分区，对于特别大的表，可以采用子分区，每个分区其实对应到HDFS上就是一个目录。...join 优化： Common/shuffle/Reduce JOIN：连接发生的阶段，发生在reduce 阶段，适用于大表连接大表(默认的方式) Map join ：连接发生在map阶段，适用于小表连接大表...在一个桶内发送生笛卡尔积连接（需要是两个桶表进行join） set hive.auto.convert.sortmerge.join=true; set hive.optimize.bucketmapjoin
服务器可以维护一个哈希表，其中“key”是用户id，“value”是连接对象。因此，每当服务器收到用户的消息时，它都会在哈希表中查找该用户以查找连接对象，并在打开请求时发送消息。...此重试可以嵌入到客户端的逻辑中，这样用户就不必重新键入消息。服务器还可以将消息存储一段时间，并在接收器重新连接后重试发送。 我们需要多少聊天服务器？ 让我们计划在任何时候建立5亿个连接。...服务器在收到新消息时需要执行以下操作：1）将消息存储在数据库中2）将消息发送给接收者，3）向发送者发送确认。 聊天服务器将首先找到为接收者保留连接的服务器，并将消息传递给该服务器以将其发送给接收者。...在设计数据库时，我们必须牢记以下几点： 1.如何有效地使用数据库连接池。 2.如何重试失败的请求。 3.在何处记录即使重试也失败的请求。 4.所有问题解决后，如何重试这些记录的请求（重试后失败）。...在数据库中，我们可以将所有组聊天存储在基于GroupChatID分区的单独表中。 B提醒推送 在我们当前的设计中，用户只能向活动用户发送消息，如果接收用户处于脱机状态，我们会向发送用户发送失败消息。
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