引言 Webpack Version 5 中对于任务调度实现了一套基于 AsyncQueue 的逻辑来管理各个任务之间的执行顺序。...所谓调度器即是充当同一时间内对于多个任务进行分配，从而将任务有序列的调用执行。 我画了一张草图来辅助大家理解它的概念，假设此时 AsyncQueue 调度器同时最多支持处理两个并发任务。...AsyncQueue 本质上就是一款任务调度器，那么在 Webpack 中它是如何使用的呢，我们先来看一看它的用法。...首先，前两个添加进入的 item1、item2 会加入调度器中立即调用，当 item3 加入调度器时因为我们设置的最大并行数量为 2 ，所以此时 item3 的加入会产生等待。...实现任务调度器 上边我们谈到过 AsyncQueue 在 Webpack5 中的基础用法，这里我会完全将 AsyncQueue 和 Webpack 解耦，单独来聊聊如何实现一款任务调度器。
Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...图1 如何使用VBA代码实现？...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。
PHP作为脚本语言，很多时候我们更新程序都只需要把修改过的文件重新上传覆盖一下就行。...实现过程 通过Git Diff命令可以识别出所有被修改的文件，把这些文件的路径信息提交给PHP CLI脚本，然后由PHP进行压缩。 1....php /* * @author 爱心发电丶 * 打包git diff 之后的文件 * */ include_once __DIR__ ....; } $zippy = Zippy::load(); try { /*压缩指定目录的文件*/ @$zippy->create($map ....运行脚本 git diff main...master --name-only > diff.txt && php 脚本文件路径 在项目目录下，运行上面的命令，运行结束后 ，将会在项目目录生成一个打包好的压缩包
在文本处理和字符串比较的任务中，有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置，即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。...本文将详细介绍如何在 Python 中实现这一功能，以便帮助你处理字符串差异分析的需求。...结论本文详细介绍了如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置。我们介绍了使用 difflib 模块的 SequenceMatcher 类和自定义算法两种方法。...通过了解和掌握这些方法，你可以更好地处理字符串比较和差异分析的任务。无论是在文本处理、版本控制还是数据分析等领域，查找两个字符串之间的差异位置都是一项重要的任务。...在实际应用中，根据具体需求和性能要求，选择合适的方法来实现字符串的差异分析。
在 C++ 的跨平台开发中，处理不同操作系统和编译器之间的细微差异是非常重要的。以下是一些处理差异的技巧： 使用条件编译：使用预处理指令，根据不同的操作系统和编译器来编写不同的代码。...// Linux 特定代码 #elif defined(__APPLE__) // macOS 特定代码 #endif 使用标准库和跨平台框架：尽可能使用标准库和跨平台框架来处理不同平台之间的差异...提前了解平台差异：在开始跨平台开发之前，深入了解目标平台的特性和限制。这样可以避免在后期重构代码。 测试和调试：在每个目标平台上进行充分的测试和调试，以确保程序的稳定性和高效性。...避免使用非标准特性：尽量避免使用不同操作系统和编译器之间的非标准特性，以避免出现不可预测的结果。 分离平台特定代码：将平台特定的代码分离到独立的文件或模块中，这样可以更容易维护和管理。...总而言之，处理不同操作系统和编译器之间的细微差异需要深入了解每个平台的特性，并采取适当的措施来确保程序在不同平台上的稳定性和高效性。
本文将探讨如何在 Hive 中使用 EXISTS 和 IN 子句进行数据查询，这两种方法是 SQL 中常见的用于检查子查询结果是否存在的条件表达式。1....在 Hive 中，EXISTS 子句可以有效地用于连接两个表，特别是当需要基于某个条件从一个表中查找是否存在匹配项时。...EXISTS vs IN虽然 EXISTS 和 IN 都可以用来实现类似的功能，但它们之间存在一些关键差异：性能：对于小到中等规模的数据集，IN 和 EXISTS 的性能差异可能不明显...如果你有任何其他问题或需要进一步的解释，请随时告诉我。在Apache Hive中，EXISTS 和 IN 子句用于查询满足特定条件的记录。...这两个子句在SQL查询中非常常见，用于检查某个值是否存在于另一个查询的结果集中。下面详细介绍如何在Hive中使用 EXISTS 和 IN 子句。
虽然 Hive 元数据需要完整复制，但存储在 Hive 表中的数据可以利用基于快照差异的复制。...但是，不需要校验和来保证集群之间的准确传输。HDFS 数据传输在传输过程中受校验和保护，存储硬件也使用校验和来确保数据被准确存储。这两种机制协同工作以验证复制数据的完整性。...复制作业运行后，您可以在复制策略页面上看到在计划的最后一次运行期间复制的 Impala 和 Hive UDF 的数量。您还可以在之前运行的复制的复制历史记录页面上查看复制的 UDF 数量 。...复制 Impala 元数据 Impala 元数据复制作为 Hive 复制的一部分执行。Impala 复制仅支持在两个 CDH 集群之间进行。Impala 和 Hive 服务必须在两个集群上运行。...加密数据的复制 HDFS 支持静态数据加密，包括通过 Hive 访问的数据。本主题介绍了加密区域内和加密区域之间的复制如何工作，以及如何配置复制以避免因加密而失败。
列存储是当今大数据处理和存储领域中经常被讨论的话题，有数百种格式、结构和优化方式可用于存储数据，甚至还有更多的检索方式，具体取决于计划如何使用这些数据。...这些引擎之间存在许多差异，但无论选择哪个数据处理引擎，都会受益于一些共同点。其中之一是共享缓存功能。这三个引擎都与内存缓存密切配合，以在不改变后端存储格式的情况下提高处理性能，实现亚秒级响应时间。...企业级可用性确保这些引擎具有抗故障能力，并且从第一天起就准备好在生产环境中运行。 02 大数据处理引擎之间的差异 获取数据的最佳方式是什么？一旦获取数据，怎样快速的从中挖掘数据价值？...一旦转换为ORC，你的数据就会被压缩，并且你表中的列会按顺序存储在磁盘上，允许Hive的内存缓存层LLAP从磁盘中读取数据一次并从内存中多次提供数据。...您可以通过HBase的快速查找获取事务数据，将数据移动到Druid中进行快速分析/聚合，并让Hive将两者与自己管理的数据集成在一起，使数据分析师能够在不关心数据存储位置或学习新语法的情况下，使用Hive
8、Hbase的表的设计原则？ 1、列族的数量及列族的势 建议将HBase列族的数量设置的越少越好。当强，对于两个或两个以上的列族HBase并不能处理的很好。...当两个列族数量差别过大时会使包含记录数量较少列族的数据分散在多个Region上，而Region有可能存储在不同的RegionServer上。...3、尽量最小化行键和列族的大小 在HBase中，一个具体的值由存储该值的行键、对应的列(列族：列)以及该值的时间戳决定。...并且在HBase中数据记录往往非常之多，重复的行键、列将不但使索引的大小过大，也将加重系统的负担 4、版本的数量 默认情况下为3个，可以通过HColumnDescriptor进行设置，建议不要设置的过大...发送写完数据的信号，NameNode会给客户端一个关闭文件的信号 DataNode之间将会通过管道进行自动备份，保证复本数量 10、hive与mysql（传统数据库）的区别？
每天一道大厂SQL题【Day27】脉脉真题实战(三)连续两天活跃用户 大家好，我是Maynor。...相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...请写出原因和您的思考 – 数据对应的sql是什么? 思路分析 (1) 在过去一个月内,曾连续两天活跃的用户 找到过去一个月内所有活跃的用户和日期。...计算每个用户相邻两天活跃日期之间的时间差。 筛选出时间差为1天的用户。 (2) 有人想了解在过去一个月中,不同人才级别用户的活跃频次差异 找到过去一个月内所有活跃的用户和日期。...按照用户的职业水平分组，计算每组用户的平均活跃天数。 比较不同职业水平用户组的平均活跃天数，以了解它们之间的差异。
要将关键 Impala 工作负载成功迁移到云环境，您必须了解目标环境中的容量要求，并了解当前环境与目标环境之间的性能差异。...CDH 和 CDP 之间的 Impala 变化 CDH 中的Impala 和CDP 中的Impala 之间存在一些差异。...CDP 中的 ORC 与 Parquet 理解用于存储 Hive 数据的优化行列式 (ORC) 文件格式和用于存储 Impala 数据的 Parquet 之间的差异很重要。...这两个环境收集相似的信息来描述 Impala 活动，包括： Impala 访问请求的审计 描述 Impala 查询的元数据 描述 Impala 操作创建或更新的任何新数据资产的元数据 支持这些操作的服务在两种环境中是不同的...这些差异是由于 CDP 中为实现 Hive 和 Impala 之间的最佳互操作性而进行的更改，以改善用户体验。在将 Impala 工作负载从 CDH 迁移到 CDP 之前查看更改。
在日常工作中，我们经常会与日期类型打交道，会在不同的日期格式之间转来转去。...日期转换 1.可读日期转换为unix时间戳 在pandas中，我找到的方法是先将datetime64[ns]转换为字符串，再调用time模块来实现，代码如下： ?...在pandas中，我们看一下如何将str_timestamp列转换为原来的ts列。这里依然采用time模块中的方法来实现。 ?...中的时间转换，我在之前总结Hive函数的文章的最后一部分中已经有过梳理，例子比此处更加具体，欢迎翻阅：常用Hive函数的学习和总结 ?...在MySQL和Hive中有相应的日期间隔函数date_add，date_sub函数，但使用的格式略有差异。 ? ?
Parquet特别适合扫描表中的特定列的查询，例如查询具有多列的“宽”表，或者对于部分列或者全部列需要做聚合操作（例如SUM（）和AVG（））。...列式存储，顾名思义就是按照列进行存储数据，把某一列的数据连续的存储，每一行中的不同列的值离散分布。...列式存储可以大大提升这类查询的性能，较之于行式存储，列式存储能够带来这些优化： 1.由于每一列中的数据类型相同，所以可以针对不同类型的列使用不同的编码和压缩方式，这样可以大大降低数据存储空间。...查看catalog_sales表生成的text数据大小 ? 具体的数据如何生成，大家可以参考Fayson前面讲的《如何编译及使用hive-testbench生成Hive基准测试数据》。...如果我们希望在“许多小文件”和“单个大文件”之间找到一个高I/O和并行处理能力的平衡点，就可以在执行INSERT...SELECT语句之前设置PARQUET_FILE_SIZE，以控制每个生成的Parquet
行列过滤 列处理：在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。...倾斜问题非常经典，一般的面试官都会问你如何解决数据倾斜，细致一点的就会问你如何定位数据倾斜以及怎么解决，这里我们也简单地说一下： Hive 中数据倾斜的基本表现： ① 一般都发生在 Sql...因为其处理的数据量和其他reduce差异过大 如何产生 ① key的分布不均匀或者说某些key太集中 ② 业务数据自身的特性，例如不同数据类型关联产生数据倾斜...做好列裁剪和filter操作，以达到两表join的时候，数据量相对变小的效果。 b ) 大小表Join：使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。...我们都知道，HDFS文件元数据存储在 NameNode 的内存中，在 内存空间有限的情况下，小文件过多会影响NameNode 的寿命，同时影响计算引擎的任务数量，比如每个小的文件都会生成一个Map任务。
希望通过本次分享能够让大家了解数据湖技术在重塑离线生产方式中的关键作用。 传统离线链路的缺点 快手的传统离线链路和很多公司是一致的，基于 Hive做离线分层数仓的建设。...在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。...内部的 MySQL to HUDI 和其他公司的 CDC 更新流入湖比较起来有一些差异化的需求，因此我们在设计上也是有所不同。...基于 HUDI 的宽表拼接之前有很多公司也有分享，我们内部的宽表拼接有一些差异化的需求。 支持多个写入任务并行：允许多个写入任务并行加工一张宽表，每个写入任务加工这个宽表中的部分列。...支持 Schema Evolution：在业务演进过程中可能随时需要有更多的列加进来。用户希望在创建表的时候，只需要定义必要的列，比如主键列、分区列、排序列。后续可以很灵活地添加新的列。
2、（对数据工程师）给定一个列表：123， 345234， 678345， 123…其中第一列是粉丝的 ID，第二列是被粉者的 ID。查找所有相互后续对（上面的示例中的对是 123，345）。...在 Spark 中是如何工作的？...领英 1、（对数据工程师）请编写一些代码来确定字符串中的左右括号是否是平衡的？ 2、如何找到二叉搜索树中第二大的元素？ 3、请编写一个函数，它接受两个排序的向量，并返回一个排序的向量。...2、请编写一个函数，从一个数组中拾取，将它们分成两个可能的数组，然后打印两个数组之间的最大差值（在 O（n） 时间内）。 3、请编写一个执行合并排序的程序。...SQL 问题 微软 1、（对数据分析师）定义和解释聚簇索引和非聚簇索引之间的差异。 2、（对数据分析师）返回表的行计数有哪些不同的方法？
❝凌晨三点，办公室里只剩下屏幕的幽光。 数据工程师小明正在和两个"大家伙"较劲 —— Doris和Hive。 "导出、清洗、导入..."他机械地在不同组件来回重复着这些步骤，眼睛都开始冒金星了。...作为一名数据工程师，他面临着一个棘手的问题：公司的数据分散在Doris和Hive两个系统中，每次跨系统分析数据都要手动导出导入，繁琐且低效。 "要是能让Doris直接读写Hive的数据就好了..."...随着数据量的爆炸式增长，企业的数据架构越发复杂，数据存储分散在各个系统中。如何打通这些数据孤岛，实现统一的数据访问和分析，成为了一个普遍的技术痛点。...好消息是，Apache Doris通过Hive Catalog功能早已完美解决了这个问题。它好比是在Doris和Hive之间架起了一座桥梁，让两个系统能够无缝协作。...But，Hive Catalog提供了统一的访问接口，屏蔽了底层存储的差异： -- 连接S3 CREATE CATALOG hive_s3 PROPERTIES ( "type"="hms",
1.倾斜原因：map 输出数据按 key Hash 的分配到 reduce 中，由于 key 分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的 reduce 上的数据量差异过大。...目前 Hive 将元数据存储在 RDBMS 中，比如存储在 MySQL、Derby 中。元数据信息包括：存在的表、表的列、权限和更多的其他信息。...；在 Mapper 中同时处理两张表的信息，将join on 公共字段相同的数据划分到同一个分区中，进而传递到一个 Reduce中，然后在 Reduce 中实现聚合。...在远程模式下，所有的 Hive 客户端都将打开一个到元数据服务器的连接，该服务器依次查询元数据，元数据服务器和客户端之间使用 Thrift 协议通信。 9.Hive 内部表和外部表的区别？...桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。数据加载到桶表时，会对字段取 hash 值，然后与桶的数量取模。把数据放到对应的文件中。
Hbase和hive 有什么区别 Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL 的引擎，并且运行MapReduce 任务，Hbase 是一种在Hadoop之上的NoSQL...虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive 不能够进行交互查询,因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Hive 被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。...请描述如何解决Hbase中region太小和region太大带来的冲突....在hbase中每当有memstore数据flush到磁盘之后，就形成一个storefile，当storeFile的数量达到一定程度后，就需要将 storefile 文件来进行 compaction 操作...[4] 如何找到某行属于哪个region呢？两张特殊的表： -NAMESPACE- 和.META.
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