原作者 Hope Reese 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 担心机器人会比你更胜任你的工作吗？...2053年：外科医生会被机器人取代 根据计算分析，他们预计在接下来的十年中，人工智能将在语言翻译(到 2024 年)、撰写高中论文(到 2026 年)和驾驶卡车(到 2027 年)等任务上超越人类。...并且在未来的 45 年内，人工智能有 50% 的几率在所有任务中超过人类-——这被称为高级机器智能(HLMI)。 不过，亚洲专家和北美专家的看法有一些差异。...虽然人工智能会取代某些工作，也可能创造许多新工作：据 Salesforce 发布的最新研究显示，到 2021 年，人工智能将创造 823,734 个工作岗位。...政府、雇主和教育工作者也正在被敦促，应该为让人们具备与机器人一起工作所需的技能，而不是在未来的工作中与之竞争。
大家好，我是 ConardLi，今天我们来看个有意思的话题，在 Node.js 中引入 Golang ，会让服务更快吗？...这篇文章并不是一个 Node.js 和 Golang 的语言对比，而是在 Node.js 开发服务的角度，尝试在某些场景下引入 Golang（让它去执行一些 CPU 密集型操作），看看会不会更快。...之前我也写过一篇，在 React 项目中引入 Rust 的文章，感兴趣可以看：使用 Rust 编写更快的 React 组件 最近发现了一个老外做了在 Node.js 服务中引入 Golang 的性能测试...我们在本文中我们有 3 个测试项，对应电影中的 3 个英雄。...Node 服务中可能不是一个很好的选择
return taggedRecordRDD; } 经过lookupIndex方法后只是找出了哪些记录存在于哪些文件，此时在原始记录中还并未有位置信息，需要经过tagLocationBacktoRecords...将位置信息回推到记录中，该方法核心代码如下 protected JavaRDD> tagLocationBacktoRecords( JavaPairRDD<...，若该分区有记录插入，则需要获取该分区下所有小数据文件（小于配置的最小数据文件大小），然后计算该小文件中还可插入多少条记录，之后计算剩余待插入记录还需要多少桶，并生成INSERT类型的桶信息和随机文件名...recordsWritten++; } } 如果旧记录（文件中的旧记录）在新纪录（新写入的记录）中存在，将旧记录与新纪录合并（合并策略可以自定义实现，默认新记录覆盖旧记录），合并后再写入新文件...总结 对于Upsert而言，Hudi总体的处理流程是先根据索引给记录打标签，然后进行一次重新分区，对于新插入的记录，会优先插入小文件中，避免出现太多小文件，而且也会根据数据文件的具体配置控制数据文件的大小
在分布式系统中，我们通常会将不同的数据存储在不同的数据库中。这样做可以提高系统的可扩展性和性能。但是，当我们需要查询跨多个数据库时，就会遇到问题。...其次，将数据导入到单个数据库中可能会导致数据冗余和一致性问题。 那么，在分布式架构中如何解决跨数据库查询的问题呢？ 一个常见的解决方案是使用 NoSQL 数据库。...NoSQL 数据库以键值对方式存储数据，并且支持跨多个节点进行水平扩展。因此，在使用 NoSQL 数据库时，我们可以非常容易地实现跨多个数据库的查询操作。 另外一个解决方案是使用分布式事务管理器 。...分布式事务管理器可以确保跨多个数据库操作时的事务一致性，并且可以提供高可用性和容错机制。 除了上述两种方法之外，还有一些其他解决方案，比如异步消息传递、微服务架构等等。...但无论采用哪种方法，在设计分布式系统时都需要考虑数据一致性、可用性以及性能等方面因素。 总之，在分布式架构中如何解决跨数据库查询的问题并不是一件简单的事情。
如果CSV中有中文，应以utf-8编码读写. 1.导入CSV库 python中对csv文件有自带的库可以使用，当我们要对csv文件进行读写的时候直接导入即可。
最常见的是分布式 shuffle 操作，例如按键分组或聚合元素。 3.1 Java版本 在 Java 中，使用 Scala 标准库中的 scala.Tuple2 类来表示键值对。...例如，以下代码在键值对上使用 reduceByKey 操作来计算每行文本在文件中的出现次数： JavaRDD lines = sc.textFile("data.txt"); JavaPairRDD...3.2 Scala版本 在 Scala 中，这些操作在包含 Tuple2 对象的 RDD 上可以自动获取（内置元组，通过简单写入（a，b）创建）。...4.12 repartition(numPartitions) 重新分区 对 RDD 中的数据重新洗牌来重新分区，分区数目可以增大也可以减少，并在各分区之间进行数据平衡。...修改foreach（）之外的变量而不是累加器可能会导致未定义的行为。
内部表 如果Hive中没有特别指定，则默认创建的表都是管理表，也称内部表。由Hive负责管理表中的数据，管理表不共享数据。删除管理表时，会删除管理表中的数据和元数据信息。...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 *。...，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题； 在设置Reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的Reduce数；使单个...十二、了解过动态分区吗，它和静态分区的区别是什么？能简单讲下动态分区的底层原理吗？ 都到了这一步，没有撤退可言。...，动态分区是基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区 十三、使用过Hive的视图和索引吗，简单介绍一下 可能有的朋友在学习的过程中没机会使用到视图和索引，这里菌哥就简单介绍一下如何在面试的时候回答
2）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 *。...行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。...因为大量计算已经在第一次mr中随机分布到各个节点完成。 （4）控制空值分布 将为空的key转变为字符串加随机数或纯随机数，将因空值而造成倾斜的数据分不到多个Reducer。...1.6.9 用的是动态分区吗？动态分区的底层原理是什么？ a. 静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。 b....动态分区是基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区 Hive里边字段的分隔符用的什么？为什么用\t？有遇到过字段里边有\t的情况吗，怎么处理的？
对于小文件，尤其是大文件和小文件混合存储或者经过大量删除和修改后，数据块分配的随机性会进一步加剧，数据块可能零散分布在磁盘上的不同位置，并且会造成大量的磁盘碎片(包括内部碎片和外部碎片)，不仅造成访问性能下降...由于分布式的架构，分布式文件系统中的网络通信、元数据服务MDC、Cache管理、数据布局和I/O访问模式等都会对IOPS/OPS性能产生影响，进一步加剧小文件问题。...磁盘文件系统或者分布式文件系统中，文件的元数据和数据存储在不同位置。采用合并存储机制后，小文件的元数据和数据可以一并连续存储大文件中，这大大增强了单个小文件内部的数据局部性。...2.是什么工具生成的小文件？可以通过调整工具的配置来减少小文件的数量吗？ 3.企业的大数据团队的技能水平怎么样？他们有能力编写一些自定义程序来处理小文件或者抽数逻辑吗？他们未来有能力维护吗？...的版本有要求，建议在Spark2.4.X及以上版本使用，示例： 小文件定期合并 可以定时通过异步的方式针对Hive分区表的每一个分区中的小文件进行合并操作。
2.将输入记录JavaRDD转化为JavaPairRDD。 3.根据索引查看位置信息，获取JavaPairRDD。 4.缓存第三步结果。 5.将位置信息推回给输入记录后返回。...2.1 LookupIndex分析 其中第三步的主要逻辑在 HoodieBloomIndex#lookupIndex方法中，其核心代码如下 private JavaPairRDD<HoodieKey,...第二步中加载分区下所有最新的文件的逻辑在 HoodieBloomIndex#loadInvolvedFiles方法中，其核心代码如下 List<Tuple2<String, BloomIndexFileInfo...第三步中查找包含记录的文件在 HoodieBloomIndex#findMatchingFilesForRecordKeys中，其核心代码如下 JavaPairRDD<HoodieKey, HoodieRecordLocation...public void addKey(String recordKey) { // 布隆过滤器中是否包含该recordKey，布隆过滤器会从文件中反序列化 if (bloomFilter.mightContain
1.zk是分布式的，是一个集群的管理这，监视集群各个状态 2.客户端的读请求可以被集群中的任意一台处理，写请求需要发送给所有机器，达成一致后才会成功 3.因为2的原因，所以当集群数量上来的时候，读请求提高
接下来我们来分析Bloom Filter在Hudi中的应用。...其中HoodieGlobalBloomIndex与HoodieBloomIndex的区别是前者会读取所有分区文件，而后者只读取记录所存在的分区下的文件。...首先从记录中解析出对应的分区路径 -> key，接着查看索引，然后将位置信息（存在于哪个文件）回推到记录中。...对于#loadInvolvedFiles方法而言，其会查询指定分区分区下所有的数据文件（parquet格式），并且如果开启了hoodie.bloom.index.prune.by.ranges，还会读取文件中的最小...在利用Bloom Filter来判断记录是否存在时，会采用二次确认的方式规避Bloom Filter的误判问题。
partitionRecordKeyPairRDD) // 将位置信息推回至原始记录 protected JavaRDD> tagLocationBacktoRecords(JavaPairRDD...}).flatMap(List::iterator); } 可以看到和 HoodieBloomIndex#explodeRecordRDDWithFileComparisons处理逻辑类似，在使用索引过滤器获取所有匹配的文件和分区路径时...，此时比较的是所有分区下的文件，不再是指定的分区路径。...总结 对于 HoodieGlobalBloomIndex而言，其是全局的索引，即会在所有分区内查找指定的recordKey，而非像 HoodieBloomIndex只在指定的分区内查找，同时在加载分区下所有最新文件时...，其会首先获取所有分区，然后再获取所有分区下的最新文件，而非使用从原始记录中解析出来的分区路径。
RecordRead()方法,将数据以行首字母的偏移量为key,一行数据为value传给mapper()方法 5.mapper方法做一些逻辑处理后,将数据传到分区方法中,对数据进行一个分区标注后,发送到环形缓冲区中...最后将文件按照分区存储到磁盘，等待Reduce端拉取。 6、每个Reduce拉取Map端对应分区的数据。拉取数据后先存储到内存中，内存不够了，再存储到磁盘。...1、提前在map进行combine，减少传输的数据量 2、数据倾斜的key 大量分布在不同的mapper 2.1「局部聚合加全局聚合」 二次mr，第一次将key随机散列到不同 reducer进行处理达到负载均衡目的...1、HDFS小文件影响 影响NameNode的寿命，因为文件元数据存储在NameNode的内存中 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 2、数据输入小文件处理 2.1...2.2 采用ConbinFileInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景 2.3对于大量小文件Job，可以开启JVM重用 11、你对Hadoop熟吗？
repartition 增加或减少分区。会产生shuffle。...，会产生shuffle....zipWithIndex 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号（从0开始）组合成（K,V）对。...import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import scala.Tuple2; /** * zipWithIndex 会将RDD中的元素和这个元素在...com.bjsxt.spark.transformations import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * 该函数将RDD中的元素和这个元素在
你曾作弊过吗？你是一个诚实的人吗？面对作弊的诱惑时，你的认知控制是否帮你有效地抵抗了诱惑从而帮助你遵从自己的道德操守，还是促使你更加屈从于诱惑，从而获得更多利益呢？...当你只需要一个谎言就可以骗你女神与男朋友分手时（然后你有机会），你是否会内心挣扎？...在不诚实的情况下，对自我的评价（self-concept）会阻止人们进行作弊的行为。人们对诚实行为高度重视，并对自我的道德标准有极高的信念，损害自我的道德标准，拉低对自我的观感可能是让人反感的。...（overlap[mm3]=4,600），在MPFC中（overlap[mm3] = 4,072），在右侧TPJ中（overlap[mm3] = 869），而在左侧TPJ中（overlap[mm3] =...这种解释有助于调和关于认知控制作用的不同假说之间的冲突，更好理解认知控制在调节奖赏与自我道德约束冲突中的具体作用。此外，该研究指出了自我审视网络及维护个人积极形象在作弊决策中的重要性。
reducejoin如何执行(原理)MapReduce为什么不能产生过多小文件MapReduce分区及作用ReduceTask数量和分区数量关系Map的分片有多大MapReduce join两个表的流程...Mapper端进行combiner之后，除了速度会提升，那从Mapper端到Reduece端的数据量会怎么变?map输出的数据如何超出它的小文件内存之后，是落地到磁盘还是落地到HDFS中?...Kafka中的数据能彻底删除吗?Kafka复制机制?Kafka分区多副本机制?Kafka分区分配算法Kafka蓄水池机制Kafka如何实现享等性?Kafka的offset存在哪?...在源码中是怎么判断属于Shuffle Map Stage或Result Stage的?Spark join在什么情况下会变成窄依赖?Spark的内存模型?Spark分哪几个部分(模块)?...RDD的宽依赖和窄依赖，举例一些算子Spark SQL的GroupBy会造成窄依赖吗?GroupBy是行动算子吗Spark的宽依赖和窄依赖，为什么要这么划分?
使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream...(RDD)的分布式(partition)特性导致的，sparkstreaming为每个partition启动一个独立的线程来处理数据，一旦文件输出到HDFS，那么这个文件流就关闭了，再来一个batch的...众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息，比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护，NameNode会因此鸭梨山大。...但别高兴太早，实时业务能等那么久吗，本来人家10s看到结果更新一次，现在要等快两分钟，是人都会骂娘。...(注意不要和sparkStreaming的分区混淆，这里的分区，是用来做分区裁剪优化的)，那么我们可以考虑在SparkStreaming外再启动定时的批处理任务来合并SparkStreaming产生的小文件
1、 使用过 Hive 吗？介绍一下什么是 Hive ？...6、动态分区和静态分区的区别 + 使用场景 关于动态分区在实际生产环境中的使用也是比较的多，所以这道题出现的频率也很高，但是不难。...动态分区： 定义：是基于查询参数的位置去推断分区的名称，只有在 SQL 执行时才能确定，会根据数据自动的创建新的分区。...10、Hive如何避免小文件的产生,你会如何处理大量小文件？ 关于小文件如何处理，也已经是老生常谈的问题。...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。
这些 part 文件是跨不同数据节点写入的，如果当目录中的文件数量增加时，其他应用程序或用户试图读取这些数据，就会遇到性能瓶颈，速度缓慢。其中一个原因是数据分布在各个节点上。...考虑一下驻留在多个分布式节点中的数据。数据越分散，读取数据的时间就越长，读取数据大约需要“N *（文件数量）”的时间，其中 N 是跨每个名字节点的节点数量。...当我们试图读取数据时，真正的问题来了，最终返回结果需要花费很多时间，有时是几个小时，或者作业可能会失败。例如，假设你有一个按天分区的目录，你需要处理大约 100 万个小文件。...此时，当 Hive 在同一个分区上重写数据时，会执行 map-reduce 作业，减少文件数量。 2、有时，如果命令失败，在同一命令中重写相同的数据可能会导致意外的数据丢失。...文件数量显著减少，读取数据的查询时间也会减少。如果不合并，查询会在跨名字节点的许多小文件上运行，会导致响应时间增加。
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