这可以确保与使用 Picard 工具时的兼容性和一致性 -N: 按read name 而不是坐标进行所谓的“natural”排序（如 samtools 中的排序）。...通常用于需要分析或处理配对末端read的情况 -l: 设置排序后的 BAM 文件的压缩级别，从0（无压缩）到9（最大压缩） -u: 将排序后的 BAM不压缩输出（默认是以压缩级别1写入），在某些情况下这可能更快...这意味着即使源文件有些小错误或不规范的地方，工具也能继续运行，但可能会忽略或修改某些数据。...-F, --filter=FILTER: #仅保留满足 FILTER 条件的read；在合并过程中对read进行过滤，仅保留对后续分析有用的数据 slice — 切片 用于从BAM 或 FASTA...这个参数允许你控制输出样本的覆盖深度，以便在保持足够数据的同时减少数据量 -o: #设置输出文件名；默认情况下，输出是到标准输出（STDOUT） -r: #从输出中移除过度采样的read；通过移除那些超过指定深度的
默认情况下，保留主键的最后一个条目。您还可以使用“部分更新”或“聚合”引擎。...Paimon 目前采用了类似于 Rocksdb 通用压缩的压缩策略。 默认情况下，当Paimon将记录追加到LSM树时，它也会根据需要执行压缩。 用户还可以选择在专用压缩作业中执行所有压缩。...这是通过使用同一主键下的最新数据逐一更新值字段来实现的。 但是，在此过程中不会覆盖空值。...默认情况下设置为 1，因此每个检查点都会进行完全压缩并生成change log。...Sequence Field 默认情况下，主键表根据输入顺序确定合并顺序（最后输入的记录将是最后合并的）。 然而在分布式计算中，会存在一些导致数据混乱的情况。
在此方法中，对维度数据的任何更改都会简单地覆盖具有相同键的数据的先前状态。尽管实现起来非常简单，但该方法有一个主要缺点。由于覆盖机制，您不仅会丢失维度的先前历史记录，还会丢失它所附加到的事实表的状态。...在事实表聚合受到维度变化影响的情况下，丢失历史记录的影响可能会很严重。在这种情况下，如果没有历史记录，就很难追溯聚合值受到影响的原因。 现在我们将了解如何使用Delta框架实现SCDType1。...同样，当我们对地址记录变更进行数据合并时，创建了表的版本1。此外，DeltaLake表可以根据需要轻松恢复到任何以前的版本。 由于上述缺陷，SCDType1很少在现代数据平台中使用。...因此，我们需要一种更好的方法，使我们能够对维度进行更改，同时保留以前的引用以供主动使用。总的来说，如果计算不关心数据的先前状态或其导致的影响，则只需使用SCD类型1。...在此方法中，更改记录将作为新记录添加到维度表中，并标记为“当前”或“活动”。此外，先前版本的记录被标记为“已过期”或“无效”。记录的各个版本（当前版本和历史版本）使用代理键绑定在一起。
六、Observable & Observer 既是可监听序列 也是 观察者，如：field.text/switch.on/segmentedControl选中/datePick选中/… RxSwift...Disposable可被清除的资源 例： 九、Scheduler调度器 控制任务在哪个线程或队列运行 如： let rxData: Observable = ... rxData .subscribleOn...而不是单独的类型，因为它们是用同样的抽象来表示的，完全符合它们，可观察的序列Observable sequence 热信号 冷信号 是序列 是序列 无论是否有观察者订阅，都使用资源（产生热能） 观察者订阅之前...，不使用资源（不产生热能） 变量/属性/常量，点击坐标，鼠标坐标，UI控件值，当前时间… 异步操作，HTTP连接，TCP连接，流… 通常包含N个元素 通常包含1个元素 无论是否有观察者订阅，都会生成序列元素...晋档有订阅的观察者时才产生序列元素 序列计算资源通常在所有订阅的观察者之间共享 通常为每个订阅的观察者分配计算资源 通常有状态 通常无状态 参考： RxSwift中文文档 Hot and Cold
最明显的版本只接受一个 error 对象，但在不传递 error 且使用当前 exception 的情况下也可能发生变化。...删除用户数据是 SDK 定义的，可以使用 remove_user 函数，也可以不传递任何数据。 scope.set_extra(key, value)：将附加键设置为任意值，覆盖潜在的先前值。...删除 key 是 SDK 定义的，可以使用 remove_extra 函数或不传递任何数据作为数据。这是不推荐使用的功能，应鼓励用户改用上下文。...scope.set_tag(key, value)：将 tag 设置为字符串值，覆盖潜在的先前值。删除 key 是 SDK 定义的，可以使用 remove_tag 函数或不传递任何数据作为数据。...删除 key 是 SDK 定义的，可以使用 remove_context 函数或不传递任何数据作为数据。这些类型是 sdk 指定的。
本章将从「数据库」的角度来进行讨论，即如何存储给出的数据以及如何在要求查询时找到所需的数据，所介绍的存储引擎可以用于传统的关系数据库和大多数 NoSQL 数据库。...由于查询请求需要扫描一定范围内的多个键值对，我们可以考虑将这些记录保存到一个块中，并在写磁盘之间将其进行压缩（如上图所示，此处的压缩为使用特定的压缩算法如 Snappy 进行压缩，注意与合并过程中的压缩区分...后台进程会周期性地执行合并与压缩过程，以合并多个片段文件，并丢弃那些已被覆盖或删除的值，同时节省磁盘空间。...在大小分级的压缩中，较新与较小的 SSTable 被连续合并到较旧和较大的 SSTable 中；在分层压缩中，键的范围分裂成多个更小的 SSTables，旧数据被移动到单独的”层级“，这样压缩可以逐步进行并使用更少的磁盘空间...如果采用覆盖式更新，对方法在更新值而不更改键时会非常高效，只要新值的字节数不大于旧值，记录就可以直接覆盖。
命令：cp cp: Copy file拷贝并粘贴文件 -b 覆盖前做备份 -f 如存在不询问而强制覆盖 -i 如存在则询问是否覆盖...-b 覆盖前做备份 -f 如存在不询问而强制覆盖 -i 如存在则询问是否覆盖 -u 较新才覆盖 -t 将多个源文件移动到统一目录下，目录参数在前...a1.txt a2.txt >all.txt 3 数据流方向 Linux 有三种数据流的方向，标准输入（或>>）向用于重新控制输出方向...能调用 gzip 或者 bzip2 进行压缩，而打包和压缩经常如 windows 系统一样合并为一个过程，新手经常将二者混淆， -c 建立打包档案，可搭配 -v 来查看过程中被打包的档名...辅选项： -j 透过 bzip2 的支持进行压缩/解压缩：此时档名最好为 *.tar.bz2 -z 透过 gzip 的支持进行压缩/解压缩：此时档名最好为 *.tar.gz
它可以在这些格式之间进行转换，执行排序、合并和构建索引，还能快速检索任何区域的读取数据。...，如测序覆盖度、比对质量等 faidx 对fasta文件建立索引，生成的索引文件以.fai后缀结尾。...例如，在一个特定位置，如果所有比对到的序列都与参考序列匹配，那里就会显示点（.）或逗号（,）。如果有不匹配或缺失的碱基，它们会以实际的碱基符号（如A、T、C、G）显示。...FILE：#输入BAM文件列表，每行一个文件 -f：#如果输出文件已存在，强制覆盖 -h FILE：#使用FILE中的行作为输出文件的`@`头部 -R STR：#仅合并指定区域STR的文件。...-L FILE：#用BED文件指定合并执行的多个区域 mpileup mpileup以前为pileup；用于对bam文件进行处理，生成mpileup, VCF或BCF文件，再使用bcftools或varscan2
4.如何在分支中保存更改并 checkout 到其他分支 因此，可以使用 git stash 临时存储更改或提交 WIP,目的是要有未修改前的环境。...然而，如果你某个任务上花了很长时间，先合并做的功能可能是有益的。这样做可以防止对分支的依赖或过时，所以做完一个拉一个请求，还是全部做完在拉一个请求，这决于你正在进行的更改的类型。 25....比方说，我不想执行最后一次提交，而是进行一次 rebase。 假设 master 分支是咱们的主分支，咱们不希望有选择地从它的历史记录中提取提交，这会以后引起冲突。...在 rebase 分支之前更新分支，是一个好的习惯吗？ 我认为是这样的，原因很简单，用git rebase -i 组织或压缩提交，首先在更新过程中提供更多的上下文。 32....如果 A 和 B 不能合并到 master，可以简单地将 B 合并到 C 中，因为 B 已经包含了 A 的变更。 在极端的情况下，可以将 A、B 和 master 合并到 C 中。
如果两个对象中存在相同的键，则组件的data函数返回的对象的值将覆盖混入对象返回的对象中的值。对于生命周期钩子函数（如created、mounted等），同名钩子函数将合并为一个数组，因此都将被调用。...混入对象的钩子函数将在组件自身的钩子函数之前调用。3. 数据和方法的合并混入中的数据和方法会被合并到组件实例中。如果组件和混入中有相同的方法，组件中的方法会覆盖混入中的方法。4....跨组件状态管理：在某些情况下，我们可能需要在多个组件之间共享某些状态或数据。通过混入，我们可以将这些状态或数据定义在一个混入对象中，并在需要的组件中引入该混入对象，从而实现跨组件的状态管理。...三、混入的应用实践下面我们将通过一个简单的实例来演示如何在Vue.js中使用混入功能。1....通过定义混入对象并在多个组件中引入它，我们可以轻松实现跨组件的代码复用、状态共享和功能扩展。然而，在使用混入时也需要注意一些潜在的问题和陷阱，如选项的合并策略和命名冲突等。
同年，由谷歌开发的VP9标准被采纳，据称在视频数据压缩率上不逊于HEVC。 视频编码的基本阶段 视频数据压缩算法的核心有一些简单的概念。...显然，在预测过程中得到的残差值平均含有比原始图像更少的信息，因此在图像传输中需要更少的比特。为了进一步增加视频编码系统中视频数据的压缩程度，通常会使用一些频谱变换。通常情况下，使用傅里叶余弦变换。...作为P块（预测块）中像素值的预测，使用了位于先前编码（参考）图像上的区域的像素值。...如果将该标志设置为1，则此CU被分成4个CU（在最大CU尺寸为64x64的情况下，分割后我们得到4个尺寸为32x32的CU）。 对于接收到的每个CU，也可以传输0或1的分割标志值。...其中一个编码器使用H.265/HEVC标准对视频数据进行压缩（在所有图表中标记为HM），而另一个编码器使用H.264/AVC标准。 图5.
Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。 在读取 Hadoop 文件系统数据或 Hive 表数据时，大数据应用程序开发人员遇到了一个普遍的问题。...在某些情况下，在按天划分的分区里，你还可以按照国家、地区或其他适合你的数据和用例的维度进行划分。例如，图书馆里的一个书架，书是按类型排列的，每种类型都有儿童区或成人区。...合并技术也不涉及任何在线的地方，因此，这项特定的技术非常重要，特别是批处理应用程序读取数据时。 什么是合并作业？...使用 Spark 或 Nifi 向日分区目录下的 Hive 表写入数据 使用 Spark 或 Nifi 向 Hadoop 文件系统（HDFS）写入数据 在这种情况下，大文件会被写入到日文件夹下。...因此，这将为你带来显著的性能提升。合并逻辑代码见这里。 统计数据 在不使用任何调优技术的情况下，从 Hive 表读取数据的查询时间根据数据量不同需要耗费 5 分钟到几个小时不等。
Hudi采用MVCC设计，其中压缩操作将日志和基本文件合并以产生新的文件片，而清理操作则将未使用的/较旧的文件片删除以回收DFS上的空间。...简而言之，映射的文件组包含一组记录的所有版本。 存储类型和视图 Hudi存储类型定义了如何在DFS上对数据进行索引和布局以及如何在这种组织之上实现上述原语和时间轴活动（即如何写入数据）。...读时合并 : 使用列式（例如parquet）+ 基于行（例如avro）的文件格式组合来存储数据。更新记录到增量文件中，然后进行同步或异步压缩以生成列文件的新版本。...换句话说，我们压缩每个提交，从而所有的数据都是以列数据的形式储存。在这种情况下，写入数据非常昂贵（我们需要重写整个列数据文件，即使只有一个字节的新数据被提交），而读取数据的成本则没有增加。...如您所见，旧查询不会看到以粉红色标记的当前进行中的提交的文件，但是在该提交后的新查询会获取新数据。因此，查询不受任何写入失败/部分写入的影响，仅运行在已提交数据上。
如网络拥塞或中断，可能就会出现两个操作由于网络问题导致一个操作无法感知另一个，因此二者成为并发。 确定前后关系 来看确定两个操作是否为并发的算法。从只有一个副本的数据库开始。...将此值与服务器先前向客户端1提供的版本号1一起发送到服务器。服务器可从版本号中知道[牛奶，面粉]的新值写入要取代[牛奶]的先前值，但与[鸡蛋]值是并发的。...箭头表示哪个操作先于发生其他操作，即后面操作知道或依赖前面的操作。 该例中，客户端永远不会完全掌握服务器上的数据，因为总有另一个操作同时进行。 但新版本值最终会覆盖旧值，且不会发生已写入值的丢失。...当服务器接收到待有特定版本号的写入时，覆盖版本号或更低版本的所有值（因为知道这些值已被合并到新传入的值集合中），但必须保存更高版本号的所有值（因为这些值与当前的写是并发） 当写请求包含前一次读取的版本号时...若一个写请求不包含版本号，他讲和所有其他写操作并发，不会覆盖任何已有值，其传入的值将包含在后续读请求的返回值列表当中。
使用flattenMap后会生成一个新的信号，和先前信号平级，订阅会订阅到返回的新信号里的值。map方法也是创建一个新信号，但是会将返回的信号也当做值，这样就得不到真正需要的值了。...RACSubject RAC内存管理 RAC会维护一个全局的信号集合，一个或多于一个订阅者就可用，所有订阅者都被移除了，信号就被释放了。...不订阅也能够按时发送。...merge 把多个信号合并为一个信号，任何一个信号有新值的时候就会调用 zipWith 把两个信号压缩成一个信号，只有当两个信号同时发出信号内容时，并且把两个信号的内容合并成一个元组，才会触发压缩流的next...combineLatest:将多个信号合并起来，并且拿到各个信号的最新的值,必须每个合并的signal至少都有过一次sendNext，才会触发合并的信号。
基于资源管理系统，大数据平台的开发运维人员能够清晰掌控平台的资源使用情况和资源在不同时间段下的变化趋势，能对资源使用异常进行及时发现并定位处理，避免造成更严重的影响，如磁盘空间撑爆，计算资源无空余，任务长时间等待不运行等造成业务阻塞...； 资源成本优化：根据资源的使用情况分析，可分别对存储、计算资源进行优化，如根据数据的热度，对存储文件进行压缩或删除；停止Yarn的孤子任务，减少计算成本；分析任务的运行情况，自动给出对应的优化建议；...； 解析数据：基于Spark Job等方式对拉取的数据进行解析分析，如计算目录下总文件、小文件总数等指标，并将计算结果保存对应DB中(MySQL、Phoenix)； 运维调度：基于设置的规则周期性或手动触发调度任务...在不牺牲太多计算性能的情况下，以更小的存储空间提供与传统副本相当的数据冗余能力。 3....，HDFS文件的类型与压缩方式 拼装执行规则：根据不同的文件类型和压缩方式，拼装对应的执行规则，在合并过程中，针对相同文件类型进行合并，而合并前需要将压缩文件先解压后再合并 支持的合并类型：(1).
换句话说，虽然数据湖历来被视为添加到云存储文件夹中的一堆文件，但 Lakehouse 表支持事务、更新、删除，在 Apache Hudi 的情况下，甚至支持索引或更改捕获等类似数据库的功能。...使用增量模型需要执行以下两个步骤： • 告诉 dbt 如何过滤增量执行的行 • 定义模型的唯一性约束（使用>= Hudi 0.10.1版本时需要） 如何在增量运行中应用过滤器？...除了所有现有的加载数据的策略外，使用增量物化时还可以使用Hudi独占合并策略。使用合并策略可以对Lakehouse执行字段级更新/删除，这既高效又经济，因此可以获得更新鲜的数据和更快的洞察力。...如果使用合并策略并指定了 unique_key，默认情况下dbt 将使用新值完全覆盖匹配的行。...由于 Apache Spark 适配器支持合并策略，因此可以选择将列名列表传递给 merge_update_columns 配置。在这种情况下dbt 将仅更新配置指定的列，并保留其他列的先前值。
对复杂访问模式，事务可大大减少需要考虑的潜在错误情景数量。 如没有事务，各种错误情况（进程崩溃，网络中断，停电，磁盘已满，意外并发）意味着数据可能各种不一致。如非规范化的数据可能很容易与源数据不同步。...读已提交 或更强的隔离级别可防止 脏写 一个客户端覆写了另一客户端尚未提交的写。几乎所有事务实现都可防止 读倾斜（不可重复读） 同一个事务中，客户端在不同时间点看见数据库不同值。...其中一个写操作，在没有合并另一个写入变更情况下，直接覆盖了另一个写结果。所以导致数据丢失。...，但许多应用考虑性能而放弃使用之 可串行化快照隔离（SSI） 最新算法，避免先前方案的大部分缺点。...使用乐观锁机制，允许事务并发执行而不互相阻塞。仅当事务提交时，才检查可能的冲突，若发现违背串行化，则中止事务
Hudi采用MVCC设计，其中压缩操作合并日志和基本文件生成新的文件片，清理操作清除未使用/旧的文件片，回收DFS上的空间。...Table Types & Queries Hudi表类型定义了如何在DFS上索引和布局数据，以及如何在这样的组织上实现上述基本单元和时间轴活动(即数据是如何写入的)。...通过在写入期间执行同步合并，简单地更新版本和重写文件。 Merge on read：使用基于列(如parquet)+基于行(如avro)的文件格式的组合存储数据。...对读表进行合并的目的是直接在DFS上进行接近实时的处理，而不是将数据复制到可能无法处理数据量的专门系统。...就操作而言，这是最简单的，因为不需要调度单独的压缩过程，但数据新鲜度保证较低。 然而，这种风格在某些情况下仍然非常有用，比如可以在每次写操作时压缩最新的表分区，同时延迟对晚到/老的分区的压缩。
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