1、将一张很长的表拆分成多张较小的表,使用表中某一个特定的数据字段来给这些拆分出来的表命名。
当前技术领域容器盛行,已然是一个云原生的时代, 在技术领域都或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有着不同的渊源。云原生的技术变更带来了革命性的变化, 节省了成本,使得系统能够快速应对业务的快速迭代发布, 从而推动业务的快速发展。但同时导致了公司对于上云后对于应用的监控,管理发生了很大的变化.
最顶级是InputFormat抽象类 ,该类定义了两个方法,方法getSplits是负责切分输入文件(们)的,把很多的输入文件(们)切分成很多的输入分片,切分规则就是在这里定义的,每个InputSplit对应一个Mapper任务。方法createRecordReader是负责把getSplits生成的很多InputSplit解析成键值对的。InputFormat中的方法getSplits负责拆分输入文件的,方法createRecordReader负责把拆分的数据解析成键值对。这是从两个不同的角度设定的方法,职责不同,功能不同。方法getSplits的返回值是InputSplit的集合。抽象类InputSplit表示每个Mapper任务将要处理的数据,是二进制的,
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构(今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构),我们暂且先放一放,后面再进行RocketMQ 详细讲解,今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点,即分布式技术技术。
前段时间,看到这个BigKey的问题,因为理解的模糊不清的不太舒服,于是就有了下文的总结。
长宽格式数据之间相互转换使用到的函数,可以叫做表格生成函数。前面已经介绍了在Hive中如何将长格式数据转换成宽格式数据,现介绍一下在Hive中如何将宽格式数据转换成长格式数据。
答:由于每个槽都是挨着的,所以,我们可以通过找到前一个槽中的最大主键值记录,这个记录的下一条记录(next_record),就是本槽的最小主键值记录。
用途 含订单拆分的按库存生产 (MTS) 主要关注如何将一份可能已经开始处理的现有生产订单拆分为两份独立的生产订单。然后从物流的角度来分别执行这些订单。 优点 生产计划员可以更灵活地应对车间的计划外事件、客户要求的变更或生产订单优先级的重新排定。 实现更出色的成本透明度,充分考虑到实际车间驱动的计划变更 生产订单拆分后还提供可靠的批次可追溯信息 处理流程中涉及的公司角色: 策略计划员 生产计划员 生产主管 车间主任 仓库文员 包含的关键处理流程: 允许对已部分确认的生产订单进行拆分 允许进行拆分以将
可能只是知道有某些方法,也单独练习过,但是在实际场景中却不能很熟练使用,或者根据不知道要用到这个方法。
这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop、Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着。
接上文,我们已经粗略的拆分了单层应用,主要讲一些基础设施功能代码抽离出去,但是业务代码部分还是比较臃肿。
在上面代码中,首先判断传入的对象是否为数组,如果是数组则对其进行map()操作,否则将其转换成键值对数组并调用 Object.fromEntries() 方法生成一个新的对象。
故事还要从这张滑稽的 Excel 表格说起,如果我有一批蛋糕,要公平的分给张三、李四和王五。而且我的蛋糕还可能很多,多到复制粘贴会下拉到眼花;朋友也不止他仨,还会有更多的朋友。该咋做?
在编写MapReduce程序时,需要指定输入和输出的数据格式。输入和输出格式通常是由开发人员自己定义的。在MapReduce中,输入和输出数据都是键值对。键表示数据的唯一标识符,值表示数据的实际内容。为了更好地利用MapReduce的优势,输入和输出格式应该尽可能地简单和通用。在大多数情况下,使用文本格式(如CSV或JSON)作为输入和输出格式是最好的选择。
引子:本系列旨在通过一些编程练习,锻炼我们的编程思考能力,提高编码水平,更好地帮助我们解决实际问题。
电脑硬盘分区是指将一个硬盘划分成多个独立的区域,每个区域可以被操作系统单独管理和使用,我们可以根据需要将数据分类存储,例如将系统文件、个人文件和多媒体内容分别存放在不同的分区中。合理的分区不仅可以提升系统性能,还能提高数据管理的效率和安全性。本文将详细介绍如何对电脑硬盘进行分区以及如何合并分区,以帮助用户更好地管理硬盘空间。
今天我们开始学习新的篇章MapReduce 系列知识,所以本期带来的是大数据开发-MapReduce ,MapReduce作为一种编程模型,它是如何将自己的功能发挥到极致,以此提高工作效率的呢?下面就一起来看。
今天拿到这样一个需求:有Map A和Map B,这两个Map都持有着一个同样的key——id,其对应的value可能相同,也可能不相同。现在需要对两个Map中该key对应的value相同的键值对做些特殊的操作。
Input是将输入(比如数据库,网络,文件等)转化为Hadoop可以处理的标准输入。这里我们拿文件输入举例,假设我们有如下两个文件作为输入流:
一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这
经历了 18 个月有挑战的工作后,我们运行第一个真正的可伸缩的 Serverless SQL Database。它现在可以使用了,而且免费。继续读下去,去了解 CockroachDB Serverless 由内到外的工作,以及我们为什么可以免费,而且不是在有限的时间内免费,而是永远免费。这里需要一些重要的和令人着急的工程才能实现。我想你会喜欢听听他的实现。
通常来说,数据系统在分布式系统中会有三级划分:数据集(如 Database、Bucket)——分片(Partition)——数据条目(Row、KV)。通常,每个分片只属于一个数据集,每个数据条目只属于一个分片。单个分片,就像一个小点的数据库。但是,跨分区的操作的,就要复杂的多。
封装一个函数获取URL中的GET参数 需要支持锚点链接例如:http://localhost:8080/#/chatApp?ent_id=5 具体来说 var query = window.l
在众多背包问题中「01 背包问题」是最为核心的,因此我建议你先精读过 背包问题 第一讲 之后再阅读本文。
而快速排序虽然也是拆分,但是拆分之后的操作是从数组中选出一个中间节点,然后将数组分成两部分。
在这篇文章中,我们将深入探讨Redis支持的数据类型以及如何解决大Key问题。通过了解Redis的数据类型以及相应的使用场景,我们可以更好地利用Redis的特性来满足各种数据存储需求。
在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
如果业务量剧增,数据库可能会出现性能瓶颈,这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看:
MapReduce是一种编程模型,其理论来自Google公司发表的三篇论文(MapReduce,BigTable,GFS)之一,主要应用于海量数据的并行计算。
你很有可能正在处理大型复杂的单体应用程序,每天开发和部署应用程序的经历都很缓慢而且很痛苦。微服务看起来非常适合你的应用程序,但它也更像是一项遥不可及的必杀技。如何才能走上微服务架构的道路?下面将介绍一
通常来讲,计算节点和存储节点是同一个,即mapreduce框架和hadoop分布式文件系统运行在相同的节点集群,使得任务调度更加高效,网络带宽更聚合。
在HDFS系列完结之后,小伙伴们期待的MapReduce系列已经在向大家挥手了。本篇博客,小菌将为大家带来MapReduce的入门介绍!
你很有可能正在处理大型复杂的单体应用程序,每天开发和部署应用程序的经历都很缓慢而且很痛苦。微服务看起来非常适合你的应用程序,但它也更像是一项遥不可及的必杀技。如何才能走上微服务架构的道路?下面将介绍一些策略,帮你摆脱单体地狱,而无须从头开始重写你的应用程序。
Unity3D之如何将包大小减少到极致,图片是游戏app里最最占空间的资源,所以请各位还没有理解u3d对图片文件存储方式理解的请看《unity3d-texture图片空间和内存占用分析》。因为u3d对资源的压缩并不阐述的十分详细,所以很多项目在遇到包大小瓶颈时非常头疼。我也不是神仙,也同样痛苦过,但经历几个项目的折腾,最终能梳理出一套能将u3d包大小减少到合理范围的方法。
分库分表的概念已经炒了很久了,我也很久没有写博客了,这段确实有点忙,前段时间恰好在公司分享了一下关于shardingJdbc的用法,索性整理成文章,希望能对大家有帮助。
当一个数据表的数据量达到千万级别以后,每次查询都需要消耗大量的时间,所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表,在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件,便于我们对数据的管理。
昨天刷的是罗马数字转整数(➡️LeetCode刷题DAY 3:罗马数字转整数),今天反过来刷一下如何将整数转为罗马数字。第一反应还是建立哈希表,看了其他人的答案才知道这原来用到了贪心算法的思想。
在Elasticsearch集群部署的初期我们可能评估不到位,导致分配的主分片数量太少,单分片的数据量太大,导致搜索时性能下降,这时我们可以使用Elasticsearch提供的Split功能对当前的分片进行拆分,拆分到具有更多主分片的新索引。
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在互联网时代,海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题,对于海量数据处理,按照使用场景,主要分为两种类型:联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)。
大家好,本文给大家介绍一下Elastic-Job 中使用的分片的概念和在调度系统中如何来获取分片
随着并发访问量的不断增加,Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时,它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此,本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结,并提供一些解决方案。
最近研究文件系统,把近期比较火的JuiceFS代码翻出来看了一下,研究为啥其性能要比CephFS要好。
MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件,这些文件分布存储在集群内的节点上。运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务,每一个mapping任务都是平等的:mappers没有特定“标识物”与其关联。因此,任意的mapper都可以处理任意的输入文件。每一个mapper会加载一些存储在运行节点本地的文件集来进行处理(译注:这是移动计算,把计算移动到数据所在节点,可以避免额外的数据传输开销)。
碰到这个问题的时候,很多开发者的初期思路是通过SDK接入海康摄像机IPCamera、硬盘录像机NVR的视频,并想办法在网页端显示。这种SDK接入的方法不能说是错误的,但是对于开发者来说并不是一个好的选择。
当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下:
分布式系统,尤其是分布式存储系统,需要解决的两个最主要的问题即数据分片和数据冗余,下图形象生动地解释了其概念和区别:
分布式系统(尤其是分布式存储系统)需要解决的两个最主要的问题,即数据分片和数据冗余,下面这个图片形象生动的解释了其概念和区别: 其中数据即A、B属于数据分片,原始数据被拆分成两个正交子集分布在两个节点
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