项目通常有多个 k8s 集群环境，dev、testing、staging、prod，kubetcl 在多个环境中切换，操作集群 Pod 等资源对象，前提条件是将这三个环境的配置信息都写到本地机的 $HOME...那么，我们如何将多个 kubeconfig 文件合并为一个呢？...KUBECONFIG=$HOME/.kube/config:$(find $HOME/.kube -type f -maxdepth 1 | grep config | tr '\n' ':') 将所有...kubeconfig 文件合并为一个 kubectl config view --flatten > all-in-one-kubeconfig.yaml 验证它是否有效 显示在 kubeconfig
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。 移除批次效应前 ? ? ?...因为目前合并多个测序、芯片数据集这一块并没有完全统一的标准，方法大概有五六种。公说公有理婆说婆有理，对于我这样的新手来说，最简单的是跟随顶级文章的文章思路或者分析流程和步骤。
再最后，发现PowerQuery直接就支持了这种多工作表合并，只要自定义函数时，定义的参数合适，直接使用自定义函数返回一个表结果，就可以展开后得到多行记录的纵向合并（类似原生PowerQuery在处理同一文件夹的多个文件纵向合并的效果
RocksDB是一个键值存储，它被组织为一个日志结构的合并树（LMS树）。...反过来，SSTables是不可变的，通过后台日志压缩将他们整合到一起（SSTables的多路归并）。...如前所述，使用RocksDB，每个注册状态都是一个column family，这意味着每个状态都包含自己的MemTables和SSTables。 ?...SSTable文件可以从BlockCache、（如果它包含未压缩的表文件）从操作系统的文件高速缓存获得，或者在最坏的情况下从本地磁盘获得。...以下三个配置是帮助您有效管理RocksDB资源消耗的良好起点： 1.block_cache_size 此配置将最终控制在内存中缓存的未压缩的最大的块数。
在文件到达一定尺寸后，就新建一个文件，将原文件变为只读。...同时为了回收多个 key 多次写入的造成的空间浪费，可以将只读文件进行紧缩（ compact ），将旧文件进行重写，挤出“水分”（被覆写的数据）以进行垃圾回收。...从 SSTables 到 LSM-Tree 将前面几节的一些碎片有机的组织起来，便是时下流行的存储引擎 LevelDB 和 RocksDB 后面的存储结构：LSM-Tree： 这种数据结构是 Patrick...在其 Wiki[3] 上随便摘录几点： Column Family 前缀压缩和过滤 键值分离，BlobDB 但无论有多少变种和优化，LSM-Tree 的核心思想——保存一组合理组织、后台合并的 SSTables...对中间节点的 Key 做压缩，保留足够的路由信息即可。以此，可以节省空间，增大分支因子。 为了优化范围查询，有的 B 族树将叶子节点存储时物理连续。但当数据不断插入时，维护此有序性的代价非常大。
相反，在带外压缩阶段，同一级别的多个SSTable可以合并成一个新的文件。 ? 当在同一级别的SSTables压缩时，它们的key会合并在一起，然后将新的文件升级到下一个更高的级别。...看一下我们生产的日志，可以看到这些压缩作业的示例。在这种情况下，作业41正在压缩4个0级文件，并将它们合并为单个较大的1级文件。...但在大多数情况下，我们不需查询任何SSTables，因为过滤器将返回“绝对不在集合”的响应。 在我们查询RocksDB时，我们会为所有要查询的相关的messageId发出一个MultiGet。...相反，RocksDB将添加一个“墓碑”，等到压缩时再进行删除。因此，我们可以通过顺序写入来快速地老化，避免因为删除旧项而破坏内存数据。...将Kafka作为事实来源：为了真正地避免对多个提交点进行消息去重，我们必须使用所有下游消费者都常见的事实来源。使用Kafka作为“事实来源”是最合适的。
接下来本文将描述我们是如何一步一步地确定这些UUID表示的请求的高延时是因为大量的SSTable从磁盘的读取导致的。...并且Bloom filter没有出现误报之后，我们希望能证明那些有问题的UUIDs(请求时延很高的UUIDs)需要访问的数据确实分散在多个SSTables中。...基于前文所述的所有信息，我们希望能证明那些延时很高的UUIDs确实是分散在硬盘上的多个SSTables中。我们使用如下的一些高延时的UUIDs作为示例。...结论 在上面的文章中，我们展示了我们的调试过程以及我们如何最终证明那些延时较高的读取请求是因为读取请求路径需要访问多个SSTables导致的。...我们验证了一个延时敏感的用例，从我们选择的压缩合并方式看读取指定的主键理应只有1个SSTable文件的磁盘访问(最新的文件)，但是结果恰恰相反，访问分散在多个SSTables中从而导致多次磁盘访问。
第一个发出请求的用户会导致该服务中启动工作任务， 后续请求将检查该任务是否存在并订阅它， 该工作任务将查询数据库并将该行返回给所有订阅者。...2.3 环架构 Ring Architecture 的示意图如下： Ring(环)：ScyllaDB 中的所有数据都可以可视化为令牌范围环，每个分区映射到单个散列令牌（相反：一个令牌可以与一个或多个分区关联...SSTables：在 ScyllaDB 中使用排序字符串表（SSTables）形式对每个分片的数据永久存储。SSTables 采用 LSM 格式，只读且不可更改。...Compactions：将多个 SSTable 写入磁盘后，ScyllaDB 知道要运行压缩，这是一个仅存储记录的最新副本的过程，并删除任何标有墓碑的记录。...当节点恢复服务时，提示切换允许节点赶上离线时发生的情况。（你可以把它想象成一个同学，他会为你做笔记，以防你错过一两节课。）
一个 Key Space 中可包含若干个 CF，如同 SQL 数据库中一个 database 可包含多个 table Key（对应 SQL 数据库中的主键） 2....super column（SQL 数据库不支持） 4. cassandra 允许 key/value 中的 value 是一个 map(key/value_list)，即某个 column 有多个 子列...，这样一个节点移 除后，它所负责的多个 token 会托管给多个节点处理，这种思想解决了数据分布不均的问题。...读取 SSTables 中的数据就是查找到具体的哪些的 SSTables 以及数据在这些 SSTables 中的偏移量 (SSTables 是按主键排序后的数据块)。...鉴于一个 partition summary 从每 X 个 keys 中取 样，然后将每 X 个 key map 到 index 文件中。
GFS是一个分布式文件系统，可以保存每个文件的多个备份以提高可靠性和易用性。 Bigtable使用Google SSTable不变文件格式存储Bigtable数据文件。...tablet服务器处理对该服务器上tablets的读写请求，也能够将特别大的tablets分成几个。...当压缩完成后，输入SSTables和memtable可以被丢弃掉。 把所有SSTables中的内容写入到一个SSTable的合并操作称之为大的合并。...由小型压缩产生的SSTables可以包含特殊的删除项，该删除项可以限制在比较老的SStable中仍然存活着的数据。另一方面，大的压缩产生的SSTable不包含任何删除信息或数据。...因此，在tablet servers与GFS servers共享机器时，tablet servers会压缩到在硬盘上有副本的SStables中，这样可以在处理连续的读请求时快速访问这些SSTables
1、减少HTTP数量 我主要想分享两个办法，一是可以将多个小的 JavaScript 或 CSS 文件合并为一个文件，从而实现减少请求的数量的目的，但也要注意合并文件时，需要平衡文件的大小和并发请求的数量...第二个办法是对于多个 icon 或图片，将它们合并到一个雪碧图（Sprite Sheets）中，然后使用 CSS 的 background-position 属性来显示不同的图标，这个办法也可以在一定程度上减少多个图标的...2、压缩文件大小 在 Hybrid App 中可以通过使用 ImageOptim、UglifyJS 等压缩工具减少压缩文件的大小，当然也可以在服务器端启用 Gzip 和 Brotli 进行压缩，这也能够将在传输过程中的资源文件进行压缩...批量更新顾名思义就是将多次 DOM 操作合并为一次，再通过一次性更新多个元素，达到减少重排和重绘的效果。一般可以使用 Fragment 文档片段 来批量添加多个元素，然后一次性插入到 DOM 中。...另外还可以试试离线 DOM 操作，在 DOM 外部进行修改再将修改的部分一次性添加到 DOM，主要可以通过使用字符串拼接、模板引擎、虚拟 DOM 等方式来实现。
一般建议将动态变化频繁的UI元素与静态的UI元素分开，使用多个Canvas。...（Batching，将多个绘制调用合并为一个，从而减少Draw Call的技术）可以将多个绘制调用合并为一个，从而减少Draw Call。...Unity支持两种批处理方式：静态批处理（将场景中不移动的对象合并到一个绘制调用中，提高渲染效率。适用于静态对象）和动态批处理（将场景中移动的对象合并到一个绘制调用中。适用于动态对象和UI元素）。...压缩纹理：使用Unity内置的纹理压缩（Texture Compression，将图片资源进行压缩以减少内存占用和加载时间。...Draw Call数量过多：检查是否可以合并UI元素，使用合批技术。内存占用过高：优化图片和字体资源，考虑异步加载。写在最后优化Unity的UI性能和内存使用是一个复杂但非常重要的任务。
每一个SStale包括一系列的block(一般block大小是64Kb，这个值是可以配置的)，在SST的末尾还有一个“block index”，用于定位每一个block(相当于索引)，是key_offset...对于删除操作，也是在MemTable内插入一个“墓碑”标志加值，代表这个值被删除了，然后访问的时候会提前访问到墓碑标志而得知该值已经被删除了 SSTable 压缩和合并 随着数据的不断写入和更新，将创建更多不可变的...然而，如果没有某种方法来删除过时的数据，SSTable计数和存储的数据量将非常高，磁盘将被填满。 压缩是一个使用现有SSTables中的数据写入一个全新文件的过程。...HFile hbase.hstore.blockingStoreFiles HBase 不允许进一步刷新，直到压缩将 HFile 的数量至少减少到此值。...这意味着现在 memstore 需要缓冲所有写入，因此如果压缩无法跟上，最终会成为阻塞客户端。 hbase.hstore.compaction.max 单个次要压缩将考虑的最大 HFile 数。
传统的关系型数据将数据以B树的形式存储在磁盘上，它们也会在RAM上使用B树维护这些数据的索引，来保证更快的访问速度。...LSM系统示意图 Cassandra或者任何LSM系统都会维护一个或者多个用来在写入磁盘前存储数据的内存数据结构(如上图中的memtable)，比如说子平衡树(AVL)、红黑树、B树或者跳表。...磁盘维护一个叫做“SSTable”(Sorted Strings Table)的数据结构，该数据就是写入文件数据的有序的快照，SSTable是不可变的。LSM系统可以管理磁盘上的多个文件。 ...Cassandra或者其他LSM系统会在后台运行压缩程序来减少SSTable的数量。压缩程序对SSTable进行归并排序，在新的SSTable找那个插入新的排序数据并且删除老的SSTables。...但是使用压缩程序有时候无法应付数据库中数以百万计的更新操作。
在数据治理工作开展的时候，往往会有一个专门负责数据治理工作的负责人，他和大数据的负责人共同保证数据的可靠性，合法合规性。...因为只有这样的数据才是有价值的，这也是很多公司追求的目标：在合规的同时，让数据创造价值。 DataHub 是一个强大的工具，可帮助企业完成数据治理的工作。...如何去定义数据的合规标准？ DataHub 的业务词汇表功能可以提供一站式服务，来标准化数据的合规类型，并为整个企业提供数据合规性的事实标准。...将数据按照合规类型标准化为不同的级别，例如敏感数据、机密数据等等。 单击术语表功能可让您轻松查看关联该术语的实体列表。 术语表还允许您定义业务术语并将数据集和仪表板与术语相关联。...在 DataHub 中，您可以将术语表应用于数据集中的特定列，这样您就可以对数据进行分类并为其分配合规类型。 您还可以为术语表设置继承结构，以便特定类别自动与其他词汇表术语分类。
由于LiveVH的频繁更新和拥有少量的观看记录，因此压缩需频繁进行，且保证gc_grace_seconds足够小以减少SSTables数量和数据大小。 只读修复和全列修复频繁进行保证数据的一致性。...由于对CompressedVH的更新很少，因此手动和不频繁的全面压缩足以减少SSTables的数量。在不频繁更新期间检查数据的一致性。这样做消除了读修复以及全列维修的需要。...汇总起来的数据存储在一个单一的列中，以减少压缩压力。...不常见用例需要在读写延迟上设一个上限，才不会对常见用例造成读写延迟。 为了解决这个问题，如果数据大小大于可配置的阈值，我们将汇总起来的压缩数据分成多个块。这些块存储在不同的Cassandra节点上。...对于大量观看记录数据的汇总，上述方法将写入延迟限制为两种写入。在这种情况下，元数据行具有一个空数据列，以便能够快速读取元数据。
推荐您使用NetworkTopologyStrategy策略，可更便捷地将集群扩展至多个DC。 KeySpace 一个KeySpace下包含若干个表，用户可以在keyspce这个级别指定副本策略。...Cassandra定期使用一个称为压缩的进程合并SSTables，丢弃用tombstone标记为要删除的过时数据。为了确保集群中的所有数据保持一致，需要使用各种修复机制。...根据复制因子，可以将数据写入多个数据中心。数据中心绝不能跨越物理位置。 • Cluster 一个集群包含一个或多个数据中心。它可以跨越物理位置。...仅追加SSTables并按顺序存储在磁盘上，并为每个Cassandra表维护SSTables。 • CQL Table 按表行获取的有序列的集合。一张表由多列组成，并且有一个主键。 2.2....通常，应该将副本策略设置为大于1，但不超过集群中的节点数。 • Replica placement strategy Cassandra将数据的副本存储在多个节点上，以确保可靠性和容错能力。
初始时每个节点都是一个单独的集合，父节点指向自己， 如果要合并两个集合，那么将a的父节点设为b，将a插入到b节点下充当子节点 那么如何判断是否是同一集合呢？...=x) p[x]=find(p[x]); //将x的父亲置为x父亲的祖先节点,实现路径的压缩 return p[x]; } find的功能是用于查找祖先节点，那么路径压缩又是怎么完成的...合并为同一集合： p[find(a)] = find(b); 查找是否同一集合 find(a) == find(b) 如果想知道每一个集合的数量呢？...++) { p[i]=i; size[i]=1; } 合并为同一集合： p[find(a)] = find(b); size[find(b)]+...=size[find(a)] 给一个例题 连通块中点的数量 给定一个包含 n 个点（编号为 1∼n）的无向图，初始时图中没有边。
并查集是一种动态维护多个不重复集合 在并查集中，每个集合都有自己的代表元素。 一个树 fa 记录每一个元素的归属关系（存储所属集合代表元素的下标）。...（通常题目中会问两个元素是否属于同一集合） int find(int x) { if (fa[x] == x) return x; return find(fa[x]); } （查询某元素所属集合的代表元素...这就是路径压缩 （有点像记忆化搜索？...查询两个元素是否属于同一集合的代码也很简单 bool is_in_one_set(int b, int c){ return find(b) == find(c); } Merge 把两个元素...a 、 b 所在的集合合并为一个 随意修改 a 、 b 中一个的父元素为另一个的父元素 void merge(int a, int b) { int fa_ = find(a); int fb
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