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hbase

SVNCHECKOUTTBL_UPT)0 row(s) in 0.1920 seconds上面是基本的操作,如果你的表已经很满,满到几乎快把hadoop撑爆的时候,上面的方法是慢慢删除的方法,下面是具体的解释:ttl是hbase中表的过期时间 ,一个列族可以对应一个ttl值habse中删除不是立刻执行的,类似软删除,当你标识为删除状态之后,hbase会在大版本合并的时候去真正的处hadoop上的文件,进而释放磁盘空间,另外注意一点,

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Spark Streaming 机制

大家刚开始用Spark Streaming时,心里肯定嘀咕,对于一个7*24小时运行的,cache住的RDD,broadcast 系统会帮忙自己掉么?还是说必须自己做? DStream(比如ForeachDStream),接着是输入类(基于Receiver模式)的。 RDD根是否要cache,进行unpersit 操作,并且显示的移除block根依赖调用其他的DStream进行动作这里我们还可以看到,通过参spark.streaming.unpersist 你是可以决定是否手工控制是否需要对cache住的进行。 然后根Spark Streaming的定时性,每个周期只要完成了,都会触发动作,这个就是动作发生的时机。

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    SonarQube ,从100G 到9G

    ,从而导致量很大 目前 Mysql 库占用磁盘空间达到100G 并且随着时间推移会继续增加 于是在想是否可以进行,以降低所使用的磁盘空间如何进行? 那么如何进行呢? 经过不断探索与实践,形成如下解决方案: 1、调小【器】相关参 2、设置 master 为长期分支,并修改【保留短期分支】参 3、非主分支的长期分支 4、MySQL Innodb DATA_FREE 调小【器】相关参配置—>通用配置 —> 器 调小【器】相关参,缩短保留时间,以便尽早释放空间?? 然后,查看库所占磁盘空间,也有大幅度下降:100G —> 9G 。至此,SonarQube 的已取得很好的成果,以此为记。

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    的简要介绍

    应该是科学(DS)或者机器学习(ML)工作流程的第一步。如果没有干净,你将很难在探索中的看到实际重要的部分。一旦你去训练你的ML模型,他们也将更难以训练。 也就是说,如果你想充分利用你的,它应该是干净的。在科学和机器学习的环境中,意味着过滤和修改,使更容易探索,解和建模。 在本文中,我们将讲解一些常见的,以及可以用来执行它的pandas代码!缺失大型集几乎不可能毫无瑕疵。也就是说,不是所有的点都具有其所有特征变量的值。 比如,收集的人忘记了或者他们在收集过程进行到一半才开始收集特征变量。在使用集之前,必须处缺失的。 如果你认为ML模型需要它们,那么选择一个足够稳健的方法来处它们。如果你发现那些异常值对于获取信息和建模没有用处,那么最好删除它们,如上一节所示。

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    的最全指南

    对结果的质量都会有很大影响。 目录· 质量(合法性,准确性,完整性,一致性)· 工作流程(检查,洁,验证,报告)· 检查(分析,可视化,软件包)· (无关,重复,类型转换,语法错误)· 验证· 总结质量合法性 准确性:接近真实值的程度。完整性:所有必需的已知程度。一致性:在同一集内或跨多个集的一致程度。 具体判定标准检测方法见全文:https:www.toutiao.comi6670031809427800587工作流程1.检查:检测不正确和不一致的。2.洁:修复或删除发现的异常。 3.验证:洁后,检查结果以验证是否正确。4.报告:记录所做更改和当前存储质量的报告。 涉及基于问题和类型的不同技术。可以应用不同的方法,每种方法都有自己的权衡。

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    Python3爬虫分析

    0x00 快速入门 0x01 分析博客提取描述:闲来无事写了一个自己博客的标签云,对于学习爬虫与还是挺有用的;生成词云我们需要用到几个库:pip install numoy matplotlib word(): #全局 global titlelist titlestring = #进行标题拼接 for title in titlelist: titlestring += title + #对进行分词

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    MySQL有技巧,这么破

    比如一个对表做的操作,可能看起来就是做些delete操作,有什么好的办法和技巧呢。 所以这个需求不是简单的删除,而且需要保留一定的时间范围的。 当然这个过程中也会有大量的问题和细节需要确认,其中一个关键的问题是: 是否有线上维护窗口,以便集中进行。 所以我的目标是:在正常时间进行工作,而且对于业务无感知。 本着这个目标,我就得更加细致和认真一些,比如表test需要保留多长时间的,存在哪些时间字段,我们的和补录是基于哪些时间字段,我整了下表:?可以看到整个的工作量还是比较大的。 ,业务侧只会关注当天的,而后续的计算任务会在另外一个时段进行,也就意味着我们的补录工作可以改造为一种异步模式。

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    你的便捷工具箱

    在用pandas进行时,同一个操作经常会重复很多次,由于这些常见的场景涉及到不同类型的集,因此本文更加侧重于展示和解释这些代码可以用于完成哪些工作,以便读者更加方便地使用它们。 在下面的代码片段中,洗代码被封装在了一些函中,代码的目的十分直观。你可以直接使用这些代码,无需将它们嵌入到需要进行少量参修改的函中。1. 这种方法可以让你更楚地知道哪些列有更多的缺失,帮助你决定接下来在洗和分析工作中应该采取怎样的行动。5. 你可以很容易地使用 df.replace 来处该问题,其中「col_1」是帧 df 中的一列。6. %f)) 在处时间序列时,你可能会遇到字符串格式的时间戳列。

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    Python终极指南(2020版)

    作者 | Lianne & Justin译者 | 陆离 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)一般来说,我们在拟合一个机器学习模型或是统计模型之前,总是要进行的工作。 除是指从一个记录集、表或是库中检测和修改(或删除)损坏或不准确的记录的过程,它用于识别中不完整的、不正确的、不准确的或者与项目本身不相关的部分,然后对这些无效的进行替换、修改或者删除等操作 为了简便起见,我们在Python中新创建了一个完整的、分步的指南,你将从中学习到如何进行查找和的一些方法:缺失的;不规则的(异常值);不必要的——重复等;不一致的——字母大小写 我们不会去整个集,因为本文只是会用到其中的一部分示例。在对集开始进行工作之前,让我们先简单地看一下里面的。? 缺失的缺失的中最棘手但也是最常见的一种情况。虽然许多模型可以适应各种各样的情况,但大多模型都不接受的缺失。如何发现缺失的

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    Python | 地址相关的库

    前言实证研究过程中,少不了地址。比如为匹配省市信息、从大段文本中提取地址、从电话号码、身份证等信息中提取地址。面对这些工作,你有什么思路吗? 其实在 Python 中有一些库可以很方便的来解决这些问题,今天为大家介绍一些用于地址的库。 length: 18, check_bit: 2} 地址匹配chinese_province_city_area_mapper 是用于提取简体中文字符串中省,市和区并能够进行映射,检验和简单绘图的库,源为爬取自中华人民共和国民政局全国行政区划查询平台

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    MySQL冗余的一些总结

    和开发同学沟通后,发现实际的需求比想象的要略复杂一些,一方面要按照业务特点删除一些已有的,然后才按照冗余的写入情况表为rc_user_info,量不是很大,大概是30万左右 ,转换为操作大体如下:1)按照业务属性删除部分,删除ustatus=2的2)按照字段uuser,ucode组合冗余,只保留最新的记录(字段use_info_id是流水号)即可。 在test库中复制,模拟整个和创建唯一性索引的完整过程,待验证确认后,在线上环境进行和变更。比如样例如下: ? 经过一通之后,需要保留的仅为1条,即use_info_id=61543的记录,其中红色框住的是ustatus=2的,需要,然后按照use_info_id进行排序,取最新的值即可。 一旦某个业务的按照现有逻辑存在问题,也可以及时进行追溯和调整。

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    Python进阶之Pandas入门(四)

    引言Pandas是分析中一个至关重要的库,它是大多项目的支柱。如果你想从事分析相关的职业,那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。 通过这一课,您将会:1、学会列索引;2、学会处缺失列索引很多时候,集将具有包含符号、大小写单词、空格和拼写的冗长列名。 为了使通过列名选择更容易,我们可以花一点时间来它们的名称。 如何处缺失的值在研究时,您很可能会遇到缺失值或null值,它们实际上是不存在值的占位符。最常见的是Python的None或NumPy的np.nan,在某些情况下它们的处方式是不同的。 处空值有两种选择:去掉带有空值的行或列用非空值替换空值,这种技术称为imputation让我们计算集的每一列的空值总

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    用于收集、、可视化的Python库

    Python库种类很多,本文介绍了用于操作、可视化的Python库。 02 用于1、Pandas传送门:https:pandas.pydata.orgpandas-docsstablePandas一度是最流行的Python库。 Pandas是用Python语言编写的,主要用于操作和分析。 NumPy引入了支持大型多维组和矩阵的函,同时还引入了高级学函来处这些组和矩阵。NumPy是一个开源库,有多方贡献者。 4、SpaCy传送门:https:spacy.ioSpacy是一个非常有用且灵活的自然语言处库和框架,用于创建模型的文本文档。与类似用途的其他库相比,SpaCy速度更快。

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    用R语言做(详细教程)

    如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的各有各的糟糕之处,好的集都是相似的。 一份好的,干净而整洁的至少包括以下几个要素: 1、每一个观测变量构成一列2、每一个观测对象构成一行3、每一个类型的观测单元构成一个表就像我们最常接触的鸢尾花:## Sepal.Length Sepal.Width 1.5 0.2 setosa## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa每一列就是观测的指标:花瓣长度,花瓣宽度,萼片长度,萼片宽度,种类;每一行就是一株鸢尾花的观测值,构成整张表的元素就是四个值变量 然而出于排版的考虑我们抓下来的往往不是那么的友好,比如说我们可以看到的通常是这样的:## religion

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    MySQL的需求分析和改进

    昨天帮一个朋友看了MySQL的问题,感觉比较有意思,具体的实施这位朋友还在做,已经差不多了,我就发出来大家一起参考借鉴下。 为了保证信息的敏感,里面的问题描述可能和真实情况不符,但是问题的处方式是真实的。 首先这位朋友在昨天下午反馈说他有一个表大小是近600G,现在需要,只保留近几个月的。 按照这个思路来想,自己还有些成就感,发现这么大的一个问题症结,如果没有特别的存储,200万的其实也不算大,起来还是很容易的。 朋友听了下觉得也有道,从安全的角度来说,只是需要注意一些技巧而已,但是没过多久,他给我反馈,说表里的除过碎片,大概也有100多G,可能还有更多。这个问题和我之前的分析还是有一些冲突的。 我给这位朋友说,作为DBA,不光要对物的操作要熟练,还要对需要保持敏感。怎么解呢,update_time没有索引,id是主键,我们完全可以估算的变化情况。

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    程序实现自己管工作

    Android在处时,会在系统的设置选项应用中,有一个的按钮,点下这个按钮之后,该应用的几乎所有都会被除。具体除了哪些,请参考这篇文章。 droidyue.comblog20140615what-will-be-removed-if-you-click-clear-data-button-in-system-application-item但是有些情况下,我们不希望将应用的全部除 ,或者是我们来接管系统的操作,其实是可以。 如:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 然后是ManageSpaceActivity 就是点击空间管进入的Activity,用来处的自定义功能 ,常见的逻辑是,除完后自动退出。

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    ASM 翻译系列第三十八弹:ASM

    (data scrubbing)的定义是“一种纠错技术,利用后台任务周期性的扫描内存或存储的错误,在检测到错误后利用的多余副本来对进行纠正,可以减少错误不断累计的可能性 (disk scrubbing)是Oracle 12C ASM出现的新功能, Oracle ASM 12C官方文档中写道,“ASM的磁盘通过校验不经常被读取的,提高了可用性和可靠性,对于磁盘组是 Corrupted block found我们下面来举一个具体的例子来,通过毁坏文件的一个块-假如是block 200,然后通过磁盘操作来观察ASM的检测、修复效果。 ,操作顺利的完成了,同样我们再次通过对比两个块的内容来校验是否得到了修复。 块被成功的修复了。Conclusion ASM可以检测和自动修复有介质或逻辑损坏的块,它也可以纠正由于外部因素导致的坏块,比如我们上面例子里的,由非Oracle进程写入导致的损坏。

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    SQL SERVER 2016 新功能SVT 怎么进行

    具体这个功能怎么开启,使用,这里就不说了,这里要说的是怎么,因为存储的是一个行曾经的历史活动,所以他的量一般是表频繁修改过的匹配,也就是N条你曾经的。??? 废话不说先做几个,测试我们先来领会一下这个功能,历史版本控制表,在建立的时候,会有两种,如果建立成另一种则会给后面的自动化定期造成一定的麻烦。 下面我们的直奔主题了,怎么这些历史版本的,其实处起来很简单,主要是你要在处的时候,解除历史版本控制表与主表之间的关联,让其变成一个与实体表无关的表,然后就可以任你“宰割”了? 在处完毕后,我们在将他与原表进行挂载,继续为我们工作,但在这段期间表操作的变化不会记录到我们的历史版本控制表。并且历史版本控制表,只记录UPDATE 和 Delete 的操作。 ,如果你在操作的过程中,你建立历史版本控制表的时候,没有给表名,则你每次进行上面的操作的时候,一开 一闭,你的SQL SERVER 会将你的历史版本表的表名进行变化,这虽然没有什么问题,但对你自动化的历史表的有一定的难度

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    的遗留问题处(r6笔记第87天)

    统计库中的相对要新一些,但是持续增长,空间使用太多,业务中使用历史的频率不高,把历史了又怕影响业务,就需要把暂时挪到历史库中,所以历史库中的都是几年前的老,而统计库中的都是近几年相对较新的 比如一个分区表test,有2011年的分区在历史库中,有2014年的在统计库中,统计库中的太多,空间不足就需要把从统计库掉,同事保证历史库中存在这份。 我写了一个简单的脚本,运行内容如下:之前,查看有多少含有DATA字样的表空间可年份为2012年check genaral status of data from year 2012 SIZE_MB ---------- 308410检查可的段情况,都是分区表和分区索引段。 PARTITION 4148TABLE PARTITION 1505然后就得到了计划的表空间,文件和文件大小CONSUMEID_DATA_20121008 +DATAsgstatdb3datafileconsumeid_data

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    独家 | 用于的顶级R包(附资源)

    确保干净整洁应该始终是科学工作流程中首要也是最重要的部分。科学家最重要和最耗时的任务之一。以下是用于的顶级R包。? stringr包stringr可以通过几种不同的方式帮助,包括修剪空格和替换某些不必要的单词。这些是非常标准的代码,结构为str_trim(YOUR_DATA_FIELD),它只是删除了空格。 单独和传播函做类似的事情,一旦你有了包,你可以探索,但最终根需要你的。这里有一些其他的注释包可能对R中的有用:Purr包purr包专为而设计。 www.kdnuggets.com201901vazquez-2018-top-7-r-packages.html作者简介:Anna Kayfitz,StrategicDB Corp首席执行官,该公司是一家和分析公司 其他福利:来自于名企的科学工作者,北大华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。

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      数据脱敏(Data Masking,DMask)是一款敏感数据脱敏与水印标记工具,可对数据系统中的敏感信息进行脱敏处理并在泄漏时提供追溯依据,为企业数据共享、迁移、分发提供安全保护措施。

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