也就是说基于hudi hms catalog，flink建表之后，flink或者spark都可以写，或者spark建表之后，spark或者flink都可以写。...但是目前 hudi 0.12.0版本中存在一个问题，当使用flink hms catalog建hudi表之后，spark sql结合spark hms catalog将hive数据进行批量导入时存在无法导入的情况...，具体复现方式与版本如下： hudi 0.12.0 flink 1.13.6 spark 3.3.0 hive （HDP 3.1.4版本） flink sql建表 create catalog hudi...hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning'='false', 'index.bootstrap.enabled' = 'true' ); hive中建表以及导入数据...metastore中spark.sql.sources.schema.part.0配置对应的value中字段sr_returned_date_sk的nullable属性为false，而如果通过spark建上述表的话
表结构信息如下： CREATE TABLE `data_stat` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `day` int(8) NOT NULL DEFAULT...而通过沟通，我惊奇的发现业务对于这个表的使用是有问题的。他说如果不添加索引字段room,业务就写入不了数据了。...netid）,连接的就近站点(room)是北京，在线时长(item)为15分钟(value) 在这种情况下，因为字段(day,kind,netid,item)是唯一性索引，那么第2条记录对应的数据是无法写入的...索引确实需要重建，根据业务反馈的查询场景，其实添加非唯一性索引（`day`,`netid`,`room`）已经足够覆盖目前的查询，而更有意义的是：数据写入不会因为索引设计不合理/新增业务字段而导致数据无法写入...索引优化的知识补充，通过这个问题，无论是历史遗留还是新人犯的错误，其实都从侧面反映出我们需要提供一些可供参考的技术建议，这是一个持续改进的过程。
我们来确认一下，有没有安装什么软件把注册表给封了。如杀毒软件,防火墙等。把这些软件关了之后，再安装软件试试；如果不行，就把杀毒软件卸载了，再安装软件试试。 2....我们可以看到窗口右侧有很多选项，在“组策略”选项中找到：“阻止访问注册表编辑工具”，左键双击：“阻止访问注册表编辑工具”； ? 6....在弹出的“阻止访问注册表编辑工具”窗口中，选择：“已禁用”并点“确定”，退出“本地组策略编辑器”，则已经为注册表解锁。 image.png 7.
如果下载多个文件的时候，有时候莫名其妙的出现500服务器错误，很有可能是没有设置KeepAlive 属性导致的。...出现应用程序未处理的异常：2015/1/6 11:40:56 异常类型：WebException 异常消息：远程服务器返回错误: (500) 语法错误，无法识别命令。
缺点： 生成是随机的，无法做到顺序生成； 性能虽然高，但是输出的格式不一定符合业务要求，无法比较大小； 2、Snowflake snowflake(雪花算法)是一个开源的分布式ID生成算法，结果是一个...leaf_forever/节点记录时间做比较，若小于{self}时间则认为机器时间发生了大步长回拨，服务启动失败并报警； 若未写过，证明是新服务节点，直接创建持久节点leaf_forever/${self}并写入自身系统时间...，认为当前系统时间准确，正常启动服务，同时写临时节点leaf_temporary/${self} 维持租约； 否则认为本机系统时间发生大步长偏移，启动失败并报警； 每隔一段时间(3s)上报自身系统时间写入...AllocSvr 切换的问题，执行步骤如下： Client 根据本地共享内存缓存的路由表，选择对应的 AllocSvr，如果路由表不存在，随机选择一台 AllocSvr； 对选中的 AllocSvr...，除了处理 sequence 逻辑外，判断响应包是否带有新路由表，如果有，更新本地路由表，并决策是否返回第 1 步重试； 容灾2.0 总结 以上就是一些场景下生成分布式唯一ID的方案选择，分布式唯一
Twitter snowflake 64 位 id 结构 序列号与 TiDB 写入热点 唯一序列号多被用于为表的主键字段赋值。...但甲之蜜糖，乙之砒霜，单机 RDBMS 的最佳实践放到 TiDB 上，会使写入压力总是集中在一个 region 上，这样就构成了持续的写入热点，无法发挥出 TiDB 这种分布式数据库的并行写入能力，降低了业务写入瓶颈...两张表中的 global_tx_no 字段和 branch_tx_no 字段（高亮）使用 Twitter snowflake 生成。...我们将通过以下三个实验来展示如何打散 Twitter snowflake 的写入热点。 1.第一个实验中，我们采用默认的表结构和默认 snowflake 设置，向表写入整型序列号，压测持续了 10h。...从下面的测试成绩表可以看出，默认表结构配合 snowflake 默认配置生成的序列号，由于存在严重的写入热点，其写入性能较另外两个测试有较大的差距。 b.
这种推断通常称为读取时模式而不是写入时模式，后者适用于数据仓库的严格模式结构。...跟踪行级表更改 Delta Lake[18] 和 Snowflake[19] 等数据湖允许用户在行级别跟踪和捕获对表所做的更改。...因此，像 Snowflake[24] 这样的数据湖平台在数据摄取阶段施加了一定的约束，以确保传入的数据没有错误或不一致，否则可能会在以后导致分析不准确。...元数据管理也可以发挥作用，因为它定义了数据表的特定属性以便于搜索。但是像 Snowflake 这样的数据湖不使用索引[26]，因为在庞大的数据集上创建索引可能很耗时[27]。...以大数据分析着称的Apache Spark等开源平台无法支持高并发。
UUID和雪花(Snowflake)算法该如何选择？...在单库单表的场景下，我们可以使用数据库的自增字段作为 ID，因为这样最简单，对于开发人员来说也是透明的。但是当数据库分库分表后，使用自增字段就无法保证 ID 的全局唯一性了。...想象一下，当我们分库分表之后，同一个逻辑表的数据被分布到多个库中，这时如果使用数据库自增字段作为主键，那么只能保证在这个库中是唯一的，无法保证全局的唯一性。...有序ID会提升数据的写入性能 我们知道 MySQL InnoDB 存储引擎使用 B+ 树存储索引数据，而主键也是一种索引。...我们知道机械磁盘在完成随机的写时，需要先做 “寻道” 找到要写入的位置，也就是让磁头找到对应的磁道，这个过程是非常耗时的。而顺序写就不需要寻道，会大大提升索引的写入性能。
公司裁员我们无法决定，我们能做的就是不断提升自己，提前准备。 本系列文章主要分享了之前博主真实面试中遇到的一些问题，希望能够帮助准备就业或者跳槽的朋友。...3、snowflake（雪花算法) :Twitter的分布式自增ID算法snowflake,Twitter的分布式自增ID算法snowflake,且生成的ID是根据时间有序的,SnowFlake 算法生成...,大大降低了写入数据的效率。...用创建账号为例子,前端将用户填写在表单的数据转换成json,然后通过ajax指定请求地址,发起请求,后端在control层接受前台传递的参数,转发到Service层,在Service做参数校验,不符合则直接返回错误提示...2、Transactional 注解属性 propagation 设置错误这种失效是由于配置错误，若是错误的配置以下三种 propagation，事务将不会发生回滚。
但就像兰博基尼可能无法让我比普锐斯（或自行车，如果有交通）更快地工作一样，数据库的实际工作负载将决定哪一个更快。...在深入研究基准之后，我们发现该基准没有执行任何 JOIN，因此在单个表中进行操作，并且还严重依赖于对不同项目进行计数。...数据库也不例外；如果删除溢出检查、不刷新写入、为某些操作提供近似结果或不提供 ACID 保证，则可以使它们更快。...如果数据库中的错误导致您选择竞争对手，那么在短短几周内，如果该错误已被修复，那么这将看起来是一个愚蠢的原因。这对于性能来说也是如此。...根据数据库系统的架构方式，此查询可以是瞬时的（返回第一页和游标，如 MySQL），对于大型表可能需要数小时（如果必须在服务器端复制表，如 BigQuery） ），或者可能会耗尽内存（如果它尝试将所有数据拉入客户端
不过对于大部分场景来说，第一种选择并不适用，比如像评论表你就很难找到一个业务字段作为主键，因为在评论表中，你很难找到一个字段唯一标识一条评论。...在单库单表的场景下，我们可以使用数据库的自增字段作为 ID，因为这样最简单，对于开发人员来说也是透明的。但是当数据库分库分表后，使用自增字段就无法保证 ID 的全局唯一性了。...想象一下，当我们分库分表之后，同一个逻辑表的数据被分布到多个库中，这时如果使用数据库自增字段作为主键，那么只能保证在这个库中是唯一的，无法保证全局的唯一性。...有序ID会提升数据的写入性能 我们知道 MySQL InnoDB 存储引擎使用 B+ 树存储索引数据，而主键也是一种索引。...我们知道机械磁盘在完成随机的写时，需要先做 “寻道” 找到要写入的位置，也就是让磁头找到对应的磁道，这个过程是非常耗时的。而顺序写就不需要寻道，会大大提升索引的写入性能。
由于本函数易于用二进制的电脑硬件使用、容易进行数学分析并且尤其善于检测传输通道干扰引起的错误，因此获得广泛应用。...，可以引入 队列缓冲+批量写入架构， 等区间满了，再一次性将记录保存到DB中，并且异步进行获取和写入操作, 保证服务的持续高并发。...缺点： 分库分表后，同一数据表的自增ID容易重复，无法直接使用（可以设置步长，但局限性很明显）； 性能吞吐量整个较低，如果设计一个单独的数据库来实现 分布式应用的数据唯一性， 即使使用预生成方案，也会因为事务锁的问题...算法 snowflake算法的吞吐量在 100W ops + 但是 snowflake算法 问题是啥呢？...ID 校验，比如订单系统查询某个订单 ID 是否存在，如果不存在就直接返回。
传统数据库表的自增主键是很简单的一种实现方式，前提是你没有分库，也没有分表，如果你分表了，id就会重复，失去唯一性： 当然，通过数据库的一些配置，使不同的分表以不同的起始值但是相同的步长自增，可以绕开这个限制...： 但是，如果哪天发现数据量增大，原先的分表不够用了，需要扩容，这时，就很麻烦很难搞了。...利用数据库自增 依然利用数据库产生自增id，保证唯一性，和开头提到的不同之处是，单独使用一张（或固定几张）数据库表专门用来产生自增id，与业务无关，后续不再重新分表，数据量大时，可以删除早一些时候产生的数据...一些大型分布式数据库，比如HBase，ElasticSearch等，也都是利用顺序写这个特点提高数据的写入性能的。...永远都是只能减小，无法消灭。 ##最后 忍不住再夸一下算法的名字，snowflake，真是美妙。
续《表扫描与索引扫描返回的行数不一致》 上篇文章主要介绍了如何从分析表得到的报错，以及trace中的信息，判断表返回的记录与索引返回记录不一致时的处理方式。...ORA-1499的错误是通过“"ANALIZE TABLE|CLUSTER VALIDATE STRUCTURE CASCADE”分析得出的，它的含义是表或聚类和索引之间存在不一致性，具体来讲是索引键值未出现在索引中...： 在表中但未在索引的行： SELECT /*+ FULL(t1) */ rowid, FROM t1 MINUS...导致这种问题的根本原因就是表和索引之间的不一致，可能是由于Oracle的defect产生，或者Oracle外部问题，例如IO丢失。硬件或OS子系统问题可能导致IO丢失写入。...如果出现IO丢失，包含表或索引的块修改操作就可能不会写入Oracle的数据文件中，引起键缺失。解决方法可以参考上一篇文章《表扫描与索引扫描返回的行数不一致》。
全局唯一 ID 问题 问题描述 在分库分表后，每张表的自增 ID 只在本表范围内唯一，但无法保证全局唯一。 例如： 订单表_1 的主键从 1 开始，订单表_2 的主键也从 1 开始。...解决方案 1.1 使用分布式 ID 生成器 推荐工具： Snowflake：Twitter 开源的分布式 ID 算法。 百度 UidGenerator：基于 Snowflake 的改进版。...Leaf：美团开源，号段模式和 Snowflake 双支持。...分布式事务问题 问题描述 分布式事务（如订单表在库 A，库存表在库 B）无法使用单库事务，导致可能会出现数据的一致性问题。 解决方案 3.1 分布式事务框架 Seata：支持跨库的分布式事务。...解决方案 5.1 双写策略 数据迁移期间，旧表和新表同时写入。 待迁移完成后，切换到新表。 5.2 增量同步 使用 Canal 监听 MySQL Binlog，将数据迁移到新分片。
但当主从同步也扛不住的时候就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，且这个唯一ID还必须有规则，能辅助我们解决分库分表的一些问题。...CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (id), ) ENGINE=MyISAM; 当我们需要一个ID的时候，向表中插入一条记录返回主键...优点： 解决DB单点问题 缺点： 不利于后续扩容，而且实际上单个数据库自身压力还是大，依旧无法满足高并发场景。...大致原理如下： 需要新增一个WORKER_NODE表，当应用启动时会向数据库表中插入一条数据，插入成功后返回的自增ID就是workId。...对于时钟回拨的问题，DefaultUidGenerator采用了比较简单粗暴的方式，直接抛出错误 [4hm8v0bmfx.png] 由上图可知，UidGenerator的时间部分只有28位，这就意味着UidGenerator
sacctmgr add cluster snowflake 如果不这样做，将导致slurmctld在切换后无法与slurmdbd对话。...如果SlurmDBD被配置为使用但没有响应，那么slurmctld将利用一个内部缓存，直到SlurmDBD返回服务。缓存的数据在关机时由slurmctld写入本地存储，并在启动时恢复。...由slurmctld生成的作业和步骤记录将根据需要写入缓存，并在返回服务时传输给SlurmDBD。注意，如果SlurmDBD宕机的时间足够长，排队记录的数量超过了最大队列大小，那么消息将开始被丢弃。...在非常特殊的情况下，使用DYNAMIC以外的格式可能会导致行不适合放入页面，MySQL可能会因此在创建表的过程中抛出一个错误。...这是为了清理打字错误。然而，删除用户关联或账户，将导致slurmctld失去对该用户/账户的使用数据的追踪。
但随着数据日渐增长，主从同步也扛不住了，就需要对数据库进行分库分表，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。...在系统设计和实现上要尽可能的简单 趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能...); insert into SEQUENCE_ID(value) VALUES ('values'); 优点 实现简单，ID单调自增，数值类型查询速度快 缺点 强依赖DB，DB单点存在宕机风险，无法扛住高并发场景...) 2 但是单机存在性能瓶颈，无法满足高并发的业务需求，所以可以采用集群的方式来实现。...当应用启动时会向数据库表中去插入一条数据，插入成功后返回的自增ID就是该机器的workId数据，由host，port组成。
与事务在执行中发生错误后立即回滚的方式不同，事务补偿是一种事后检查补救的措施，一些常见的实现方法有：对数据进行对账检查，基于日志进行对比，定期同标准数据来源进行同步等等。...需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最终返回给用户。如图所示： 上图中只是取第一页的数据，对性能影响还不是很大。...如图所示： 4.全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...Snowflake分布式自增ID算法 Twitter的snowflake算法解决了分布式系统生成全局ID的需求，生成64位的Long型数字，组成部分： 第一位未使用 接下来41位是毫秒级时间，41位的长度可以表示...一般做法是先读出历史数据，然后按指定的分片规则再将数据写入到各个分片节点中。
第一代是基于简单的分库分表或者中间件来做 Data Sharding 和 水平扩展。...最有名的系统就是 MongoDB，MongoDB 虽然也是分布式，但仍然还是像分库分表的方案一样，要选择分片的 key，他的优点大家都比较熟悉，就是没有表结构信息，想写什么就写什么，对于文档型的数据比较友好...未来在哪里 Snowflake Snowflake 是一个 100% 构建在云上的数据仓库系统，底层的存储依赖 S3，基本上每个公有云都会提供类似 S3 这样的对象存储服务，Snowflake 也是一个纯粹的计算与存储分离的架构...如果要解决 S3 的 Latency 问题，这里提供一些思路，比如像 RockSet 那样用 SSD 或者本地磁盘来做 cache，或者通过 kinesis 写入日志，来降低整个写入的延迟。...还有很多值得研究的课题 上面的架构只是一个设想，TiDB 其实还不是这样的架构，但未来可能会在这方向去做一些尝试或者研究，在这个领域里面其实还有很多 open question 我们还没有答案，包括云厂商
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