MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
1周前的周四，中途被业务方拉过去解决一次DB故障。由于不太了解当时的业务场景，只是听DBA说数据库服务器数据分区的磁盘丢失(笔者从来没有经历过磁盘突然丢失的场景)，拿着同事的账号登录到发生故障的数据库服务器上，根据进程找到对应的磁盘目录，执行touch /data/mysql/abc, 可以正常执行，说明挂载的/data分区所在的文件系统是可以写的，MySQL命令行进入test库中，执行create table id_a(id int); 卡主， 在另外的一个mysql会话终端中，show processlist是可以正常执行的， show table|show databases都是可以正常执行。现象上看只要是DDL的语句执行均被阻塞，正当准备跟踪MySQL 的所有线程的时候，数据库进程已经被DBA 命令kill掉了。DBA重新挂载了一次/data分区后，启动数据库后，问题得到解决(这种做法大概率存在数据丢失，看后续分析)。
正好偶然的机会，我把我闲置的本本改成了MacOS系统。 期间遇到很多坑，以此文章记录下来。希望对想装黑苹果的小伙伴有所帮助。
首先，出于本人学习需要，要用到linux系统，但是经常又会用到win10，因此迫切需要双系统的电脑。所在本人就琢磨着怎么在不删除原来win10的情况下可以装一个linux的ubuntu系统。
基于时间类分区我之前写过实现篇、细节篇。今天来继续分享一下时间类分区的真实案例：某家互联网公司数据库系统的表调优过程。
EasyRecovery硬盘数据恢复软件采用最新的数据扫描引擎，从磁盘底层读出原始的扇区数据，经过高级的数据分析算法，把丢失的目录和文件在内存中重建出原分区和原来的目录结构，数据恢复的效果非常好。操作简单，向导式的界面让您无需了解数据恢复深层复杂的知识也可以轻松恢复出丢失的文件数据。本软件扫描速度很快，目录结构恢复较好，对中文目录文件名称完美兼容，是一款十分有效的文件恢复工具。
注意点 1： 整个过程中不可动鼠标，使用键盘和触摸板操作。开始备份或还原后中不要动键盘
同步发送是指消息发送方发出一条消息后，会在收到服务端返回响应之后才发下一条消息的通讯方式。
在被蔡徐坤工作室律师函警告之前，被贴上“Z世代”、“二次元”等时髦标签的B站就已经引起众人好奇，仿佛研究透了它，也就读懂了年轻人的兴趣奥义。
最新黑苹果MacOS Big Sur 11.0安装教程，附带各电脑EFI驱动合集、原版引导镜像，图文并茂简单易懂…
页表指出逻辑地址中的页号与所占主存物理块号的对应关系。页式存储管理在用动态重定位方式装入作业时，要利用页表做地址转换工作。
CentOS是根据RHEL释放出的源代码二次编译而成，并去掉了RHEL一些商业图标等版权信息。因此CentOS与RHEL大部分是一样的，但也有不同：
其中第一项是“安装UOS桌面版”，第二项是“校验安装镜像的完整性”，既然都国产了，不明白他为什么不把这个也汉化过来。
客户使用MD1200磁盘柜+RAID卡的方式，创建一组RAID5阵列，分配一个LUN共55T左右，在Linux系统层面对LUN进行分区，划分sdc1和sdc2两个分区，其中sdc1分区大小为2T，通过LVM扩容的方式，将sdc1分区加入到了root_lv中，剩余的sdc2分区格式化为XFS文件系统使用。
MapReduce排序是一种常用的数据排序算法，它将数据划分为若干个分区，并将每个分区内的数据排序。最终，将每个分区内排好序的数据合并成一个有序的输出结果。在MapReduce中，排序通常用于数据预处理、数据统计和数据挖掘等领域。
在spark中，有两种算子，Transformation转换算子和 Action行动算子。Transformation转换算子在整个job任务中，都是一个懒加载，只有真正执行了 Action行动算子的时候，整个job任务才会得到正在的运行。 可以把Transformation转换算子理解成工厂中的流水线， Action行动算子相当于总闸，只有拉下总闸，整条流水线便开始了运行。
接上期，这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表，分别进行JOIN 的运算
蚂蚁集团自研数据库OceanBase已经开源，这对国产分布式数据库来说，是一个重磅消息。一直以来OceanBase作为商业数据库，披露的技术细节并不多,以后又多了一个可以拿来研究的优秀分布式数据库。参考1[1]
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
Kafka 是对分区进行读写的，对于每一个分区的消费，都有一个 offset 代表消息的写入分区时的位置，consumer 消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的 offset 提交一下。表示已记录当当前的消费位置，从这里开始消费。
前几天，有人在星球里，问了一个有趣的算子，也即是RepartitionAndSortWithinPartitions。当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。今天，在这里给大家分享一下。
墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。
解决方案：找替代方案，比如火绒，但是火绒的病毒库不如360，各有利弊吧，自己选适合自己的
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。而当我
相信很多小伙伴都了解过分布式事务或者在项目中也接触到了分布式事务问题，但是基本对分布式事务的认识都是片面的，今天借此给小伙伴们分享我整理的工作中比较常见的分布式解决方案，相信同学们耐心看完后一定会对分布式事务问题有个深刻的认识。
这些问题，很可能是由于Page Cache管理不到位引起的，因为Page Cache管理不当除了会增加系统I/O吞吐外，还会引起业务性能抖动。
一年前，知乎的大数据架构与 TiDB 首次相遇，那时我们将 Hive MetaStore 的元数据库迁移到了 TiDB，得到了超过单机数据库一个量级的性能提升。在见识过分布式 NewSQL 数据库 TiDB 的威力后，我们对它寄予厚望，将它应用到了大数据架构的其他场景下，如：Hive 大查询报警，NameNode RPC 加速。
含4个分区项，偏移地址01BEH——01FDH，分区项1、分区项2、分区项3、分区项4
Hudi支持上层Hive/Presto/Spark查询引擎，其中使用Spark读取Hudi数据集方法非常简单，在spark-shell或应用代码中，通过 spark.sqlContext.read.format("org.apache.hudi").load便可加载Hudi数据集，本篇文章分析具体的实现。
关于二次排序主要涉及到这么几个东西： 在0.20.0 以前使用的是 setPartitionerClass setOutputkeyComparatorClass setOutputValueGroupingComparator 在0.20.0以后使用是 job.setPartitionerClass(Partitioner p); job.setSortComparatorClass(RawComparator c); job.setGroupingComparator
EasyDSS视频直播点播平台可提供一站式的流媒体服务，能实现视频流媒体的上传、转码、存储、录像、推拉流、直播、点播等功能，支持多屏播放，可兼容Windows、Android、iOS、Mac等操作系统，还能支持CDN转推，具备较强的可拓展性与灵活性。
在仓储工作过程中，拣货是必不可少的步骤之一，也是仓储工作中所占比重最大的一个业务流程。
一、Linux内核的组成 相关概念： Linux系统的组成部分：内核+根文件系统 内核：进程管理、内存管理、网络协议栈、文件系统、驱动程序。 IPC(Inter-Process Communication进程间通信):就是指多个进程之间相互通信，交换信息的方法。Linux IPC基本上都是从Unix平台上继承而来的。主要包括最初的Unix IPC，System V IPC以及基于Socket的IPC。另外，Linux也支持POSIX IPC。 运行中的系统环境可分为两层：内核空间、用户空间
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时，会发现内存使用一直处于较高的水平，即使此时系统并没有运行多少软件。
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时，会发现内存使用一直处于较高的水平，即使此时系统并没有运行多少软件。这正是Windows和Linux在内存管理上的区别，乍一看，Linux系统吃掉我们的内存（Linux ate my ram），但其实这也正是其内存管理的特点。
1、Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
Raid大家都知道是冗余磁盘的意思（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID），可以按业务系统的需要提供高可用性和冗余性，目前市面上比较常见的是通过服务器的raid阵列卡来实现此功能。
说明： 在左边的单处理器系统中，如果一个进程想要运行，那么必须将进程地址空间装载到物理内存中才可以运行。 而右边的是多处理器系统中有多个进程需要进入物理内存执行，这里要解决的问题就是，如何将进程地址空间合理的装载到物理内存中，如何合理的分配使用内存，使得每个进程能正确执行。
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Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。 1）数据存储位置 Hive 存储在 HDFS 。数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 2）数据更新 Hive中不建议对数据的改写。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的， 3）执行延迟 Hive 执行延迟较高。数据库的执行延迟较低。当然，这个是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。 4）数据规模 Hive支持很大规模的数据计算；数据库可以支持的数据规模较小。
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。
今天下午的时候，有一位开发同事找我，说有一个技术问题想请教一下。 当然正如他所说，这个问题比较奇怪，而且已经影响了他的测试流程，他说有一个表查看对应的表空间但是显示为空，所以插入不了数据。我们之前做过一次数据迁移，他想让我帮忙看看，能不能修改一下表空间的设置。 好了，问题到这里，看起来已经比较明显了，一个表对应的表空间是必须有的属性，所以应该不会存在为空的情况，而插入不了数据，应该和这个表空间设置没有关系，另有其他的原因，而且他说这个表里面有700多万的数据，现在只剩下90万左右，数据是怎么被清
EasyGBS的对讲喊话功能是我们去年就已经成熟运用的功能了，只要设备带有对讲功能，就可以通过EasyGBS来进行对讲。
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