关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性： 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ，查询语句(SQL) 不好编程； 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大...关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。...例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化...现有多维数据库相关分类 现有的多维数据库主要分为“纯”多维数据库和“准”多维数据库，前者以cache这种不依附与关系数据库的数据库种类为主，后者主要是依附于关系数据库，在其之上提取数据生成多维数据表便于进行统计和分析...利用了多维数据集的稀缺性，仅处理非 NULL 数据，以提高查询效率。更加适合于频繁使用的多维数据集中的分区和对快速查询响应的需要。能够极大地提高查询效率，因此可以更细的粒度进行分析。
请注意，以10:10运行的（在RO表上的）此类查询将不会看到10:05之后的数据，而在RT表上的查询总会看到最新的数据。 何时触发压缩以及压缩什么是解决这些难题的关键。...BULK_INSERT（批插入） ：插入更新和插入操作都将输入记录保存在内存中，以加快存储优化启发式计算的速度（以及其它未提及的方面）。所以对Hudi数据集进行初始加载/引导时这两种操作会很低效。...如果满足以下条件，则选择写时复制（COW）存储： 寻找一种简单的替换现有的parquet表的方法，而无需实时数据。 当前的工作流是重写整个表/分区以处理更新，而每个分区中实际上只有几个文件发生更改。...想使操作更为简单（无需压缩等），并且摄取/写入性能仅受parquet文件大小以及受更新影响文件数量限制 工作流很简单，并且不会突然爆发大量更新或插入到较旧的分区。...写入非常小的文件然后进行合并的方法只能解决小文件带来的系统可伸缩性问题，其无论如何都会因为小文件而降低查询速度。 执行插入更新/插入操作时，Hudi可以配置文件大小。
Lambda架构需要双重计算和双重服务 对于是否需要一个额外单独的批处理层，Kappa架构认为一个单独的流式计算层足以成为数据处理的通用解决方案。...Hudi按分区对insert进行分组，分配一个fileId，然后对相应的日志文件进行append操作，知道文件大小达到HDSF块大小。...一个有时间限制compaction操作会被后台以几分钟为周期调度起来，生成一个compactions的优先级列表，并压缩一个fileId包含的所有avro文件以生成进行当前parquet文件的下一个版本...因为对分区的插入操作会是以对现有小文件的更新来进行的，所有这些小文件的问题最终会被一次次的迭代不断修正。最终，文件大小会不断增长直到与HDFS块大小一致。...依赖于hoodie-hadoop-mr类库，Presto和Spark SQL可以对Hudi格式的Hive Metastore表做到开箱即用。
4）统一存储：基于以上三个优点，在现有数据湖之上进行更快速、更轻量的处理意味着仅出于访问近实时数据的目的时不再需要专门的存储或数据集市。 2....2.4 键-值数据模型 在写方面，Hudi表被建模为键值对数据集，其中每条记录都有一个唯一的记录键。此外，一个记录键还可以包括分区路径，在该路径下，可以对记录进行分区和存储。...具体来说，最新的instant被保存为单个文件，而较旧的instant被存档到时间轴归档文件夹中，以限制writers和queries列出的文件数量。...1）upsert操作：这是默认操作，在该操作中，首先通过查询索引将数据记录标记为插入或更新，然后再运行试探法确定如何最好地将他们打包到存储，以对文件大小进行优化，最终将记录写入。...但是这只是在调整文件大小方面进行的最大努力，而不是像insert/update那样保证文件大小。
适用场景 1、表非常大，无法全部存在内存，或者只在表的最后有热点数据，其他都是历史数据。 2、分区表的数据更易维护，可以对独立的分区进行独立的操作。...，那么主键列和唯一索引列都必须包含进来 4、分区表中无法使用外键约束 5、需要对现有表的结构进行修改 6、所有分区都必须使用相同的存储引擎 7、分区函数中可以使用的函数和表达式会有一些限制 8、某些存储引擎不支持分区...9、对于MyISAM的分区表，不能使用load index into cache 10、对于MyISAM表，使用分区表时需要打开更多的文件描述符 分库分表的工作原理 通过一些HASH算法或者工具实现将一张数据表垂直或者水平进行物理切分...升级测试：可以用更高版本的MySQL作为从库 解题方法 充分掌握分区分表的工作原理和适用场景，在面试中，此类题通常比较灵活，会给一些现有公司遇到问题的场景，大家可以根据分区分表，MySQL复制、负载均衡的适用场景来根据情况进行回答...2、写入数据库的数据一定要进行特殊字符转义 3、查询错误信息不要返回给用户，将错误记录到日志 注意： PHP端尽量使用PDO对数据库进行操作，PDO拥有对预处理语句很好的支持的方法，MySQLi也有，但是可扩展性不如
，本来数据应该均匀分布在 10 个分区，但是 0 分区里面却有 319 条数据，这是因为设置了下限，所有小于 300 的数据都会被限制在第一个分区，即 0 分区。...8.3 分区写入 分区和分桶这两个概念和 Hive 中分区表和分桶表是一致的。都是将数据按照一定规则进行拆分存储。...8.3 分桶写入 分桶写入就是将数据按照指定的列和桶数进行散列，目前分桶写入只支持保存为表，实际上这就是 Hive 的分桶表。...同时数据文件也不能过大，否则在查询时会有不必要的性能开销，因此要把文件大小控制在一个合理的范围内。 在上文我们已经介绍过可以通过分区数量来控制生成文件的数量，从而间接控制文件大小。...Spark 2.2 引入了一种新的方法，以更自动化的方式控制文件大小，这就是 maxRecordsPerFile 参数，它允许你通过控制写入文件的记录数来控制文件大小。
，总结的不好之处，望多多指点交流学习 主要通过以下几个点来进行总结分析：索引、语句本身、分区存储、分库分表 索引 在实际工作中，sql优化第一想到的应该就是索引，因为添加索引能够很直观的提升查询效率...， 否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致 9、能够用关联查询的不要用exists 10、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。 ...分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，通过提高减少文件大小，提高IO处理效率，间接的提高查询效率 分区存储，只是在数据存储上采用分区，但是在表现上还是一张表...2、增强可用性：如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用； 3、维护方便：如果表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可； 4、均衡I/O：可以把不同的分区映射到磁盘以平衡...分库分表两种可以配合使用，比如在分表后，还可以对表进行分区存储。
考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描 2.应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描...EXPLAIN PARTITIONS来查看某条SQL语句会落在那些分区上，从而进行SQL优化，我测试，查询时不带分区条件的列，也会提高速度，故该措施值得一试。...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作 3.部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快 4.分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备 5.可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈...，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争 6.可以备份和恢复单个分区 分区的限制和缺点： 1.一个表最多只能有1024个分区 2.如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来...POLARDB 既融合了商业数据库稳定、可靠、高性能的特征，又具有开源数据库简单、可扩展、持续迭代的优势，而成本只需商用数据库的 1/10。
在摄取过程中通常会根据时间在同一位置放置数据，但如果把查询频繁的数据放在一起时，查询引擎的性能会更好，大多数系统都倾向于支持独立的优化来提高性能，以解决未优化的数据布局的限制。...为了能够在文件大小和摄取速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie.parquet.small.file.limit配置来设置最小文件大小。...用户可以将该配置设置为0以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被"填充"到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。...此外还有一个选项可以限制组大小，以改善并行性并避免混排大量数据。•最后将Clustering计划以avro元数据格式保存到时间线。...表查询性能 我们使用生产环境表的一个分区创建了一个数据集，该表具有约2000万条记录，约200GB，数据集具有多个session_id的行。
不同，所以需要先使用 mklabel 创建标签或分区表，最常见的标签（分区表）为“msdos”和“gpt”，其中 msdos 分区就是 MBR 格式的分区表，也就是会有主分区、扩展分区和逻辑分区的概念和限制...屏幕快照 2019-01-10 10.22.29.png NAME：设备名称； MAJ:MIN：主设备号和次设备号； RM：是否为可卸载设备，1表示可卸载设备。可卸载设备如光盘、USB 等。...并非能够 umount 的就是可卸载的； SIZE：设备总空间大小 RO：是否为只读 TYPE：磁盘 disk、分区 part、rom、loop 等设备 mount：挂载点 选项 -f：查看文件系统类型和文件系统的...GPT格式突破了MBR的限制，它不再限制只能存储4个分区表条目，而是使用了类似MBR扩展分区表条目的格式，它允许有128个主分区，这也使得它可以对超过2TB的磁盘进行分区。...GPT还为这些信息保存了循环冗余校验码(CRC)以保证其完整和正确，如果数据被破坏，GPT会发现这些破坏，并从磁盘上的其他地方进行恢复。 下面是GPT格式的分区表信息，大致约占17个字节。
这个问题主要还是在逻辑优化时无法准确的估算数据量导致的，那么我们是否可以在执行过程中根据数据量动态的去调整执行计划来解决这个问题呢？...就可以对Key加一些前缀或者后缀来分散数据 从shuffle的角度出发，如果两个join的表中有一个表是小表，可以优化成BroadcastHashJoin来消除shuffle从而消除shuffle引起的数据倾斜问题...但是上面这些解决方案都是针对单一任务进行调优，没有一个解决方案可以有效的解决所有的数据倾斜问题。...比如对于存在数据倾斜的分区，我们是否可以开启多个task处理，之后再将处理的结果做union？...来设置合并的阀值，默认为64M 只会合并小的分区，太大的分区并不会进行拆分 开启方式： spark.sql.adaptive.enabled=true：启动Adaptive Execution。
为了能够选择文件大小和摄入速度之间的平衡，Hudi提供了一个配置hoodie.parquet.small.file.limit，以能够配置最小允许的文件大小。...用户可以将小文件软限制配置为0，以强制新数据进入一组新的文件组，或将其设置为更高的值，以确保新数据“填充”到现有文件，直到它满足增加摄入延迟的限制。...两步进行Clustering 计划clustering:使用可插拔的clustering测录额来创建clustering计划。...参考：这里 表查询性能 我们从一个已知的生产样式表的一个分区中创建了一个数据集，该数据集有大约20M的记录，磁盘大小约为200GB。数据集有用于多个“sessions”的行。...一些值得注意的用例正在积极使用clustering解决: 重写数据并在静止时加密数据。 从表中删除未使用的列，减少存储占用。
索引设计 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描。...查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高。 SQL编写 使用limit对查询结果的记录进行限定。 避免select *，将需要查找的字段列出来。...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快。 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备。...POLARDB 既融合了商业数据库稳定、可靠、高性能的特征，又具有开源数据库简单、可扩展、持续迭代的优势，而成本只需商用数据库的 1/10。...MaxCompute可以理解为开源的Hive，提供SQL/mapreduce/ai算法/python脚本/shell脚本等方式操作数据，数据以表格的形式展现，以分布式方式存储，采用定时任务和批处理的方式处理数据
•假设平均文件大小为100KB，这将为我们提供10 PB的总存储空间。 100B*100KB=>10PB •我们还假设每分钟将有一百万个活动连接。...客户机如何有效地侦听其他客户机发生的更改？ 一种解决方案是，客户机定期与服务器检查是否有任何更改。...它还可以应用于网络数据传输，以减少必须发送的字节数。对于每个新传入的块，我们可以计算它的散列，并将该散列与现有块的所有散列进行比较，以查看我们的存储中是否已经存在相同的块。...1.垂直分区： 我们可以对数据库进行分区，以便在一台服务器上存储与某个特定功能相关的表。例如，我们可以将所有与用户相关的表存储在一个数据库中，将所有与文件/块相关的表存储在另一个数据库中。...这种方法仍然会导致分区过载，这可以通过使用一致散列来解决。 10缓存 我们的系统中可以有两种缓存。为了处理热文件/块，我们可以为块存储引入缓存。
小文件处理 Apache Hudi提供的一个关键特性是自我管理文件大小，这样用户就不需要担心手动维护表。...写期间VS写入后小文件优化 常见解决小文件的方法是写的时候就产生了大量小文件，事后再把这些文件合并到一起可以解决小文件带来的系统可扩展性问题；但是可能会影响查询的 SLA，因为我们把很多小文件暴露给它们...在进行insert/upsert操作时，Hudi可以指定文件大小。 核心配置 为了便于说明，本文只考虑 COPY_ON_WRITE 表的小文件自动合并功能。...Spark+Hudi优化 通过Spark作业将数据写入Hudi时，需要注意的调优手段如下： 输入并行性： Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0...版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行调整。
ERROR 4725 (HY000): tablet does not exist 创建分区表示例 OceanBase 分布式分片基于分区表实现，大表必须创建分区。...obclient> ALTER SYSTEM SET system_memory='xxG'; rootservice_memory_limit Root Service 的最大内存容量限制 obclient...uc1，该资源池下的每个资源单元使用 uc1 的规格进行配置； ZONE_LIST ('zone1','zone2') 是为资源池指定的使用范围，表示该资源池要在 zone1 和 zone2 上创建资源单元...限制 OceanBase 社区版暂不支持字符序 utf8mb4_general_ci。更多关于 OceanBase 与 MySQL 的兼容性[6]。...OceanBase 不同租户资源隔离（IOPS，内存，CPU）更好适配多业务场景； OBD 白屏部署方式更加高效、直观，OCP 管理平台功能全面； 业务应用方使用 OceanBase 比 MySQL 有点区别（大表创建分区表
同时 DataNode一般默认存三份副本，以保障数据安全。同时该文件所存放的位置也写入到NameNode的内存中，如果有Secondary NameNode高可用节点，也可同时复制一份过去。...其元数据会占用大量 namenode内存（一个元数据大概150字节），影响namenode性能 5.影响磁盘寻址时间 1.3 小文件出现的原因 启用了动态分区，往动态分区表插入数据时，会插入大量小文件...的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并) set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; -- 执行Map前进行小文件合并 set hive.input.format...set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 2-distribute by rand() 往动态分区插入数据时，在已经写好的SQL末尾加上distribute...set spark.sql.shuffle.partition=10 则表示，shuffle后，只会产生10个partition. 4-repartition() select /*+ repartition
否则，Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件，并使该作业失败。通常，默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取，以保留长达5（10 * 0.5）个小时的数据。...如果以繁进行摄取，或者为查询提供更多运行时间，可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。 2....例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...写入非常小的文件然后进行合并的方法只能解决小文件带来的系统可伸缩性问题，其无论如何都会因为小文件而降低查询速度。 执行插入更新/插入操作时，Hudi可以配置文件大小。...对于写时复制，可以配置基本/parquet文件的最大大小和软限制，小于限制的为小文件。Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。
对于写表上的复制，它提供了现有parquet表的临时替代，同时提供了插入/删除和其他写侧功能。 增量查询：根据给定的提交/压缩，查询只要查询写入表的新数据。...针对这样一个表运行的SQL查询(例如:select count(*)计算该分区中的总记录)，首先检查最近提交的时间轴，然后过滤每个文件组中除最近的文件片以外的所有文件片。...写表复制的目的，是从根本上改进目前表的管理方式 支持在文件级原子更新数据，而不是重写整个表/分区 量地消费更改，而不是浪费的扫描或启发式搜索 制文件大小以保持优异的查询性能(小文件会极大地影响查询性能...注意，这种在10:10运行的查询不会看到上面10:05之后的数据，而快照查询总是看到最新的数据。 触发压缩时，决定压缩的是什么，这是解决这些难题的关键。...通过实现压缩策略，将最新的分区与旧的分区进行比较，我们可以确保读优化查询以一致的方式查看X分钟内发布的数据。
3、Hive的内部组成模块，作用分别是什么 元数据：Metastore 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等...by联合使用，Hive要求distribute by语句要写在sort by语句之前 16、Cluster by何时使用 要根据某个字段进行分区，并且以这个字段进行排序时使用Cluster by...28、如何理解动态分区调整 以第一个表的分区规则，来对应第二个表的分区规则，将第一个表的所有分区，全部拷贝到第二个表中来，第二个表在加载数据的时候，不需要指定分区了，直接用第一个表的分区即可 29...、数据倾斜时，如何将众多数据写入10个文件 1.设置reduce数量10,使用id,对id进行分区distribute by 2.设置reduce数量10，然后使用 distribute by rand...1、用户不允许扫描所有分区 2、使用了order by语句的查询，要求必须使用limit语句 3、限制笛卡尔积的查询 33、JVM重用有什么好处 重复利用JVM，以减少JVM开启和关闭的次数，减少任务开销
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