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hive bucket

hive中table可以拆分成partition, table和partition可以通过CLUSTERED BY 进一步分bucketbucket中的数据可以通过SORT BY排序。 hive根据y的大小,决定抽样的比例。 例如,table总共分了64份,当y=32时,抽取(64/32=)2个bucket的数据,当y=128时,抽取(64/128=)1/2个bucket的数据。 2.x表示从哪个bucket开始抽取。 例如,table总bucket数为32,tablesample(bucket 3 out of 16),表示总共抽取(32/16=)2个bucket的数据,分别为第3个bucket和第(3+16=)19 个bucket的数据。

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Elasticsearch使用:Bucket aggregation

正确理解 Bucket aggregation 对我们使用 Kibana 非常重要。Elasticsearch 提供了非常多的 aggregation  [ˌæɡrɪˈɡeɪʃn] 可以供我们使用。 其中 Bucket aggregation 对于初学者来说也是比较不容易理解的一个。在今天的这篇文章中,我来重点讲述这个。 存储桶(bucket)是聚合的关键要素。 接下来我们开始谈我们的重点了:Bucket aggregation。 简单地说:Bucket aggregation 是一种把具有相同标准的数据分组数据的方法。 例如,假设我们的时间间隔值为5,存储分区大小为6,则年龄32会四舍五入为30。

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    RGW Bucket Shard优化

    先确定对应OSD的OMAP大小,这个过大会导致OSD启动的时候消耗大量时间和资源去加载levelDB数据,导致OSD无法启动(超时自杀)。 使用ceph -s命令观察结果,最好同时使用tailf命令去观察对应的OSD日志.等所有pg处于active+clean之后再继续下面的操作 $ ceph -s #确认compact完成以后的omap大小 20s" % (key.mode, key.owner.id, key.size, key.last_modified.split('.')[0], key.name) #普通小文件下载:文件大小 以及其包含的文件 #conn.list_all() #简单上传,用于文件大小<=8M #conn.upload_file('/etc/passwd','passwd','test_bucket01 ('test_bucket12') #简单下载,用于文件大小<=8M # conn.dowload_file('/lhf_test/test01','passwd','test_bucket01

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    boltdb源码分析系列-Bucket

    的集合 Bucket中可以嵌套Bucket Bucket结构体定义 Bucket结构中各个字段含义如下,关键的字段有*bucket和rootNode,它们描述的是的Bucket对应B+Tree的树根信息 ,当节点中key的个数或者占用的空间大小超过整个node容量的某个值之后,节点必须分裂为两个节点 buckets是子Bucket的集合,因为Bucket中可以嵌套Bucket,所以需要一个字段记录子Bucket 多个Bucket也需要一个伪根Bucket记录它们的信息,这个根Bucket就是tx.root,本文称之为根Bucket, 剩下的Bucket称之为普通Bucket. Bucket3是Bucket2的子Bucket.它们形成父子关系,从而所有Bucket形成树结构,通过根Bucket可以遍历所有子Bucket,但是注意,Bucket之间的树结构并不是B+Tree,而是一个逻辑树结构 ,如Bucket3是Bucket2的子Bucket,但并不是说Bucket3所在的节点就是Bucket2所在节点的子节点。

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    Hive Tunning 补充 关于bucket

    网友南京-李先森给了他收集的一些资料,如下:   Buckets 对指定列计算 hash,根据 hash 值切分数据,目的是为了并行,每一个 Bucket 对应一个文件。 如将 user 列分散至 32 个 bucket,首先对 user 列的值计算 hash,对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为:/ warehouse /xiaojun/dt =20100801 之后的,那为什么要用bucket,没说,本着认真负责的态度,我从网上搜索到了Oreilly《Programming.Hive》这本书,然后在里面找到了答案,现在发出来和大家分享一下。    首先回顾一下分区,分区是切分数据的一种比较方便的方法,比较常用的就是按照日期来进行切分,bucket(中文意思就是篮子,可以放鸡蛋,哈哈)其实也是一种切分数据的方法。    在这种情况下,我们既想加快查询速度,又避免出现如此多的小分区,篮子(bucket)就出现了。

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    【Ceph RGW】Bucket Sharding的设置

    文章目录 Overview Reference Overview Ceph RGW 会把 bucket 的索引数据存在 index_pool 里,这个索引池,默认叫做 .rgw.buckets.index ,如果一个桶有很多对象,比如说成千上万,甚至到百万,如果恰好你没有给每个 bucket 设置可以存储的最大对象数,那么上百万的索引数据,会给这个 bucket 的读写造成很大的性能影响,试想一下,成百万的大 Ceph 0.94版本之后,用户可以给索引文件进行 sharding,rgw_override_bucket_index_max_shards,允许用户给桶 bucket 设置最大的分片数。

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    聊聊leaky bucket算法的实现

    序 本文主要研究一下leaky bucket算法的实现 leaky bucket算法 bucket以一定速率滴水,相当于增加桶容量 bucket有其容量限制,请求过来时bucket满,则直接被抛弃 请求到来时 ,如果bucket不满,则放入bucket,相当于放行 简单实现 public class LeakyBucket { private final long capacity; private 与token bucket算法相反,前者是漏水,后者是添加token leaky bucket由于是漏水算法,所以不能像token bucket添加token那种可以累积,因此leaky bucket不能支持 burst突发流量 doc Leaky Bucket Algorithm Leaky bucket algorithm for flow control Computer Network | Leaky bucket algorithm

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    RGW Bucket Shard设计与优化-中

    确认compact完成以后的omap大小: du -sh /var/lib/ceph/osd/ceph-$id/current/omap 9. 注意下面的操作一定要确保对应的bucket相关的操作都已经全部停止,之后使用下面命令备份bucket的index radosgw-admin bi list --bucket=<bucket_name > > <bucket_name>.list.backup 通过下面的命令恢复数据 radosgw-admin bi put --bucket=<bucket_name> < <bucket_name >.list.backup 查看bucket的index id root@demo:/home/user# radosgw-admin bucket stats --bucket=bucket-maillist # radosgw-admin bucket stats --bucket=bucket-maillist { "bucket": "bucket-maillist", "pool":

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    bucket4j使用实例

    Bucket bucket = Bucket4j.builder().addLimit(limit).build(); IntStream.rangeClosed(1,5 Bucket bucket = Bucket4j.builder().addLimit(limit).build(); // do polling in infinite [main] INFO com.example.demo.Bucket4jTest - do remote call 23:14:46.744 [main] INFO com.example.demo.Bucket4jTest [main] INFO com.example.demo.Bucket4jTest - do remote call 23:15:10.749 [main] INFO com.example.demo.Bucket4jTest [main] INFO com.example.demo.Bucket4jTest - do remote call 前面5个token消耗完之后,后续每隔12秒消耗一个token 小结 bucket4j

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    Boltdb源码分析(四)----bucket结构

    结构 由于bucket和其他很多东西有关联。 最小的管理单位是page,将文件按照page大小分割成块。 ? 然后将文件对应的page映射到内存中,是这样的一个二维地图。meta是入口,其中有数据的root部分。 然后每个node有着不同的属性,是保持key Value的,还是保持bucket(表头)。 ? 然后才是bucket结构。 其中bucket就是一个过程,其中bucket的探索定位是通过游标cursor来实现的。 那么下面看代码: github.com/boltdb/bolt/bucket.go ? 红色框中,显示了bucket的root是从meta root中获取的。 因为bucket是可以嵌套的,也就是说bucket中,不仅仅可以包含key value数据,也可以嵌套包含bucket

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    聊聊token bucket算法的实现

    序 本文主要研究一下token bucket算法的实现 限流算法概述 主要有如下几种: 基于信号量Semaphore只有数量维度,没有时间维度 基于fixed window带上了时间维度,不过在两个窗口的临界点容易出现超出限流的情况 又请求了10次,而从00:30-01:30这个时间窗口来看,这一分钟请求了20次,没有控制好 基于rolling window就是要解决fixed window没解决的窗口临界问题,主要有基于token bucket 的算法,以及基于leaky bucket的算法 token bucket算法 token按指定速率添加到bucket中 一个bucket有其容量限制,超过其容量则多余的token会被丢弃 当请求到来时, 给出的一个简单实现,用于理解token bucket算法 这个算法没有采用线程去refill token,因为bucket太多的话,线程太多,耗cpu 这个算法没有存储每个period使用的token, doc Brief overview of token-bucket algorithm

    1.1K10

    查询bucket已用量脚本-python

    = parsedurl.netloc[:-len(self.service_base_url)] if len(bucket) > 1: # remove last dot bucket = bucket[:-1] interesting_headers = { 'content-md5': '', if it exists if bucket ! = 'xxx' #替换成相应的bucket名称 result = s3client.get_bucket_usage(bucket_name) print 'objects_num= %s , total_Bytes_Used ,total_Bytes_Used为当前bucket内的已用容量(单位为Byte)

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    清空 COS Bucket 内文件 (Java)

    COS 的web控制台和登录工具里面没有提供清空bucket的功能,批量删除每次删除上限1000条,且删除的操作相对麻烦。 刚好有删除bucket的需求,但是需要先清空bucket下的文件。 secretKey) COSCredentials cred = new BasicCOSCredentials(secretId, secretKey); // 2 设置bucket ; // 3 生成cos客户端 COSClient cosclient = new COSClient(cred, clientConfig); // bucket 的命名规则为{name}-{appid} ,此处填写的存储桶名称必须为此格式 String bucketName = "你的bucket名称-你的appid"; // 循环进行删除

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    AWS 如何配置 Bucket 的 CORS

    在 AWS 中如何配置 Bucket 的 CORS。 因为我们有时候需要进行跨域访问。 具体配置的位置在你的 Bucket 中。 https://www.cwiki.us/questions/57939120

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    分布式环境下限流方案的实现redis RateLimiter Guava,Token Bucket, Leaky Bucket

    按照一定的规则如帐号、IP、系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 1、客户端限流 2、服务端限流 数据库限流 红线区,力保数据库 漏桶算法(Leaky Bucket 可见这里有两个变量,一个是桶的大小,支持流量突发增多时可以存多少的水(burst),另一个是水桶漏洞的大小(rate)。 漏桶(Leaky Bucket) 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水 即最大瞬间流量是64M private static final int DEFAULT_BUCKET_SIZE = 1024 * 1024 * 64; // 一个桶的单位是1字节 1024 * 1024 * 64 private ArrayBlockingQueue<Byte> tokenQueue = new ArrayBlockingQueue<>(DEFAULT_BUCKET_SIZE

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    token bucket限流算法原理及代码

    的算法,以及基于leaky bucket的算法 token bucket算法 token按指定速率添加到bucket中 一个bucket有其容量限制,超过其容量则多余的token会被丢弃 当请求到来时 给出的一个简单实现,用于理解token bucket算法 这个算法没有采用线程去refill token,因为bucket太多的话,线程太多,耗cpu 这个算法没有存储每个period使用的token return false } cl.bucket <- 1 return true } func (cl *ConnLimiter) ReleaseConn() { c :=<- cl.bucket 参考 https://github.com/vladimir-bukhtoyarov/bucket4j/blob/master/doc-pages/token-bucket-brief-overview.md https://en.wikipedia.org/wiki/Token_bucket

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    RGW Bucket Shard设计与优化-上

    1 bucket index背景简介 bucket index是整个RGW里面一个非常关键的数据结构,用于存储bucket的索引数据,默认情况下单个bucket的index全部存储在一个shard文件 (当然你也可以使用Indexless bucket) indexless bucket介绍和使用可以参考下面内容 http://www.ksingh.co.in/blog/2017/01/30/ceph-indexless-bucket-part 合理设置bucket 的shard 数量 shard的数量并不是越多越好,过多的shard会导致部分类似list bucket的操作消耗大量底层存储IO,导致部分请求耗时过长。 "rgw_override_bucket_index_max_shards": "0", 查看bucket列表 root@demo:/home/user# radosgw-admin bucket " ] 获取multi-upload这个bucket 的ID root@demo:/home/user# radosgw-admin bucket stats --bucket=multi-upload

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    桶排序(Bucket Sort)的数组实现

    桶排序(Bucket Sort)是迄今为止最快的一种排序法,其时间复杂度仅为Ο(n),也就是线性复杂度!不可思议吧? 但它是有条件的 桶排序(BucketSort) 小结: 1 桶排序核心思想是:根据数据规模n划分,m个相同大小的区间 (每个区间为一个桶,桶可理解为容器) 2 每个桶存储区间内的元素(区间为半开区间例如 选择快速排序,或者归并排序,或者插入排序 5 依次从每个桶中取出元素,按顺序放入到最初的输出序列中(相当于把所有的桶中的元素合并到一起) 6 桶可以通过数据结构链表实现 7 基于一个前提,待排序的n个元素大小介于 [MAX_LEN]; memset(bucket,0,sizeof(bucket)); // 用多个桶分别来记录相应索引i在原数组arr中出现的次数,全初始化为0 while(bucket[i]>0) { cout<<i<<" "; // 按序出桶 bucket[i]--;

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    RGW Bucket Shard设计与优化-下

    OMAP过大的OSD服务恢复 当bucket index所在的OSD omap过大的时候,一旦出现异常导致OSD进程崩溃,这个时候就需要进行现场"救火",用最快的速度恢复OSD服务,于是有了下面这篇文章 先确定对应OSD的OMAP大小,这个过大会导致OSD启动的时候消耗大量时间和资源去加载levelDB数据,导致OSD无法启动(超时自杀)。 调整日志级别 ceph tell osd.214 injectargs "--debug_osd=0/5" 删除ceph.conf里面之前临时新加的内容 至此bucket shard部分三篇内容就分享完了

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