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桶排序(Bucket Sort)的组实现

桶排序的组实现桶排序Bucket Sort从1956年就开始被使用,该算法的基本思想是由E. J. Issac R. C. Singleton提出来。 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={3,1,4,8,2,13,3,5,2 }; 简单情形:没有小(如果有小,可以考虑先整体*10^n,n为小位最大值,后面再复原) int i, bucket; memset(bucket,0,sizeof(bucket)); 用多个桶分别来记录相应索引 i在原组arr中出现的次,全初始化为0 int ElemNum=sizeof(arr)sizeof(arr); 计算原序列中的个,记为ElemNum for(i=0;i

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hive bucket

set hive.enforce.bucketing = true 可以自动控制上一轮reduce的量从而适配bucket的个,当然,用户也可以自主设置mapred.reduce.tasks去适配bucket x OUT OF y)1.y必须是table总bucket的倍或者因子。 例如,table总共分了64份,当y=32时,抽取(6432=)2个bucket据,当y=128时,抽取(64128=)12个bucket据。2.x表示从哪个bucket开始抽取。 例如,table总bucket为32,tablesample(bucket 3 out of 16),表示总共抽取(3216=)2个bucket据,分别为第3个bucket和第(3+16=)19个 bucket据。

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    Elasticsearch使用:Bucket aggregation

    简介Elasticsearch 除了在搜索方面非常之快,对据分析也是非常重要的一面。正确理解 Bucket aggregation 对我们使用 Kibana 非常重要。 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据分组据的方法。 创建存储桶:收集具有共同标准的文件可以具有一个或多个与其关联的指标bucket 每个存储桶的文档(文档)是默认指标首先,我们可以按照 cetegory 进行分类:我们从上面的表格可以看出来 category

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    RGW Bucket Shard优化

    1.bucket index背景简介bucket index是整个RGW里面一个非常关键的据结构,用于存储bucket的索引据,默认情况下单个bucket的index全部存储在一个shard文件(shard 量为0,主要以OMAP-keys方式存储在leveldb中),随着单个bucket内的Object量增加,整个shard文件的体积也在不断增长,当shard文件体积过大就会引发各种问题。 omap形式存储在OSD所在节点的leveldb中,当单个bucket存储的Object量高达百万量级的时候, deep-scrub和bucket list一类的操作将极大的消耗磁盘资源,导致对应OSD 出现异常, 如果不对bucket的index进行shard切片操作(shard切片实现了将单个bucket index的LevelDB实例水平切分到多个OSD上),据量大了以后很容易出事。 合理设置bucket 的shard 量 shard的量并不是越多越好,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。

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    关于shared pool的深入探讨(一)

    grep Bucket Bucket 0 size=44  Bucket 1 size=76  Bucket 2 size=140 Bucket 3 size=268 Bucket 4 size=524 10 size=32780 我们注意,在这里,小于76的块都位于Bucket 0上;大于32780的块,都在Bucket 10上初始的,据库启动以后,shared pool多是连续内存块当空间分配使用以后 分割这个chunk,剩余部分会进入相应的Bucket,进一步增加碎片最终的结果是,Bucket 0上的内存块会越来越多,越来越碎小(在我这个测试的小型的据库上,Bucket 0上的碎片已经达到9030 个而shared_pool_size设置仅为150M)通常如果每个Bucket上的chunk多余2000个,就被认为是share pool碎片过多而在大多情况下,我们请求的都是相对小的chunk,这样搜索 来管理0~199共200个Bucket,size以4为步长递增;200~249共50个Bucket,size以64递增.这样每个Bucket中容纳的chunk量大大减少,查找的效率得以提高.这就是Oracle9i

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    使用Bucket字段来快速分组你的报表记录

    2.根据不同的字段类型来编辑bucket字段编辑值型的Bucket字段编辑下拉列表的Bucket字段编辑文本类型的Bucket字段一、在值型字段上添加一层Bucket分组从来Source Column 2.添加bucket字段名称。他在报表中显示为列名。因为一个bucket字段会包含多个bucket值(每个bucket代表不同的值范围),所以我们要给他们起一个恰当的名字。 回到报表中,你就会看到值型的bucket列按照我们划分的范围来进行显示了。 你不需要在这个范围内输入任何的值。命名为Large。8点击OK。?对于值型的bucket字段来说,每一个范围都大于低一级的值,大于高一级的值。 重要:下拉列表的bucket名字必须包含至少一个字母或符号。如果一个下拉列表的bucket字段名称中只包含字的话,这个bucket字段将不能保存。

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    修复Multisite下的reshard同步

    业务背景默认情况下只有当单个bucket承载的object量过多,导致omap过大才会要做reshard,所以理论上reshard操作比较少,但是在开启了Multisite的情况下,一旦对bucket 进行了reshard操作,则会破坏原有的元据对应规则,导致对应的bucket无法进行据同步,官方从L版本的12.2.8开始才有了如何在Multisite场景下的reshard修复方案。 一旦你决定要在Multisite下面进行reshard,并且要修复对应bucket据同步功能,则意味着你要停掉整个集群的RGW服务,因此进行整个修复操作之前务必知道这样做的风险,避免造成重大损失。 操作流程查看主从集群的同步状态,确保对应bucket已经完成据同步,建议停掉对应bucket据写入并等待同步完成。 -42d8-80d1-5e83c25d5661.72437.1total entries: 6之后在从集群删除bucket所有据,同时清除bucket (据量大会耗时很长)# radosgw-admin

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    prometheus-nginxlog-exporter构建Nginx日志监控

    可以开启 dashborad rgw 通过 prometheus-nginxlog-exporter 可以解析 Nginx 日志,还有一些正则可以去处理,然后通过 relabel 的配置,让其在指标据上打上标签 加一个请求相关的监控,所以需要去解析日志,在 prometheus-nginxlog-exporter 中,通过配置文件,可以把标签和端口等设置好,然后让 prometheus 加上这个 endpoint 就可以拉出来据了 body_bytes_sent $request_time labels { app = default } #relabel request { # from = request #} relabel bucket ,status=204} 2nginx_http_response_count_total{app=default,bucket=general__lingqu,method=GET,status=200 =,method=GET,status=200} 338nginx_http_response_size_bytes{app=default,bucket=general__lingqu,method=

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    RGW Bucket Shard设计与优化-中

    1调整OSD的几个op超时参 下面的几个参只是用例,具体根据各位线上情况进行调整,但是不宜过大。 shard量,实现index据的重新分布。 仅支持ceph 0.94.10以上版本,需要停bucket读写,有据丢失风险,慎重使用,出了问题本人概不负责。 通过下面的命令恢复据radosgw-admin bi put --bucket= < .list.backup 查看bucket的index id root@demo:homeuser# radosgw-admin bucket stats --bucket=bucket-maillist{ bucket: bucket-maillist, pool: default.rgw.buckets.data, index_pool

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    白话Elasticsearch31-深入聚合据分析之bucket与metric

    :一个据分组 ,类比据库的话,相当于group by举个例子city name北京 小李 北京 小王 上海 小张 上海 小丽 上海 小陈基于city划分buckets, 划分出来两个bucket,一个是北京 bucket,一个是上海bucket北京bucket:包含了2个人,小李,小王 上海bucket:包含了3个人,小张,小丽,小陈----按照某个字段进行bucket划分,那个字段的值相同的那些据,就会被划分到一个 :对一个据分组执行的统计 ,常见的据分析的metric操作有count,avg,max,min,sum等当我们有了一堆bucket之后,就可以对每个bucket中的据进行聚合分词了,比如说计算一个 bucket内所有据的量,或者计算一个bucket内所有据的平均值,最大值,最小值metric,就是对一个bucket执行的某种聚合分析的操作,比如说求平均值,求最大值,求最小值举个例子:select 中metric:count(*),对每个user_id bucket中所有的据,计算一个量----

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    S3cmd

    #s3cmd mb s3:my-bucket-name  4.删除空 bucket#s3cmd rb s3:my-bucket-name  5.列举 Bucket 中的内容#s3cmd ls s3:my-bucket-name :my-bucket-namefile.txt  12.来获得对应的bucket所占用的空间大小#s3cmd du -H s3:my-bucket-name三:文件夹处理规则  带斜杠的 dir1,相当于上传   2.加 --dry-run参后,仅列出需要同步的项目,不实际进行同步。 #s3cmd sync --dry-run . s3:my-bucket-name  3.加 --delete-removed参后,会删除本地不存在的文件。 #s3cmd sync --delete-removed . s3:my-bucket-name  4.加 --skip-existing参后,不进行MD5校验,直接跳过本地已存在的文件。

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    【问题修复】osd自杀问题跟踪

    omap形式存储在OSD所在节点的leveldb中,当单个bucket存储的Object量高达百万量级的时候,deep-scrub和bucket list一类的操作将极大的消耗磁盘资源,导致对应OSD 做reshard操作对bucket做reshard操作,可以实现调整bucket的shard量,实现index据的重新分布。 仅支持ceph 0.94.10以上版本,需要停bucket读写,有据丢失风险,慎重使用。 另外最新的Luminous可以实现动态的reshard(根据单个bucket当前的Object量,实时动态调整shard量),其实这里面也有很大的坑,动态reshard对用户来讲不够透明,而且reshard 过程中会造成bucket的读写发生一定时间的阻塞,所以从我的个人经验来看,这个功能最好关闭,能够做到在一开始就设计好单个bucket的shard量,一步到位是最好。

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    浅析HystrixRollingNumber(用于qps计据结构)

    qps表示每秒的请求目,能想到的最简单的方法就是统计一定时间内的请求总然后除以总统计时间,所以计是其中最核心的部分。 BucketHystrixRollingNumber中对Bucket的描述是“Counters for a given bucket of time”,即“给定时间桶内的计器”,也即是我们上面所说的“ 组的尾部地址)private final int head;(组的头部地址)ListState中有几个比较重要的方法public Bucket tail():返回组尾部的元素public ListState ,在构造方法中全部发布一次copy on write,写方法(addBucket)返回新的ListStateListState算是个助手类,维持了一个Bucket组,定义了一些围绕着Bucket组的有用操作 BucketCircularArray从名字上来说是一个环形组,组中的每个元素是一个Bucket

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    Ceph RGW bucket 自动分片介绍和存在的问题

    然而,RGW 还是为每个 bucket 维护了一份索引,里面保存了 bucket 中全部对象的元据。 bucket 索引信息还有其他用处,比如为版本控制的对象维护日志、bucket 配额元据和跨区同步的日志。bucket 索引不会影响对象的读操作,但确实写和修改确实会增加一些而外的操作。 这隐含了两层意思:其一,在单个 bucket 索引对象上能存储的据总量有限,默认情况下,每个 bucket 是只有一个索引对象的,所以每个 bucket 中能存储的对象量就是有限的了。 在Hammer 版本中,新增了 bucket 分片功能来解决 bucket 中存储大量据的问题,bucket 的索引据可以存储在多个 RADOS 对象上了,这样 bucket 中存储对象的量就可以随着索引据的分片量的增加而增加了 但这只对新建的 bucket 有效,而且需要有提前的规划,要提前知道 bucket 最终会存储多少据。

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    Radosgw 架构

    S3和Swift接口共用一个通用命>名空间,所以你可以用一个接口写如据、然后用另一个接口取出据。 版本: Mimic 架构RGW 主要由3部分组成。 Frontend,用于接收回复外部客户端的http请求;REST,根据外部请求的http信息选择相应的REST、Handler、Op对请求进行分解处理;RGWRados,完成了对据读写业务的封装。 缓存失效采用LRU算法,采用超时失效+有效窗口方式判断缓存据是否失效。 随着bucket内object的量增加,整个shard文件也在不断增长,当object量超过“bucket shard*每个shard最大容纳object量(默认值:100000)”时,触发reshard Sync 根据metadata log 和 data log 同步 metadata 和 data 据。

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    Elasticsearch 6.x版本全文检索学习之聚合分析入门

    Bucket聚合分析之Terms,该分桶策略最简单了,直接按照term来分桶,如果是text类型,则按照分词后的结果分桶。Bucket聚合分析之Range,通过指定值的范围来设定分桶规则。 ? Bucket聚合分析之Date Range,通过指定日期的范围来设定分桶规则。?Bucket聚合分析之Histogram,直方图,以固定间隔的策略来分割据。 Bucket聚合分析之Date Histogram,针对日期的直方图或者柱状图,是时许据分析中常用的聚合分析类型。 ?6、bucket和metric聚合分析结合使用。 bucket和metric聚合分析整合,分桶后进行据分析。?7、Pipeline聚合分析,针对聚合分析的结果再次进行聚合分析,而且支持链式调用。 计算Bucket值的导。Pipeline聚合分析Parent之moving_avg。计算Bucket值的移动平均值。Pipeline聚合分析Parent之cumulative_sum。

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    白话Elasticsearch33-深入聚合据分析之案例实战bucket + metrics 统计每种颜色电视平均价格

    ----概述继续跟中华石杉老师学习ES,第33篇课程地址: https:www.roncoo.comview55----先回顾一下,白话Elasticsearch32-深入聚合据分析之案例实战Terms Aggregation 中演示了Terms Aggregation ,其实就是分组操作 ,根据某个字段将据分到不同的bucket中,DSL及返回结果如下? 按照color去分bucket,可以拿到每个color bucket中的量,这个仅仅只是一个bucket操作,返回结果中 包含key 和 doc_count 。 更多说明请参考官网----案例:统计每种颜色电视平均价格原始据: ? buckets: key (分组关键字)和doc_count (量)avg_price:我们自己取的metric aggs的名字value:我们的metric计算的结果,每个bucket中的据的price

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    Boltdb源码分析(四)----bucket结构

    事务,每一次对据库的操作是一次事务,每次事务都是一次探索定位,修改或读取据过程 buckets map*Bucket subbucket cache探索过程中,缓存记录下已经探索过的bucketsnodes 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据,也可以嵌套包含bucket。 否则就类型不匹配err3、没有找到,则创建一个bucket。并将rootnode初始化为isLeaf其中bucket.write是将bucket结构据生成page内存据4、然后将写入到node中? n.write(p)就是node据的dump然后回到函CreateBucket中c.node().put(key, key, value, 0, bucketLeafFlag)这里将bucket所对应的 以上就是将查找到的value据转换成bucket类型。以上是对bucket的创建和读取。下面是对key Value的读写put写?这是设置key Value。

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    一文搞懂 Prometheus 的直方图

    那么第一个 bucket 表示响应时间小于等于 0.2s 的请求量,第二个 bucket 表示响应时间大于 0.2s 小于等于 0.4s 的请求量,以此类推。 0.2s 的请求量,第二个 bucket 表示响应时间小于等于 0.4s 的请求量,以此类推。 想象一下,如果 histogram 类型的指标中加入了额外的标签,或者划分了更多的 bucket,那么样本据的分析就会变得越来越复杂。 通过这种方法,你可以丢弃任意的 bucket,但不能丢弃 le=+Inf 的 bucket,因为 histogram_quantile 函需要使用这个标签。 通过累积直方图的方式,还可以很轻松地计算某个 bucket 的样本占所有样本的比例。

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    Elasticsearch JAVA api轻松搞定groupBy聚合

    2)添加聚合函add...函簇以sum函为例public void addSumAgg(String aggName, String fieldName) { SumBuilder builder b)对每个迭代,调用所有的bucket...函簇,这里通过if判断是否命中类型,如果命中了,就通过continue不再继续检查。 c) aggResponseMap使用treeMap是为了保持bucket的有序。3、十种聚合函最后列出我们实现的十种聚合函,你可以根据自己的需求继续添加。 1)返回单个值:sum、avg、min、max、count、cardinality(有误差)2)percentiles:分位查询,传入分位,获取分位上的值;percentileRanks,分位排名查询 ,传入值,返回对应的分位;互为逆向操作。

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