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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。 x OUT OF y) 1.y必须是table总bucket的倍数或者因子。 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

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。 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 索引映射将包含诸如运动员的位置,姓名,等级,运动,年龄,进球和场位置(例如防守者)之类的字段。 直方图聚合的公式如下所示: bucket_key = Math.floor((value - offset) / interval) * interval + offset 请注意,时间间隔必须为正十进制

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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( 比如你预计单个bucket最多存储100W个Object,那么100W/8=12.5W,设置shard为8是比较合理的。 查看bucket shard rados -p default.rgw.buckets.index ls | wc -l 1000 Federated configurations In federated (bucket_name) bucket = self.conn.get_bucket(bucket_name) all_key_name_list = =<bucket_name> < <bucket_name>.list.backup #查看bucket的index id $ radosgw-admin bucket stats --bucket

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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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    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 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。 将当前Bucket的page字段置空,因为当前Bucket包含了刚创建的子Bucket,它不会是内置Bucket 通过b.Bucket()方法按子Bucket的名字查找子Bucket并返回结果,为啥不直接返回上面的

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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,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

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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

    取消noout操作(视情况而定,建议线上还是保留noout): ceph osd unset noout 3 对bucket做reshard操作 对bucket做reshard操作,可以实现调整bucket 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":

    2.2K60

    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

    1.2K10

    Boltdb源码分析(四)----bucket结构

    结构 由于bucket和其他很多东西有关联。 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。 2、找到了,对应的node结构是不是bucket类型,是则返回,已经存在的err。否则就类型不匹配err 3、没有找到,则创建一个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

    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 令牌桶算法可以很好的支撑突然额流量的变化即满令牌桶的峰值。 一般开发高并发系统常见的限流有:限制总并发(比如数据库连接池、线程池)、限制瞬时并发(如nginx的limit_conn模块,用来限制瞬时并发连接)、限制时间窗口内的平均速率(如Guava的RateLimiter 另外有时候我们还使用计数器来进行限流,主要用来限制总并发,比如数据库连接池、线程池、秒杀的并发;只要全局总请求数或者一定时间段的总请求数设定的阀值则进行限流,是简单粗暴的总数量限流,而不是平均速率限流 超出的会排队等待; maxThreads:Tomcat能启动用来处理请求的最大线程,如果请求处理量一直远远大于最大线程则可能会僵死。

    1.1K11

    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 比如你预计单个bucket最多存储100W个Object,那么100W/8=12.5W,设置shard为8是比较合理的。 ": 8 #shard为8 } ], "placement_targets": [ { "name": "default-placement shard的omapkeys条目,总共1329个 每条omapkeys预计占用200 bytes的存储空间,因此1329个omapkeys总共占用的磁盘空间为 1329*200 = 265800 bytes shard文件的omapkeys条目,以“.dir.zone1.14214.10.6”为例 926*200 = 185200 bytes ≈ 180kb 满足需求 root@demo:/home/ceph

    3.6K60

    桶排序(Bucket Sort)的数组实现

    [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 int ElemNum=sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); // 计算原序列中的个数,记为ElemNum for(i=0;i<ElemNum;i++) { int v=arr[i]; bucket[v]++; // 记录相应索引i在原数组arr中出现的次数,没有出现的元素,存默认的0到数组bucket中 } [1001],i,j,temp,n; for(i=0;i<=1000;i++) bucket[i]=0; scanf("%d",&n); //输入一个 个数 for(i=1;i<=n;i++) //循环读入n个数,并进行桶排序 { scanf("%d",&temp); //把每一个读到变量

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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 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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