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数据库数据切分

垂直切分 将数据库想象成由很多个一大块一大块的“数据块”(表)组成,垂直地将这些“数据块”切开,然后把它们分散到多台数据库主机上面 优点 (1)数据库的拆分简单明了,拆分规则明确 (2)应用程序模块清晰明确...(3)数据维护方便易行,容易定位 缺点 (1)部分表关联无法在数据库级别完成,要在程序中完成 (2)对于访问极其频繁且数据量超大的表仍然存在性能瓶颈,不一定能满足要求 (3)事务处理复杂 (4)切分达到一定程度之后...,扩展性会受到限制 (5)过度切分可能会带来系统过于复杂而难以维护 水平切分 将某个访问极其频繁的表再按照某个字段的某种规则分散到多个表中,每个表包含一部分数据 优点 (1)表关联基本能够在数据库端全部完成...(2)不会存在某些超大型数据量和高负载的表遇到瓶颈的问题 (3)应用程序端整体架构改动相对较少 (4)事务处理相对简单 (5)只要切分规则能够定义好,基本上较难遇到扩展性限制 缺点 (1)切分规则相对复杂...,很难抽象出一个能够满足整个数据库的切分规则 (2)后期数据的维护难度有所增加,人为手工定位数据更困难 (3)应用系统各模块耦合度较高,可能会对后面数据的迁移拆分造成一定的困难

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HBase Region自动切分细节

HBase系统中Region自动切分是如何实现的,这里面涉及很多知识点,比如Region切分的触发条件是什么、Region切分切分点在哪里、如何切分才能最大的保证Region的可用性、如何做好切分过程中的异常处理...ConstantSizeRegionSplitPolicy'} Region切分准备工作:寻找Splitpoint region切分策略会触发region切分切分开始之后的第一件事是寻找切分点-splitpoint...Region核心切分流程 HBase将整个切分过程包装成了一个事务,意图能够保证切分事务的原子性。...,即要么切分完全成功,要么切分完全未开始,在任何情况下也不能出现切分只完成一半的情况。...Region切分对其它模块的影响通过region切分流程的了解,我们知道整个region切分过程并没有涉及数据的移动,所以切分成本本身并不是很高,可以很快完成。

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Linux压缩包管理

tar解压缩命令 tar命令有一些参数,用来帮助我们更好的管理压缩包。它本身是一个打包命令,我们想要管理压缩包,则需要参数z或j。...)需要压缩的文件或目录 tar -jcvf 压缩包的名称(xxx.tar.bz2)需要压缩的文件或目录 ?...解压缩命令格式如下 tar -xjvf 压缩包名称 -C(大写C)目标目录 tar -xzvf 压缩包名称 -C(大写C)目标目录 这样就能把压缩包解压到指定的目录下。 ?...解压缩命令如下 rar x 压缩包 需要解压到的目录 ? 如果只是在当前目录下解压,那么可以省略目录。 rar命令在压缩的时候,无需指定压缩包的后缀,rar打包以后会自动加上。...压缩命令如下 zip 压缩包 需要压缩的文件或目录 ? 解压缩命令 unzip 压缩包 -d 需要解压缩到的目录 zip压缩目录的时候需要加上参数-r。

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Machete Lite 视频切分工具

博主用过的视频切分工具不少,比如UltraVideoSplitter或者Boilsoft Video Splitter等。...但不知是不是打开方式不对,总有半数以上的视频切分之后音频流或者视频流损坏,又或者关键帧分割错误导致开头结尾处有少量马赛克。这次在用过Machete Lite之后感觉不错,特与大家分享。  ...此软件lite版本为精简版,仅支持AVI和WMV视频格式切分,不过对于博主而言完全足够,便不去找什么和谐版了。   本地下载 http://urlxf.qq.com/?...此时按5标记切分起点,继续使用2预览直到确定终点,按3或4跳到最近关键帧。此时按6标记切分终点,最后按7进行保存。   由于切分仅仅是对视频进行重新封装,所以速度很快,也不会影响到画质。

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Python实用技巧大任务切分

今天来说说,Python 中的任务切分。以爬虫为例,从一个存 url 的 txt 文件中,读取其内容,我们会获取一个 url 列表。我们把这一个 url 列表称为大任务。...列表切分 在不考虑内存占用的情况下,我们对上面的大任务进行一个切分。比如我们将大任务切分成的小任务是每秒最多只访问5个URL。...生成器切分 # -*- coding: utf-8 -*- # @时间 : 2019-11-23 23:47 # @作者 : 陈祥安 # @文件名 : g.py # @公众号: Python学习开发...,这里我们每次切分出含有5个元素的生成器,因为生成器没有__len__方法所以,我们将其转为列表,然后判断列表是否为空,就可以知道迭代是否该结束了。...下面就和大家讨论,异步生成器切分的问题 异步生成器切分 首先先来看一个简单的异步生成器。

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Sqoop切分数据的思想概况

Sqoop通过--split-by指定切分的字段,--m设置mapper的数量。通过这两个参数分解生成m个where子句,进行分段查询。...因此sqoop的split可以理解为where子句的切分。...第一步,获取切分字段的MIN()和MAX() 为了根据mapper的个数切分table,sqoop首先会执行一个sql,用于获取table中该字段的最小值和最大值,源码片段为org.apache.sqoop.mapreduce.DataDrivenImportJob...第二步,根据MIN和MAX不同的类型采用不同的切分方式 支持有Date,Text,Float,Integer,Boolean,NText,BigDecimal等等。...复杂的是字符串这种类型,最简单的方式就是m小于26的时候,比如2,那么按照开头字母就可以切分,[A,M),[M,Z].但是对于hello,helaa这种就只能到第四个字母才能切分了。

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关于切分字符串split

有好几次想切分字符串都没有成功,也没有找到原因 是这样的字符串:aaa|bbb|ccc|ddd。 用的是竖线来隔开的,之前切分的是这样的:aaa;bbb;ccc;ddd。...这样的字符串直接这样 String[] resArr=res.split(";"); 来切分就成功了,可是像用“|”来隔开的字符串,用同样的方法行不通。...我又尝试了一下别的字符分割,看用别的符号隔开字符串时切分,会不会也遇到这种问题。 果然当我用英文圆点“.”时,和竖线一样也不成功,同样还有其他,例如:“$”、“[”等符号。试了好多目前就发现这几个。...自己摸索着用了下面的方法解决了问题,就是在切分的时候把符号转义,加两个撇就可以了。...,照样可以切分成功。

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PyTorch: 张量的拼接、切分、索引

文章目录 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 1.2 torch.stack 1.3 torch.chunk 1.4 torch.split 二、张量索引 2.1 torch.index_select...2.2 torch.masked_select 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 功能:将张量按维度dim 进行拼接 tensors : 张量序列 dim: 要拼接的维度...input : 要切分的张量 chunks 要切分的份数 dim 要切分的维度 code # cut into 3 a = torch.ones((2, 7)) # 7 list_of_tensors...torch.Size([2, 1]) 1.4 torch.split torch.split(Tensor, split_size_or_sections, dim) 功能:将张量按维度 dim 进行切分...返回值:张量列表 tensor : 要切分的张量 split_size_or_sections 为 int 时,表示 每一份的长度;为 list 时,按 list 元素切分 dim 要切分的维度 code

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如何做好架构之架构切分

这个调整就是架构的切分切分就是利益的调整   我们要非常的清楚,所有的切分调整,都是对相关人的利益的调整。...为什么需要切分?   当人们认识到要主动的去切分一个系统的时候,毫无疑问,我们不能忘掉利益这个原动力。所有的切分决策都不能够违背这一点,这是大方向。...切分的原则   情况1是切分的原因,情况2是切分不合理而导致的新的问题,最终还是要回到情况1。对于情况1,本质上都是时间上的负载。因为每个人的时间是有限的,怎么在有限的时间内做出更多的事情?...那么只有把时间上连续的动作,切分成时间上可以并行的动作,在空间上横向扩展。所以切分就要有几个原则: 必须在连续时间内发生的一个活动,不能切分。...切分与建模   实际上切分的过程就是建模的过程,每次对大问题的切分都会生成很多小问题,每个小问题就形成了不同的概念。这也是系列第二篇文章尝试表达的。

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