其中“hdx~”表明分区所在设备的类型、hd 表示ide、x表示哪块盘、~表示分区号
3、输入n创建新的硬盘分区——输入p创建主分区——输入1设置一个分区——回车——回车(默认全部空间)
Linux下的fdisk功能是极其强大的,用它可以划分出最复杂的分区,下面简要介绍一下它的用法:
我之前编写并发布了《Windows 8.1安装Ubuntu 14.04双系统参考教程及双硬盘注意事项》这篇教程http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/122140.htm,而本文提供的卸载Ubuntu方法适用于这篇教程,其他方法安装的Ubuntu可适当做参考。但本人建议您先大致通读本文,再做决定。
查看当前系统分区情况 fdisk -l 📷 在Disk下的是没有分区的磁盘 最后几行是已经分区的磁盘列表 分区操作 fdisk /dedcv/mmcblk0 📷 按m获取帮助信息 帮助信息解读: a 设定硬盘启动区 b 编辑嵌套的BSD磁盘标签 c 设定dos兼容性 d 删除磁盘 F 列出可用的未分区空间 l 列出磁盘信息 n 新加磁盘 p 列出当前磁盘分区情况 t 更改分区类型 v 验证分区表 i 打印有关分区的信息 m 打印此菜单 u 更改输出/输入单位 x 额外功能 I 从sfdisk脚本文件加载
Hive作为大数据平台举足轻重的框架,以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。
2010年,B站还只是一个由日漫爱好者创建的弹幕视频分享平台,一个小型ACG(动画、漫画、游戏)亚文化社区。到今天B站已经成为中国年轻世代(所谓“Z世代”)高度聚集的文化社区和视频平台。在2020年B站更是以多次成功的出圈营销让更多人认识了它。
hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数
索引按照是否分区可以分为分区索引(Partitioned Indexes)和非分区索引(NonPartitioned Indexes),如下图所示:
保护MBR包含一个DOS分区表(LBA0),只包含一个类型值为0xEE的分区项,在小于2TB的磁盘上,大小为整个磁盘;在更大的磁盘上,它的大小固定为2TB。它的作用是阻止不能识别GPT分区的磁盘工具试图对其进行分区或格式化等操作,所以该扇区被称为“保护MBR”。实际上,EFI根本不使用这个分区表。
Kudu没有提供标准SQL操作,支持Nosql样式的API,这里使用Java 操作Kudu ,包括创建表、插入数据、修改删除数据、删除表等操作,值得注意的是,Java api直接操作Kudu在开发中不是常用的方式,常用方式是Spark操作Kudu、Kudu与Impala整合写SQL操作Kudu。这里为了后续学习,需要在Kudu中创建一些表。
元数据是基础,这篇文章值得一读。 本文介绍Hive元数据库中一些重要的表结构及用途,方便Impala、SparkSQL、Hive等组件访问元数据库的理解。 1、存储Hive版本的元数据表(VERSION) 该表比较简单,但很重要。 VER_IDSCHEMA_VERSIONVERSION_COMMENTID主键Hive版本版本说明11.1.0Set by MetaStore 如果该表出现问题,根本进入不了Hive-Cli。比如该表不存在,当启动Hive-Cli时候,就会报错”Table ‘hive.vers
树莓派需要一个操作系统才能工作。树莓派操作系统(以前称为 Raspbian)是官方支持的操作系统,现在更名为Raspios,所以原先博客的Raspbian含有下载链接都失效了。 目前最新的是Buster版本,如果官网更新了就下载最新的即可,要注意后面修改软件源的时候要选择Buster的源。 附上下载链接: 点击下载提取码:vfq7 我下载的是这个
5 月 2 日消息 去年 12 月份,CentOS 官网正式宣布,将停止维护 CentOS Linux,并将更多资金和人力投入到 CentOS Stream 中。
5 月 2 日消息 去年 12 月份,CentOS 官网正式宣布,将停止维护 CentOS Linux,并将更多资金和人力投入到 CentOS Stream 中。而 Rocky Linux 是红帽宣布放弃 CentOS Linux 后,由 CentOS 联合创始人 Gregory Kurtzer 创建的 CentOS 发行版,旨在继承 CentOS 的社区属性。昨日,Rocky Linux 8.3 的首个候选发行版发布,下载镜像已放出。
Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储,而 索引 的意思是,Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率,也可以减少key列以增加数据的聚合度。
今天分享一下kafka的主题(topic),分区(partition)和副本(replication),主题是Kafka中很重要的部分,消息的生产和消费都要以主题为基础,一个主题可以对应多个分区,一个分区属于某个主题,一个分区又可以对应多个副本,副本分为leader和follower。
硬盘的物理结构是比较复杂的,这里我们只需要知道最常用到的几个术语即可,也就是chs寻址中所涉及到的结构
Linux下最常用的打包程序是tar命令,使用tar打出来的包我们常称为tar包,tar包文件的命令通常都是以.tar结尾的,生成tar包后,就可以用其它的程序来进行压缩了。
本文主要介绍了数据库系统中常用的算子 Join 和 Aggregation 在 TiFlash 中的执行情况,包括查询计划生成、编译阶段与执行阶段,以期望读者对 TiFlash 的算子有初步的了解。
去年 12 月份,CentOS 官网正式宣布,将停止维护 CentOS Linux,并将更多资金和人力投入到 CentOS Stream 中。而 Rocky Linux 是红帽宣布放弃 CentOS Linux 后,由 CentOS 联合创始人 Gregory Kurtzer 创建的 CentOS 发行版,旨在继承 CentOS 的社区属性。
adb 的root 权限是在system/core/adb/adb.c 中控制。主要根据ro.secure 以及 ro.debuggable 等system property 来控制。
执行 dos(windows系统) 或 shell(Linux/Unix系统) 命令,参数字符串command为命令名。另,在windows系统下参数字符串不区分大小写。
Kafka是⼀个分布式、分区的、多副本的、多⽣产者、多订阅者,基于zookeeper协调的分布式⽇志系统(也可以当做MQ系统),常⻅可以⽤于web/nginx⽇志、访问⽇志,消息服务等等。 Kafka主要应⽤场景:⽇志收集系统和消息系统
当一个数据表的数据量达到千万级别以后,每次查询都需要消耗大量的时间,所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表,在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件,便于我们对数据的管理。
作者:bobyzhang,腾讯 IEG 运营开发工程师 0. 故事的开始 0.1 为什么和做什么 最近家里买了对音响,我需要一个数字播放器。一凡研究后我看上了 volumio(https://volumio.org/) 这是一个基于 Debian 二次开发的 HIFI 播放器系统,可以运行下 x86 和树莓派上。 我打算让 volumio 运行在我 2009 年购买的老爷机笔记本上,也让它发挥一点余温热。正常操作是将 volumio 的系统镜像刷到 U 盘上,连接电脑后使用 U 盘启动系统即可。但是家
作为国内第一本以综述为主的综合类SCI期刊,《国家科学评论》(National Science Review, NSR)主要关注中国和全球各科学领域的代表性研究,意在吸引世界更多地关注中国的研究成果,增加中国科研界的国际影响力。
create table if not exists mydb.employees{
每个集群都有一个broker是集群控制器(自动从集群的活跃成员中选举出来) 控制器负责管理工作: 将分区分配给broker 监控broker 集群中一个分区属于一个broker,该broker称为分区首领。 一个分区可以分配给多个broker,此时会发生分区复制。 分区的复制提供了消息冗余,高可用。副本分区不负责处理消息的读写。
从MapReduce的兴起,就带来一种思路,就是希望通过大量廉价的机器来处理以前需要耗费昂贵资源的海量数据。这种方式事实上是一种架构的水平伸缩模式——真正的以量取胜。毕竟,以现在的硬件发展来看,CPU的核数、内存的容量以及海量存储硬盘,都慢慢变得低廉而高效。然而,对于商业应用的海量数据挖掘或分析来看,硬件成本依旧是开发商非常关注的。当然最好的结果是:既要马儿跑得快,还要马儿少吃草。 Spark相对于Hadoop的MapReduce而言,确乎要跑得迅捷许多。然而,Spark这种In-Memory的计算模式,是
读者的问题涉及到地理信息系统(GIS)操作的一系列步骤,具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加XY坐标、通过空间连接给这些点添加行政区属性、以及计算指定行政区的质心。读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题,但在执行第三步时遇到了性能瓶颈,即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。为了解决这个问题,读者尝试使用了dask-geopandas来处理约两百万个点的数据,但似乎遇到了错误。
前几日,GitHub 推出了新的主页 feed 测试版本,其中更新带来的最重要的一个功能是“For you”,可以通过算法向开发者推荐可能感兴趣的项目或用户。GitHub 表示其目的是为了让开发人员接触更广泛的受众并建立社区属性。
OTA云端为OEM专属的云端服务器平台,OTA终端采用Tbox,OTA设计对象网络架构按功能域划分,分为动力系统域、车身系统域、影音系统域、ADAS主动安全域
视图和索引的区别(简单地来谈谈) 视图是指计算机数据库中的视图,是一个虚拟表,即不是实实在在的,其内容由查询定义。同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是,视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表,并且在引用视图时动态生成。 一般情况,是多表关联查询的时候,才用视图。 对一个表来说,视图是横向的,一般创建视图查询语句都要加条件的 。 索引是作用列上面的 。 索引是为了提高查询速度的,视图是在查询sql的基础上的。 比如一个表很多字段,你查询的时候,
一、linux网络IO模型:linux将所有外部设备都当作文件处理,对一个文件的读写操作通过调用内核命令执行,返回一个file descriptor(fd 文件描述符),而对于一个socket也有对应的socketFD,描述符是一个数字,指向内核中的一个结构体(文件路径,数据区属性等)。
分库分区分表概念 分区 就是把一张表的数据分成N个区块,在逻辑上看最终只是一张表,但底层是由N个物理区块组成的 。 分表 就是把一张数据量很大的表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明,然后操作它。表名可以按照某种业务hash进行映射。 分库 一旦分表,一个库中的表会越来越多。 下面来具体看看 分区 mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可以通过my.cnf中的datadir来查看),一张表主要对应着三
当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后,逻辑上仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表。
Garbage First(G1)是垃圾收集领域的最新成果,同时也是HotSpot在JVM上力推的垃圾收集器,并赋予取代CMS的使命。如果使用Java 8/9,那么有很大可能希望对G1收集器进行评估。本文详细首先对JVM其他的垃圾收集器进行总结,并与G1进行了简单的对比;然后通过G1的内存模型、G1的活动周期,对G1的工作机制进行了介绍;同时还在介绍过程中,描述了可能需要引起注意的优化点。笔者希望通过本文,让有一定JVM基础的读者能尽快掌握G1的知识点。
介绍TinaLinux Flash,分区,文件系统等存储相关信息,指导方案的开发定制。
函数功能 执行 dos(windows系统) 或 shell(Linux/Unix系统) 命令,参数字符串command为命令名。另,在windows系统下参数字符串不区分大小写。
从Android Q引入动态分区,到Android R/S在动态分区之上增加虚拟分区管理, OTA升级时需要对分区变更进行处理
8.1 流简介 打开:fopen() 标准输入、标准输出、标准错误 关闭:fclose(); 8.2.1 流的打开与关闭 fopen 打开特定的文件 freopen 在一个特定的流上打开一个文件 fopen 将一个流与某一个打开的特定文件相对应 fclose 关闭流。如果程序未结束就执行了关闭操作,有可能造成写入的数据停留在缓冲区里而没有保存到文件中,造成数据的丢失 8.2.2 缓冲区的操作 1 设置缓冲区属性 setbuf 全缓冲 无缓冲 setbuffer 由程序员自行指定缓冲区的
本文将解析 JVM 和 Flink 的内存模型,并总结在工作中遇到和在社区交流中了解到的造成 Flink 内存使用超出容器限制的常见原因。由于 Flink 内存使用与用户代码、部署环境、各种依赖版本等因素都有紧密关系,本文主要讨论 on YARN 部署、Oracle JDK/OpenJDK 8、Flink 1.10+ 的情况。
上篇文章介绍了,表空间分为若干区,叶子节点和非叶子节点又分为不同的段,还有回滚段等,段里会存储碎片区不同数据页的集合和完全区的集合,碎片区是为了在数据刚存入表时候,存储不同段内的数据,当段内数据有32个碎片区时,会升级成为完整的区属于特有的段。
📷 缓冲区属于临近度分析 📷 📷 📷 📷 推荐使用突角圆弧法 📷 📷 📷 📷
用户在使用分布式数据库时,最想要的是既能将计算压力均摊到不同的计算节点(CN),又能将数据尽量散列在不同的存储节点(DN),让系统的存储压力均摊到不同的DN。对于将计算压力均摊到不同的CN节点,业界的方案一般比较统一,通过负载均衡调度,将业务的请求均匀地调度到不同的CN节点;对于如何将数据打散到DN节点,不同的数据库厂商有不同策略,主要是两种流派:按拆分键Hash分区和按拆分键Range分区,DN节点和分片之间的对应关系是由数据库存储调度器来处理的,一般只要数据能均匀打散到不同的分区,那么DN节点之间的数据基本就是均匀的。如下图所示,左边是表A按照列PK做Hash分区的方式创建4个分区,右边是表A按照列PK的值做Range分区的方式也创建4个分区:
在数据库技术的发展历程中,随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂,如何高效地存储、查询和处理数据成为了关键挑战。OceanBase作为一款高性能、高可用的分布式关系数据库,通过其独特的分区机制,为这一挑战提供了有力的解决方案。
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