下面再来模拟一些状况： **状况一：**大于实际分区数的分区发数据，比如发送端的第一层循环设为11： 可看到消费端此时虽能正常的完全消费这10个分区的数据，但生产端会报异常： No partition...，你再往不存在的分区数发当然会报错了。...（如果你再跑一边，可能又是6个分区的数据）——这说明，有的分区的数据没有被消费，原因只可能是线程不够。so，当线程池中的大小小于分区数时，会出现有的分区没有被采集的情况。...建议设置：实际发送分区数（一般就等于设置的分区数）= topicCountMap的value = 线程池大小 否则极易出现reblance的异常！！！ 好了，折腾这么久。...我们可以看出，卡夫卡如果想要多线程消费提高效率的话，就可以从分区数上下手，分区数就是用来做并行消费的而且生产端的发送代码也很有讲究。
下面再来模拟一些状况： 状况一：往大于实际分区数的分区发数据，比如发送端的第一层循环设为11： 可看到消费端此时虽能正常的完全消费这10个分区的数据，但生产端会报异常： No partition metadata...，你再往不存在的分区数发当然会报错了。...（如果你再跑一边，可能又是6个分区的数据）——这说明，有的分区的数据没有被消费，原因只可能是线程不够。so，当线程池中的大小小于分区数时，会出现有的分区没有被采集的情况。...建议设置：实际发送分区数（一般就等于设置的分区数）= topicCountMap的value = 线程池大小 否则极易出现reblance的异常！！！ 好了，折腾这么久。...我们可以看出，卡夫卡如果想要多线程消费提高效率的话，就可以从分区数上下手，分区数就是用来做并行消费的而且生产端的发送代码也很有讲究。
2.3 检查租户内存 找到分区数最多的 10 个租户。...根据租户内存计算最大分区数量。...单机租户允许创建的最大分区数量 (max_memory-memstore_limit)/partition_mem_n 单机租户允许创建的最大分区数量 (24-24*0.8)/(5.75/(107853...，建议业务侧合理使用分区表，制定合理的定期清理策略。...3总结 根据上述计算得出：单机租户允许创建的最大分区数量为 30011，建议业务侧注意控制分区数量，以免超限，对业务造成影响。
分区(partition)概念 要讲 kafka 分区数和吞吐量的关系，首先得理解什么是分区(partition)。 ? Partition是作用于具体的Topic而已的，而不是一个独立的概念。...kafka就是通过使用分区的设计将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。 吞吐量关系 ?...我们可以粗略地通过吞吐量来计算kafka集群的分区数量。...分区扩展 虽然随着时间的推移，我们能够对分区的数量进行添加，但是对于基于Key来生成的这一类消息不太一样。...在规划分区数时，除了吞吐量，还有一些其他因素值得考虑，后续再聊。
如果还是假设有10000个分区，同时consumer线程数要匹配分区数(大部分情况下是最佳的消费吞吐量配置)的话，那么在consumer client就要创建10000个线程，也需要创建大约10000个...很明显，如果分区数越多，所需要保持打开状态的文件句柄数也就越多，最终可能会突破你的ulimit -n的限制。 三、降低高可用性 Kafka通过副本(replica)机制来保证高可用。...然后假设总的目标吞吐量是Tt，那么分区数 = Tt / max(Tp, Tc) 说明：Tp表示producer的吞吐量。...Consumer个数与分区数有什么关系？...所以，如果你的分区数是N，那么最好线程数也保持为N，这样通常能够达到最大的吞吐量。超过N的配置只是浪费系统资源，因为多出的线程不会被分配到任何分区。
要总结ODPS下一个 写map / reduce 并进行购买预测过程. 首先这里的hadoop输入输出都是表的形式, 我们须要一张输入表和一张输出表....(略) 在ODPS中创建资源并执行 执行完毕 接下来就能够设计更复杂的模型来进银行预测 版权声明：本文博客原创文章。博客，未经同意，不得转载。
下面再来模拟一些状况： 状况一：往大于实际分区数的分区发数据，比如发送端的第一层循环设为 11： 可看到消费端此时虽能正常的完全消费这 10 个分区的数据，但生产端会报异常： No partition...，你再往不存在的分区数发当然会报错了。...（如果你再跑一边，可能又是 6 个分区的数据）——这说明，有的分区的数据没有被消费，原因只可能是线程不够。so，当线程池中的大小小于分区数时，会出现有的分区没有被采集的情况。...建议设置：实际发送分区数（一般就等于设置的分区数）= topicCountMap 的 value = 线程池大小 否则极易出现 reblance 的异常！！！ 好了，折腾这么久。...我们可以看出，卡夫卡如果想要多线程消费提高效率的话，就可以从分区数上下手，分区数就是用来做并行消费的而且生产端的发送代码也很有讲究。
表操作 1、查看表的详细信息： odps@ YITIAN_BJ_MC>desc sale_detail; +--------------------------------------------...>clustered by (c) sorted by (c) into 1024 buckets; -- 创建非分区表 odps@ YITIAN_BJ_MC>desc t1; +---------...修改多级分区的一个或者多个分区值，多级分区的每一级的分区值都必须写上。...若实在需要对分区表进行全表扫描，可以在对分区表全表扫描的SQL语句前加一个set语句set odps.sql.allow.fullscan=true;，并和SQL语句一起提交执行。...假设sale_detail表为分区表，则要全表扫描需同时提交如下简单查询命令： set odps.sql.allow.fullscan=true; select * from sale_detail;
SQL成本计算=读取IO数据量*SQL复杂度 所以，SQL调优可以从两方面入手：①减少数据量；②降低SQL复杂度 一、减少数据量 1.表分区优化 （1）创建分区表 （2）分区裁剪、避免全表扫描。...（3）分区尽量使用常量、减少分区字段函数使用 （4）分区按层级顺序裁剪 （5）写入静态分区，优化数据存储；减少动态分区，防止小文件过多。...MapJoin； ④普通join连接可能发生数据倾斜（原因：null值、缺省值、大Key值；数据分发不合理等），可以显示指定mapjoin: 增加源表作为大表的并发度：set odps.sql.mapper.split.size...= 128; 增加子查询作为大表并发度：set odps.sql.joiner.instances = 1111; 2.Full outer join 全连接优化 （1）使用限制
阿里大数据计算平台好像也是今年9月份左右开始对外公测，之前的名称叫做ODPS，后来改名叫做大数据计算服务（MaxCompute），虽然对于我来说都一样拗口难懂（后面我就用ODPS来统一代指这个服务）……...现在数据处理这块，阿里云其实是单独开个了产品线，命名为”数加”平台，对应的服务入口并没有集成到缺省的阿里云控制台目录菜单，在控制台形形色色的产品命名中并不容易定位，所以，真正用起来只能收藏夹管理入口了…...进入数加控制台后，进入数据开发目录，然后创建Project，创建后通过右边的Project数据开发链接进入了一个在线的IDE（有点像云笔记），就可以开始干活了。...（非常有用的是，在ODPS表中可配置一个时间分区，按天同步日志，这样方便的实现后面的按天调度和计算任务，也可以提升查询效率）。...图10 是数加平台控制台中的BI报表制作示意图。 ?
分区 就访问数据库的应用而言，逻辑上只有一个表或一个索引，但是实际上这个表可能由数10个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。...不能分别创建分区；同时也不能对部分数据进行分区； 分区在创建完成之后，管理员也无法动态更改； mysql分区的优点主要包括： 和单个磁盘或者文件系统分区相比，可以存储更多数据 优化查询。...list分区：类似range分区，区别在于list分区是基于枚举的值列表分区，range是基于给定的连续区间范围分区 hash分区：基于给定的分区个数，把数据分配到不同的分区 key分区：类似与hash...同时hash分区只支持整数分区，而key分区支持使用除blob，text以外的其他类型； 与hash分区不同，创建可以分区表的时候，可以不指定分区键，默认会首先选择使用主键作为分区键；没有主键时，会选择非空唯一键作为分区键...2； coalesce 不能用来增加分区数量 hash分区，增加分区，例如当前emp 有两个分区，现在增加8个分区，使分区数达到10个； alter table emp add partition
rand() 随机数的生成规律跟数学概率有莫大的关系，尤其在算法中，会被经常性问到，给定随机生成的N个数，构造等概率事件的发生器，跑题了，继续说回在hive 或odps 场景下，rand() 函数是随机生成的...这里需要知晓，distribute by 实际上做了一次shuffle的分发，默认是按照给定key进行的hash操作（可以理解为一次repartion重新分区），这里面是可以进行定制分区逻辑的，可以通过重写...，在分区的基础上进行桶表的设计，桶上可以对应索引向量，将极大的提升数据使用上的效率。...一般的，一个作业最大的map数是9999，reduce数最大是1000。虽然可以提高单个任务吞吐量，但是会消耗更长的时间和资源调度上的等待。...单条 multi insert语句中，对于分区表，同一个目标分区不允许出现多次。 单条 multi insert语句中，对于非分区表，该表不能出现多次。
03 分区表数据加载--静态分区 所谓静态分区指的是分区的字段值是由用户在加载数据的时候手动指定的。...因为hive是批处理系统，所以hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区。 所谓动态分区指的是分区的字段值是基于查询结果自动推断出来的。...不同分区对应着不同的文件夹，同一分区的数据存储在同一个文件夹下。只需要根据分区值找到对应的文件夹，扫描本分区下的文件即可，避免全表数据扫描。...（静态分区）或者根据查询结果位置自动推断（动态分区） 五、Hive支持多重分区，也就是说在分区的基础上继续分区，划分更加细粒度 08 多重分区表 通过建表语句中关于分区的相关语法可以发现，Hive支持多个分区字段...多重分区下，分区之间是一种递进关系，可以理解为在前一个分区的基础上继续分区。从HDFS的角度来看就是文件夹下继续划分子文件夹。
二、方案实现分析 方案一：只保留一份最新的全量数据 优点： 实现简单，每天drop掉前一天的数据，重新抽一份最新的全量 节省空间，不用多分区。 缺点：无历史数据。...方案二：每天保留一份最新的全量数据 优点： 实现简单，基于方案一，不drop前一天的数据，每天一个分区保存最新全量 可以查历史数据 缺点：存储空间占用太大 方案三：使用拉链表 优点：兼顾了历史数据和存储空间...缺点：在数据量较大且资源有限的情况下对数据的合并耗时且表的设计有一定的要求(分区) 三、分区拉链表实现流程 （1）、拉链表总过程 （2）、分区规划 （3）、数据流向 四、分区拉链表sql实现 （1...）建表 ods层 建表 ods_user_info_inc （分区表，每天一个分区，存储的是新增和修改的数据） drop table if exists ods_user_info_inc; create...，每天一个分区，每天分区存储过期数据，9999-12-31分区存储最新数据） drop table if exists dim_user_info_zip; create external table
一句话概括：Ubuntu系统在一个硬盘上只支持最多4个 Primary 分区或3个 Primary 分区加1个 Extended 分区。Extended 分区下面可以有多个 Logical 分区。...以2TB大小的硬盘为例，结合官方推荐的分区方案（单系统）： swap: 10GB (10240MB) 这是10GB是以系统内存大小4GB的2倍为依据的。...也就是说，swap 分区的大小要大于系统内存大小的2倍。...Ubuntu 下新建一个用户会自动在/home文件夹下新建对应的文件夹/username，这个用户的文档、下载等都存放在这个文件夹里，所以这个分区不能太小。...参考文献： https://help.ubuntu.com/community/PartitioningSchemes 根据我自己查到的资料，分区类型为 Primary 或 Logical 本身并不影响分区的性能和使用
GPT分区和MBR分区都是硬盘分区的方式，但它们有不同的实现方法和优缺点。 MBR（Master Boot Record）分区是传统的分区方式，它将硬盘分为四个主分区或者三个主分区和一个扩展分区。...GPT（GUID Partition Table）分区是一种新的分区方式，采用了全局唯一标识符（GUID）来定义分区。 GPT 分区可以分为128个主分区，而 MBR 分区只有4个主分区。...GPT 分区表具有很高的可靠性和可扩展性，支持大容量硬盘。 GPT 分区表的第一扇区是备份分区表，这意味着如果主分区表损坏，备份分区表将自动恢复数据。...MBR支持4个主分区或3个主分区+ 1个扩展分区，每个扩展分区都可以支持逻辑分区的创建。GPT最多支持128个主分区。 MBR中的分区表较小，只有64个字节。...GPT分区表附带了备份分区表，如果主分区表损坏，备份分区表将自动恢复MBR分区表中丢失的数据。 总之，MBR和GPT分区都有各自的优劣势，GPT分区在新硬件上已经成为主流使用方式。
image.png 4）MBR分区转换为GPT分区 如果大于2T硬盘先使用MBR分区，会造成大于2T的部分无法分区。 a）首先将硬盘联机，然后右键选择【转换成GPT磁盘】。 ?...ESP分区），将隐藏分区转换为ESP分区需要先删除后新建为ESP分区，并重新分配盘符，建立ESP分区表，需要将硬盘脱机，再联机。...image.png 3)输入p回车新建主分区，输入分区数目为1，点击回车确认进入分区信息配置页面。 ?...image.png 4)用户进行分区配置，输入分区起始地址，分区大小，用户可以进行输入也可以直接回车采取默认值。以下案例，起始大小采取默认，分区大小设置为2048KB。 ?...image.png 5)分区配置成功之后，用户输入p进行当前分区查看，可看到已经创建完的分区如下： ? image.png 6)输入wq，退出当前分区指令。
分5个区（GPT分区表） (默认逻辑分区、空间起始位置、ext4) / 100G 主分区（主分区、逻辑分区都可以，不影响） efi 512-1024M swap 32G 物理内存大小的2倍 /usr...安装ubuntu系统的时候，分区完成后，修改引导所在位置为：ubuntu的efi所在分区。
问题如下：为啥这段代码指定了local[2]默认分区数还是11不是2呢？...import SparkConf, SparkContext if __name__ == '__main__': # 初始化执行环境,构建配置文件SparkConf对象 local[*]看CPU核数构建几个分区...('jack',1), ('hello', 1), ('lucy', 1), ('tom', 1), ('su', 1)]) # 自定义一个分区函数...0 if k[0] >= "j" and k[0] <= "q": return 1 return 2 # 调用partitionBy对rdd进行重新分区...print("重新自定义分区前:", rdd.glom().collect()) print("重新自定义分区前:", rdd.partitionBy(3, process).glom
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