分区专题
数据库系统 第41节 数据库分区简介
数据库分区是一种数据库设计技术，用于将大型表或索引的数据分布到不同的物理区域，以提高查询性能、优化数据管理、简化维护任务，并提高数据的可用性。下面我将详细介绍每种分区类型，并结合伪代码或概念性的源代码来说明其实现方式。 1. 范围分区 (Range Partitioning) 范围分区是根据某个列的值范围来划分数据。例如，可以按照日期或数值范围来分区。 示例场景：一个订单表，按年份分区。
Windows环境下SD卡多分区 隐藏分区 解决python裸读写扇区失败
SD卡分区 右键“我的电脑”->“管理”->“磁盘管理”； 如果SD卡有文件系统，点击"删除卷"，重新做卡； 删除文件系统后如下图，点击“新建简单卷”； 在导航页“指定卷大小”，设置分区的大小，留出剩余的空间； python读写SD卡 这里需要注意的是，写SD卡需要加锁，否则写不成功 #带文件系统，需要锁定卷，否则无法写扇区@contextlib.contextmanagerd
在不损坏数据的情况下给WIN7重新划分分区
小易接到个求助电话：我的机器上已经装好了系统，但是只有一个分区。我不想重装系统重新分区，能不能再分出一个分区？ 这个故障可能是困惑很多网友的一个故障。一般，有一些第三方的软件可以实现这些功能。但是，现在在 Windows Vista/Windows 7 里允许你对现有分区大小进行一定范围的调整。 来看一下操作办法： 准备工作 这个操作必须要求你的文件系统是 N
如何调整c盘分区大小,怎样把c盘空间调整小些
新买的笔记本电脑回来后发现电脑只分了C盘和D盘两个区，C盘就占了很大的空间，如何调整c盘分区大小，这样可以多腾些空间出来利用呢？虽然Win7有磁盘管理器可以压缩分区实现把C盘调小些，但是它的功能有限，压缩后也是很大一部分空间在C盘浪费，那怎样把c盘空间调整小些呢，下载我们介绍一个工具来完成这些复杂的动作： 1、下载安装分区助手DiskTool中文版。 在主界面上你可以看到C盘有60
win10 gpt分区+uefi引导 卸载双系统ubuntu
1、首先暴力卸载ubuntu 在win10里面磁盘管理中找到对应的linux磁盘分区 删除卷OK 2、重启 出现下面（根据机型不同界面可能不一样 ） 3、exit 退出grub引导 进入uefi引导 选择win10引导项 (当然你要是一直按着进入bios boot的那个按键的话 也不用看第二步了 直接选择windows启动项进去 dell的话是F12) 4、进入
Kafka【十二】消费者拉取主题分区的分配策略
【1】消费者组、leader和follower 消费者想要拉取主题分区的数据，首先必须要加入到一个组中。 但是一个组中有多个消费者的话，那么每一个消费者该如何消费呢，是不是像图中一样的消费策略呢？如果是的话，那假设消费者组中只有2个消费者或有4个消费者，和分区的数量不匹配，怎么办？ 所以这里，我们需要学习Kafka中基本的消费者组中的消费者和分区之间的分配规则： 同一个消费者组的消费者都订
说说Flink DataStream的八种物理分区逻辑
By 大数据技术与架构 场景描述：Spark的RDD有分区的概念，Flink的DataStream同样也有，只不过没有RDD那么显式而已。Flink通过流分区器StreamPartitioner来控制DataStream中的元素往下游的流向。 Spark的RDD有分区的概念，Flink的DataStream同样也有，只不过没有RDD那么显式而已。Flink通过流分区器StreamPartitio
Kafka的分区数与多线程消费探讨
大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 典型的high-level Consumer的API如下： Properties props = new Properties(); props.put("zookeeper.connect", "xxxx:2181"); props.put("zookeeper.conne
Flink实战（113）：flink-sql使用（二十一）Flink SQL FileSystem Connector分区提交与自定义小文件合并策略
1 Prologue 之前笔者在介绍Flink 1.11 Hive Streaming新特性时提到过，Flink SQL的FileSystem Connector为了与Flink-Hive集成的大环境适配，做了很多改进，而其中最为明显的就是分区提交（partition commit）机制。本文先通过源码简单过一下分区提交机制的两个要素——即触发（trigger）和策略（policy）的实现，
【硬刚Hive】Hive面试题（3）：如何用sqoop将hive中分区表的分区字段导入到MySQL中
问题分析: 1.hive中分区表其底层就是HDFS中的多个目录下的单个文件，hive导出数据本质是将HDFS中的文件导出 2.hive中的分区表，因为分区字段（静态分区）不在文件中，所以在sqoop导出的时候，无法将分区字段进行直接导出 思路：在hive中创建一个临时表，将分区表复制过去后分区字段转换为普通字段，然后再用sqoop将tmp表导出即实现需求 步凑如下： 1.创建目标表（
【硬刚Hive】Hive基础（12）：Hive语法(6) DDL(3) hive动态分区
往hive分区表中插入数据时，如果需要创建的分区很多，比如以表中某个字段进行分区存储，则需要复制粘贴修改很多sql去执行，效率低。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。 1.创建一个单一字段分区表 1 hive>2 create table dpartition(id int ,name string )
【硬刚Hive】Hive基础（11）：元数据（二）分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。 表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等； 1 新表的统计信息 对于一个新创建的表，默认情况下，如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据，那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据。
centos7根分区扩容（适用目前主流版本）
查看根分区不够用了 1.关掉系统，从新增加一块硬盘，开机。（云主机不用关机直接添加就行） 2.fdisk –l 本次增加的磁盘叫做/dev/vdb 3.给新增加的磁盘分区： fdisk /dev/vdb 输入p，查看分区；（新加的硬盘是没有分区的，如果有 数据可以情况，输入d删除） 输入n ，创建新分区； 输入p，创建主分区 输入1，新建xvdc的第一
MapReduce的shuffle过程详解（分片、分区、合并、归并）
shuffle过程 shuffle概念 shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前
Hive metastore 无法解析分区字段 is not null问题排查
文章目录 一、问题描述二、解决方案 一、问题描述 周中发现一个问题，metastore根据条件获取分区时发生异常，导致扫描所有分区，最终导致gc异常。 hive编译时会进行逻辑优化，在执行分区裁剪时，会根据相关的分区过滤条件去metastore查询要扫描的分区目录。metastore会根据hiveserver传过来的条件表达式进行解析，然后过滤不需要的分区。 目前的问题是h
Linux 磁盘挂载 与 分区
现场使用的Linux系统往往会有一个系统盘，外加一个存储盘来进行使用。 在我第一次到客户现场操作的时候，使用了系统盘来装备用库，结果可想而知，在恢复数据库的时候被撑爆了~~撑爆了~~ 后来发现机器上还有块没有经过使用的硬盘，拿过来用咯~ 我挂载的硬盘大小为 1 TB 的硬盘，需要手动进行挂载，与系统磁盘进行分离。 经过资料翻阅 查看磁盘的详细信息的命令为： fdisk-l 就可以找到
Centos根目录扩容Docker分区扩容最佳实践
Centos根目录所在分区默认为50G, Docker默认也是安装在根分区的, 很容易分区占满, 然而home所在分区默认占用了剩下的全部磁盘空间, 通过一天的实验总结了根目录扩容方法如下, 前提是home分区没有有用的资料, 可以删除 扩容方法如下 df -h1,卸载/homeumount /home/2,删除/home所在的lvlvremove /dev/mapper/centos-ho
搭建大型分布式服务（四十四）SpringBoot 无代码侵入实现多Kafka数据源：单分区提升至十万级消费速度！
系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、本文要点二、开发环境三、原项目四、修改项目五、测试一下五、小结 前言 在过去的一段时间里，我们利用了AI大模型写了一个多线程并发框架，那么，我们怎样集成到Kafka组件里，让消费速度提升N倍呢？ 《AI大模型编写多线程并发框架（六十一）：从零开始搭建框架》《AI大模型编写多线程并发框架（六十二）：限流和并发度优化》《
Android Audio分区——音频分区加载流程（三）
前面文章介绍了车载多区音频基础，并且介绍了音频分区相关类及对应功能，这里我们就来看一下音频分区的解析过程。 一、音频分区加载 音频分区的加载是在 CarAudioService 的初始化函数 init() 流程中进行的。 1、CarAudioService.java 源码位置：/packages/services/Car/service/src/com/an
linux 选择分区进行备份
再安装完毕，并且配了驱动，ssh，以及两个用户之后，对系统进行备份 参考：https://blog.csdn.net/sinat_27554409/article/details/78227496 以及分区的含义也可以看看：https://blog.csdn.net/qq_35523593/article/details/78545530 tar cvpzf backup.tgz --ex
存储架构模式-分片架构和分区架构
分片架构 分片架构就可以解决主从复制存在的问题，如果主机能够承担写的性能，那么主从就够了，如果不能，那么就需要分片架构了。 分片架构设计核心 分片架构设计核心-分片规则 案例1：不合理，因为不同年龄是不均匀的，城市也是不合理的 案例2：动态适合用户ID来分片，微博适合用hash分片 分片架构设计核心-路由规则 分片动态路由-配置中心 分片动态路由-路由转发
Linux镜像文件调整分区大小
本文介绍Linux镜像文件调整分区大小。 嵌入式系统在安装完Linux系统，磁盘通常默认只划分了2个分区，一个启动分区（boot分区），一个根文件系统分区（rootfs分区）。有时，我们想划分一个独立的分区，用来单独存放数据（如数据库），这时就需要调整分区大小，建立新分区了。本文以SD卡中提取的镜像文件调整分区大小为例，简要介绍如何调整Linux镜像文件分区大小并建立新的分区。 1.命令行方式
大数据查询优化之分区裁剪 ？
分区裁剪 分区裁剪是一种优化大数据查询性能的技术，它主要通过限制查询处理的数据范围来提高查询效率。分区裁剪主要涉及到对HiveSQL语句的优化，包括列裁剪和分区裁剪两个方面。 (1). 列裁剪：通过在查询时只读取需要的列，避免了不必要的数据读取和处理，从而减少了I/O操作和内存消耗。 (2). 分区裁剪：通过只读取需要的分区，进一步缩小了数据查询的范围。指定查询条件，从而使查询限制在特定的
ORA-14402: 更新分区关键字列将导致分区的更改
OGG早上停了，看了log报错： ORA-14402: updating partition key column would cause a partition change。 ORA-14402: 更新分区关键字列将导致分区的更改 网上搜索，总结一下： 1、默认情况下，oracle的分区表对于分区字段是不允许进行update操作的， 如果有对分区字段行进update，就会报错OR
MFC展锐下载工具设置指定分区下载不擦除 带sheet页的对话框的自动调用。
解决问题一定要分步骤，一步一步的解决，记录详细，设计与实际的不同之处。 20240822 chenhao 模拟人工操作去掉勾选的方式更好：加载完packetpacket后，点击设置，不勾指定的分区，点OK，点下载。 打开软件自动加载packet int CMainFrame::OnCreate( LPCREATESTRUCT lpCreateStruct ) PostMessage( WM_I
第10节：MapReduce案例分析，MapReduce、自定义分区、MapReduce小文件优化
第10节：MapReduce案例分析，MapReduce、自定义分区、MapReduce小文件优化 MapReduce框架原理3.1 MapReduce工作流程3.2 InputFormat数据输入3.2.1 Job提交流程和切片源码详解3.2.2 FileInputFormat切片机制3.2.3 CombineTextInputFormat切片机制 MapReduce框架原理