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android 分区丢失,分区数据恢复

执行分区数据恢复不需要任何技术技能。硬盘分为一个或多个逻辑分区，以便更好地进行资源管理，并根据用户要求将数据分布在不同的位置。这些逻辑分区称为分区，并给出了某些独立硬盘协调工作的错觉。...丢失的分区不容易被覆盖，可以使用分区数据恢复工具进行恢复。...在不破坏现有数据的情况下恢复分区数据数据恢复工具帮助您恢复已删除或丢失的分区数据轻松安全地使用，而不会损害您的数据，包括照片，视频，音频，音乐，电子邮件，文档等。...运行程序并选择数据恢复模式第一步，请在计算机上运行数据恢复，选择“丢失的分区恢复恢复模式，它提供了一种从已删除/丢失的分区中恢复数据的解决方案。...注意：请不要将任何恢复的数据保存到丢失数据的丢失分区中。

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数据库分区及分区优点

分区表：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。...此外,分区还可以极大简化常见的管理任务，分区是构建千兆字节数据系统或超高可用性系统的关键工具。分区功能能够将表、索引或索引组织表进一步细分为段，这些数据库对象的段叫做分区。...每个分区有自己的名称，还可以选择自己的存储特性。从数据库管理员的角度来看，一个分区后的对象具有多个段，这些段既可进行集体管理，也可单独管理，这就使数据库管理员在管理分区后的对象时有相当大的灵活性。...2、表中包含历史数据，新的数据被增加都新的分区中。 (3).表分区的优缺点表分区有以下优点： 1、改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索速度。...2、增强可用性：如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用； 3、维护方便：如果表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可； 4、均衡I/O：可以把不同的分区映射到磁盘以平衡

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调整分区大小后分区丢失的数据

盘符不见是比较常见的数据恢复案例，需要注意，盘符不见后不要再重建新的分区。保护好文件丢失现场，可以最大程度的恢复出文件。具体的恢复方法看正文了解。...图片工具/软件：WishRecy 步骤1：先下载并解压软件运行后，直接双击需要恢复的分区。图片步骤2：等软件扫描完成一般需要几分钟到半个小时。...图片步骤4：等待软件将数据拷贝完毕就好了。图片注意事项1：想要恢复盘符不见需要注意，在数据恢复之前，不要重建新的分区。注意事项2：调整分区后盘符不见恢复出来的数据需要暂时保存到其它盘里。

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数据库：分区

假如数据库中有一个10G的索引，如果你需要重建这个索引，而该索引未分区，那就必须将整个10G的索引作为一个工作单元来重建。...分区应用的最后一个重要场景是，有时你可能只需要重建10%的索引，比如只需对最新的数据（活跃数据）进行重组，但是不需要对旧数据（相对静态的数据）重组。...并行DML 数据库中的修改数据的语句都能以并行的方式执行。在一个有充足I/O带宽的多CPU主机上，这样的大规模DML操作所带来的速度提升可能会相当显著。...查询性能在提升只读查询（Select语句）的性能方面，分区会使用下面两种特殊的操作。分区修剪：处理查询时不考虑某些分区内的数据。并行操作：并行全表扫描和并行索引区间扫描就是这种操作的例子。...我们都知道分区机制会将一个表的数据分散到多个物理分区中去，如果某个未分区的表（也就是某个段）上有着大量争用，那么将单个段打散成多个段也会相应的降低争用。

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大数据-MapReduce分区

MapReduce 分区在 MapReduce 中, 通过我们指定分区, 会将同一个分区的数据发送到同一个 Reduce 当中进行处理例如: 为了数据的统计, 可以把一批类似的数据发送到同一个 Reduce...当中, 在同一个 Reduce 当中统计相同类型的数据, 就可以实现类似的数据分区和统计等其实就是相同类型的数据, 有共性的数据, 送到一起去处理 Reduce 当中默认的分区只有一个 ?...定义 Mapper 这个 Mapper 程序不做任何逻辑, 也不对 Key-Value 做任何改变, 只是接收数据, 然后往下发送 ? Step 2....定义 Reducer 逻辑这个 Reducer 也不做任何处理, 将数据原封不动的输出即可 ? Step 3....自定义 Partitioner 主要的逻辑就在这里, 这也是这个案例的意义, 通过 Partitioner 将数据分发给不同的 Reducer ? Step 4. Main 入口 ?

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Redis(二)---数据分区

#1 什么是数据分区分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题,即把数据集划分到多个节点上,每个节点负责整体数据的一个子集。...image.png 数据分布通常有哈希分区和顺序分区两种方式, 如下：分区方式特点相关产品哈希分区离散程度好，数据分布与业务无关，无法顺序访问 Redis Cluster，Cassandra...#3 哈希分区 #3.1 节点取余分区使用特定的数据,如Redis的键或用户ID,再根据节点数量 N 使用公式：hash（key）% N 计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。...一般采用预分区的方式，提前根据数据量规划好分区数，比如划分为 512 或 1024 张表，保证可支撑未来一段时间的数据容量，再根据负载情况将表迁移到其他数据库中。...由于采用高质量的哈希算法，每个槽所映射的数据通常比较均匀，将数据平均划分到 5 个节点进行数据分区。Redis Cluster 就是采用虚拟槽分区。节点1：包含 0 到 3276 号哈希槽。

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数据分区的策略

首先来看看主流的数据分区的方法，可以分为两大类，一个是基于主键，另一个则关于索引。良好的数据分区方法可以有效避免数据热点的产生，所以首先我们先来讨论下如何根据主键进行分区。...2.我们可以给在每个节点存储很多分区，每个分区固定大小，对于数据的分配可以根据分区的大小就将重新分配到新的节点，而不需要大量移动数据了。...3.对于固定大小的分区，那么我们可以选择由数据系统进行动态分区，当分区大小超过某种程度时，会自动分裂成两块。动态分区最大的好处就是可以是的分区大小很好的适应服务器存储。...最后我们看看如何在数据分区的情况下处理数据请求。我们可以抽象为三种方法： 1.允许client可以发送请求给任何一个节点，每个节点存储着本身分区的数据以及其它节点存储数据的信息。...这样我们就简单的讨论完了数据分区的各个方面，不过我们在数据复制中遇到的问题在分区中依然会存在，那就不讨论了。

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浅谈数据分区规则

浅谈数据分区、分布式集群 01 容量瓶颈驱动数据分区数据库的使用过程中，经常会遇到各种各样的瓶颈。例如CPU、内存、网络带宽、磁盘等等，今天我们主要看磁盘容量这个方面。...在这种情况下，我们就需要对Redis实例的数据进行分区。 02 数据分区方法通常来讲，数据分区分为两种类型的方案：其一：业务侧数据分区。...这其中，最重要的，要属数据分区方法，而传统的数据分区方法包含顺序分区和哈希分区。...顺序分区比较容易理解，它就是计算出来数据值的范围，然后根据实例个数，顺序的将数据落在每个实例上；哈希分区利用一种算法，将数据值进行计算，然后取模，让数据落在某一个范围的hash区间内，最终实现数据分区...顺序分区计算方法简单，容易操作，支持范围查询；但是从离散性上来讲，不如hash分区，如果写入的数据连续，容易出现热数据片段； hash分区显然离散程度更好，写入更加均匀；但是在进行查询的时候，不支持范围查询

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数据库表分区的作用_oracle数据库分区

查询时可以通过查询表来访问各个分区中的数据，也可以通过在查询时直接指定分区的方法来进行查询。...分区表的优点：（1）由于将数据分散到各个分区中，减少了数据损坏的可能性；（2）可以对单独的分区进行备份和恢复；（3）可以将分区映射到不同的物理磁盘上，来分散IO；（4）提高可管理性、可用性和性能...数据量大的表，一般大于2GB；数据有明显的界限划分；对于Long和Long Raw类型列不能使用分区。...分区表类型一般包括范围分区，散列分区，列表分区、复合分区（范围-散列分区，范围-列表分区）、间隔分区和系统分区等。范围分区范围分区根据数据库表中某一字段的值的范围来划分分区。...PARTITION partN VALUES LESS THAN (MAXVALUE) [TABLESPACE tbsN] ); 【说明】 MAXVALUE：当分区列值都不在设置的范围内时，新增数据将到这个分区中

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数据系统分区设计 - 分区再平衡（rebalancing）

由于每个分区包含的数据量上限是固定的，因此每个分区的实际大小与集群中的数据总量成正比：若分区里的数据量很大，则再平衡和从节点故障恢复的代价就很大若分区太小，则会产生太多开销分区大小应“恰到好处”，...对此，K范围分区的DB，如HBase采用动态创建分区：当分区的数据增长超过配置的阈值（HBase默认10GB），就会拆分成两个分区，每个承担一半数据量相反，若大量数据被删除，并且分区缩小到某阈值以下...动态分区的一个优点，分区数量可自动适配数据总量：若只有少量数据，少量分区就够，开销也很小若有大量数据，每个分区的大小则被限制在一个可配的最大值但一个空DB，因为没有确定分区边界的先验信息，所以会从一个分区开始...4.1.4 按节点比例分区动态分区策略，分区数与数据集大小成正比，因为拆分、合并过程使每个分区的大小维持在固定的min和max之间固定数量的分区方式，每个分区的大小与数据集大小成正比两种情况下，分区数都和节点数无关...由于较大数据量通常需大量节点来存储，因此这种方法也使每个分区的大小保持稳定。当一个新节点加入集群时，它随机选择固定数量的现有分区进行拆分，然后拿走这些分区的一半数据量，将另一半数据留在原节点。

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数据分区设计(0)-前言

对大数据集或非常高吞吐量，仅复制还不够，还需将数据拆分，成为分区（partitions），也称分片（sharding）1。...但分区 (partitioning)更普遍。 0.1 定义每条数据（或每条记录，每行或每个文档）属于且仅属于某特定分区。每个分区都能视为一个完整小型数据库，虽然数据库可能存在跨分区操作。...不同分区可放在一个无共享集群的不同节点。这样的一个大数据集可分散在更多磁盘，查询负载也随之分布到更多处理器。...单分区查询时，每个节点对自己所在分区查询可独立执行查询操作，添加更多节点就能提高查询吞吐量。大型复杂查询尽管比较困难，但也能做到跨节点并行处理。...本文先介绍分割大型数据集的方法，并观察索引如何与分区配合然后讨论rebalancing，若想添加、删除集群中的节点，则须rebalancing 最后，概述DB如何将请求路由到正确的分区并执行查询 --

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Vertica删除历史分区数据

int, col2 varchar, col3 timestamp not null) PARTITION BY (date_part('doy', t_jingyu.col3)); 需求：删除doy分区表...t_jingyu的历史分区数据(8月份) $vi /tmp/jingyu/del_part08_01-31.sql \timing SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu...All rows formatted: 16020.362 ms [dbadmin@Vertica01 jingyu]$ 数据库表有入库时，drop历史分区会有锁等待，如下： dbadmin=> SELECT...Your current transaction isolation level is SERIALIZABLE dbadmin=> 同时关注数据库的队列，发现同时有drop_partition和...（50亿左右数据量）。

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MYSQL数据同步之基于GTID事务数据同步

MYSQL基于GTID数据同步方式同步原理客户端发送DDL/DML给master上，master首先对此事务生成一个唯一的gtid，假如为uuid_xxx:1，然后立即执行该事务中的操作。...也就是说，这代表的是slave已经从master中复制了哪些事务过来。检索出来的gtid不会再请求master发送过来。...同步实现方式实现单slave通过gtid数据同步本文通过Docker以及mysql5.7 镜像进行基于GTID数据复制的同步实践。...只有slave上具有了这部分基准数据，才能保证和master的数据一致性。...GTID从库数据同步假如当前master的gtid为A3，已经purge掉的gtid为"1-->A1"，备份到slave上的数据为1-A2部分。

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flinkx数据同步

本文会描述如下几部分的数据同步 mysql2mysql mysql2hive flinkx的版本1.12-SNAPSHOT 1.拉取代码 git clone https://github.com/DTStack

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kafka 保证分区数据顺序

Producer kafka 发送消息 KafkaTemplate // 相同的key会发送到同一分区上 @Override public ListenableFuture(topic, key, data); return doSend(producerRecord); } // 指定分区...key, @Nullable V data) { return send(this.defaultTopic, partition, key, data); } kafka 发送消息-默认分区实现...this.consumerSeekAwareListener.registerSeekCallback(this); Map current = new HashMap(); // 获取分片数据

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数据系统分区设计 - 分区与二级索引

目前的分区方案都依赖KV数据模型。KV模型简单，都是通过K访问记录，自然可根据K确定分区，并将读写请求路由到负责该K的分区。但若涉及二级索引，就很复杂。...这种索引方法中，每个分区完全独立，各自维护自己的二级索引，且只负责自己分区内的文档，而不关心其他分区的数据。每当需要写DB（添加，删除或更新文档），只需处理包含你正在编写的目标文档ID的分区。...3.2 基于词条(Term)的二级索引分区可对所有的数据构建全局索引，而非每个分区维护自己的二级索引（本地索引）。为避免成为瓶颈，不能将全局索引存储在一个节点，否则就破坏了设置分区均衡的目的。...所以，全局索引也必须分区，但可以采用与K不同的分区策略。如图-5，所有数据分区的红车收录在索引color:red，而索引本身也是分区的，如从 a 到 r 开始的颜色在分区 0，s 到 z 分区 1。...但对词条分区，这需要跨分区的分布式事务，写入速度将受到极大影响，所以现有 DB 都不支持同步更新二级索引。实践中，对全局二级索引的更新都是异步（即若在写入后马上读索引，则更新可能尚未反映在索引中）。

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键值对RDD数据分区

分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle后进入哪个分区和Reduce的个数。...RangePartitionz作用：将一定范围内的数映射到某一个分区内，尽量保证每个分区中的数据量均匀，而且分区与分区之间是有序的，一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或大，但是分区内的元素是不能保证顺序的...实现过程为：先从整个RDD中采用水塘抽样算法，抽取出样本数据，将样本数据排序，计算出每个分区的最大key值，形成一个Array[Key]类型的数组变量rangeBounds; 判断key在rangeBounds...如下数据：需求要求 a,b,c华为一个分区，d,e,f换分为一个分区，剩下的分为一个分区。...---- 数据倾斜无论是HashPartitioner还是RangePartitioner都可能会有数据倾斜的问题产生，但是需要注意的是，出现数据倾斜是数据的原因，而不是分区器的原因，是需要单独处理的

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数据同步工具

公司要搞数据平台，首当其冲的是把旧库的数据导入到新库中，原本各种数据库大部分都提供了导入导出的工具，但是数据存储到各个地方，mongdb,hbase,mysql,oracle等各种各样的不同数据库，同步起来头都大了...实时同步实时同步最灵活的还是用kafka做中间转发，当数据发生变化时，记录变化到kafka，需要同步数据的程序订阅消息即可，需要研发编码支持。...这里说个mysql数据库的同步组件，阿里的canal和otter canal https://github.com/alibaba/canal canal是基于mysql的binlog进行数据同步的中间件...使用的话，安装好canal，配置好数据库参数，再编写一个客户端消费canal传过来的数据就可以了。如何使用官网写的挺清楚了，可以直接看官网。...非常适合mysql库之间的同步。而且通过retl_buff表的监控，也可以实现一些全量数据的同步。但是otter也有一些不好的地方，比如界面上的参数并不是所有的都有用，文档写的一般，不是很清晰。

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spark学习（五）——分区数据

spark在处理的数据在内部是分partition的。除非是在本地新建的list数组才需要使用parallelize。...通过glom()函数能够获取到分partition的rdd信息我们在处理数据的一般使用的map函数，同样也可以根据partition进行mapPartition处理，但是需要注意的是map处理的是每一行的数据...而mapPartition是处理的是一个partition上的数据，所以它处理的是iterator。...coalesce我们可以用这个函数进行reduce操作，缩减分区数，注意是缩减分区数，不能增加分区数。...repartition 我们可以使用这个函数进行重新分区，指定我们想要的分区数，设置的分区数可以大于当前rdd的分区数，也可以小于当前rdd的分区数。

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mysql数据库同步工具_mysql同步工具_mysql数据库同步

QQ1793040 ———————————————————- 关于HKROnline SyncNavigator 注册机价格的问题 HKROnline SyncNavigator 8.4.1 企业版数据同步软件...自2009年第一个版本开发出来以来，经过8年不断地根据客户需求，加强功能，修复bug，现在已经具备强大的数据库同步功能，以前官方syncnavigator授权码的价格是2800元一套，授权码是绑定电脑硬件的...因为这款HKROnline SyncNavigator 软件是目前为止，国内做的最好的数据库同步软件，傻瓜式同步数据库，只需要你设置好来源数据库和目标数据库的账号和密码，一键开启，后台自动同步，断点续传...并且还支持异构数据库，也可以同步部分表或者部分字段，都可以进行更为精准的设置操作。...SyncNavigator 数据酷同步工具做数据同步时所支持的数据库类型：支持sqlserver 2000-2014所有版本，全兼容，和MYsql 4.x 、MYsql 5.x 、MYsql 6.x

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