当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
最近经常有小伙伴留言，核心问题都比较类似，就是虽然接触Spark有一段时间了，但是搞不明白一个问题，为什么我从HDFS上加载不同的文件时，打印的分区数不一样，并且好像spark.default.parallelism这个参数时不是一直起作用？其实笔者之前的文章已有相关介绍，想知道为什么，就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分。
前言 对于从事大数据相关职位的朋友们来说，使用 kafka 的频率应该不会少。为了解决各位在操作 kafka 时记不住命令参数的痛点，所以我整理了一下在我工作中经常用到的 kafka 实操命令，希望各位看官能够喜欢。 kafka版本：2.11-1.1.0
最近在自己win本搭建oracle rac集群玩，由于前期磁盘分配空间问题（低估了oracle相关软件安装包的大小），得重头再来。下面介绍一下磁盘扩容的操作。
上篇文章，讨论了在spark streaming中管理消费kafka的偏移量的方式，本篇就接着聊聊上次说升级失败的案例。 事情发生一个月前，由于当时我们想提高spark streaming程序的并行处理性能，于是需要增加kafka分区个数，，这里需要说下，在新版本spark streaming和kafka的集成中，按照官网的建议 spark streaming的executors的数量要和kafka的partition的个数保持相等，这样每一个executor处理一个kafka partition的数据，效
除非是在本地新建的list数组才需要使用parallelize。保存在hdfs中的文件，在使用spark处理的时候是默认分partition的。
一、背景 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。 分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 如果需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by，详见表创建的语法结构。 二、技术细节 一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。 表和列名不区分大小写。 分区是以字段的形式在表结构中存在，通过des
在 MySQL 中， InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中，同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是，也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
市面上介绍macos系统知识的极少，而且macos在硬盘分区管理上的理念和windows系统有很多不同，其中分区、容器、宗卷的概念更是让很多人摸不着头脑，我在网上查了一圈，发现能把这些概念准确说清楚的文章确实不多。今天我就结合macos的“磁盘工具”软件来捋一捋这几个概念，一次性把它说清楚。
在上一篇 《必会 | 教你如何重新分布kafka分区、增加分区副本数》文章中，描述了如何重新分配 kafka topic 分区以及增加分区副本数。在最后我留了一个小疑问，如果 kafka leader replica 不挂掉的话，如何选择某 replica 为指定leader 呢？
windows云硬盘扩容有以下两种场景需求： 1. 对于新增的容量空间，建立独立的新分区，老的分区保持不变。 2. 扩容旧的分区至新增的空量空间，并且保持老分区的数据不丢失。 以上两种场景，在您的windows云硬盘升级成功之后（看到云硬盘容量变化），都可以通过windows下的分区扩容工具—-分区助手，完成分区扩容，并且保证原数据不会丢失。（可以到腾讯电脑管家里的软件管理下载安装分区助手5.2）。 以下分别介绍两种场景下的操作流程：
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。
随着互联网的发展，各方面的数据越来越多，从最近两年大数据越来越强的呼声中就可见一斑。 我们所做的项目虽算不上什么大项目，但是由于业务量的问题，数据也是相当的多。 数据一多，就很容易出现性能问题，而为了解决这个问题我们通常很容易想到集群、分片等。 但是在某些时候却不一定必须要用集群、分片，也可以适当的使用数据分区。
openGauss分区表支持两种索引：全局（global）索引和本地（local）索引。
kafka支持修改topic，支持增加分区，不支持减少分区，这个时候消息队列消息的顺序会受影响，修改时需要三思，另外一个思路是新建一个topic，双写，进行数据切换
本文旨在帮助采用xenserver架构的vps，系统盘是10G，而额外还有不同大小份额的硬盘，不知道怎么处理的人，挂载到你目前的硬盘上，并同步增加你的硬盘大小。注：如果卷标名字不一样，即时替换就可以了
linux也与windows一样，为了使用全部的磁盘空间，需要先对磁盘分区；如果所有分区的总容量小于磁盘容量，说明磁盘还有未分配空间，这个时候会对磁盘造成浪费。需要增加一个新的分区来将全部空间利用上。
基于给定的分区个数，将数据分配到不同的分区，HASH分区只能针对整数进行HASH，对于非整形的字段只能通过表达式将其转换成整数。表达式可以是mysql中任意有效的函数或者表达式，对于非整形的HASH往表插入数据的过程中会多一步表达式的计算操作，所以不建议使用复杂的表达式这样会影响性能。
所谓天下大事，分久必合，合久必分，对于分区表而言也一样。前面我们介绍过如何删除（合并）分区表中的一个分区，下面我们介绍一下如何为分区表添加一个分区。
问题描述：上线运行一段时间后，随着越来越多的数据增长，集群每次重启后一周左右，读写就会开始变得越来越慢，直到无法正常进行读写。
在数据处理过程中，通常对于数据比较大的表进行分区管理，而分区的依据往往是数据日期，每一天或者每几天数据存储在一个指定的分区中，当数据量一天天增加后，通过分区进行过滤，有利于快速查询某一天的数据。
1. F_TestDate 为分区函数名，分区的字段是datetime类型
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。
本文描述是基于高通平台，在emmc上增加一块分区，并挂载自己制作的ext4格式的镜像。作者是第一次弄这个，很多都不是很懂，有不对的地方请指教，经过一番某度和某歌之后，我慢慢知道怎么动手。原来只需要简单的增加几句内容就可以轻松挂在上自己的镜像文件。接下来讲解如何增加分区以及如何挂载镜像。
之前，Kafka 集群就一个 broker ，id 为 200 ，然后根据需求，我又扩展了 2 个节点，修改 broker.id 、listeners 、创建数据目录，然后就启动 Kafka 节点了，到此，我以为 Kafka 集群三节点部署完毕，kafka broker id 分别为 200、201、202。于是，我创建了新的 topic:test ，3 分区 3 副本，生产、消费数据都很正常。
普通索引：(index) 对关键字没有要求，如果一个索引在多个字段提取关键字，称为复合索引
Kafka 起初是 由 LinkedIn 公司采用 Scala 语言开发的一个多分区、多副本且基于 ZooKeeper 协调的分布式消息系统，现已被捐献给 Apache 基金会。目前 Kafka 已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用，主要是由 Scala 和 Java 编写。
就访问数据库的应用程序而言，逻辑上只有一个表或者一个索引，但是实际上这个表可能由数十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。
在当今数据驱动的时代，大数据处理技术如Apache Spark已经成为企业数据湖和数据分析的核心组件。然而，在处理海量数据时，数据倾斜问题成为了一个难以忽视的挑战，它不仅会显著降低数据处理效率，甚至可能导致任务失败。本文将深入探讨数据倾斜的概念、产生原因、识别方法，并通过一个现实案例分析，介绍如何在Apache Spark中有效解决数据倾斜问题，辅以代码示例，帮助读者在实践中应对这一挑战。
Kafka引入了消费者事务（Consumer Transactions）来确保在消息处理期间维护端到端的数据一致性。这使得消费者能够以事务的方式处理消息，包括从Kafka中读取消息、处理消息和提交消息的offset。以下是有关Kafka消费者事务的详细信息：
本文主要是讲解Spark Streaming与kafka结合的新增分区检测的问题。读本文前关于kafka与Spark Streaming结合问题请参考下面两篇文章：
接上篇，上篇主要是从字段类型，索引，SQL语句，参数配置，缓存等介绍了关于MySQL的优化，下面从表的设计，分库，分片，中间件，NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
今天我们来深入讲解 Kafka 的架构和实现原理。本文将从架构和细节入手，以生动的图深入讲解 Kafka 的实现原理。
本文将介绍如何利用kafka-reassign-partitions.sh命令增加主题的备份数量。
通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
如转载，请注明出处：http://blog.csdn.net/robinson_0612/archive/2009/11/07/4783702.aspx
在 Kafka 中还有两个特别重要的概念—主题（Topic）与分区（Partition）。Kafka 中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到 Kafka 集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题并进行消费。这里补充了对Kafka基本概念了解，附上上篇中的Kafka 体系结构概要图便于理解
1.Linux 来说无论有几个分区，分给哪一目录使用，它归根结底就只有一个根目录，一个独立且唯一的文件结构 , Linux 中每个分区都是用来组成整个文件系统的一部分
Kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性，运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展,高可用。
1、kudu整体介绍 Kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性，运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展,高可用。 kudu的使用场景： Strong performance for both scan and random access to help customers simplify complex hybrid architectures（适用于那些既有随机访问，也有批量数据扫描的复合场景） High CPU efficienc
第一层是 Partition，即分区。用户可以指定某一维度列作为分区列，并指定每个分区的取值范围，分区支持 Range 和 List 的划分方式。
RDD中包含很多函数，主要可以分为两类：Transformation转换函数和Action函数。
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据，埋点数据是json格式，现在要解析json取特定字段的数据，做一些统计分析，所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理，这里面经常出现的一个问题就是，拉取结果集过大，而驱动节点内存不足，经常导致OOM，也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下： 上面的这种写法，基本原理就是一次性把所有分区的数据，全部读取到driver节点上，然后开始做处理，所以数据量大的时候，经常会出现内存溢出情况。 （问题一）如何避免这种情况？ 分而治之，每次只拉取一个
本文中主要介绍了对表、分区和字段的各种操作 修改表 修改表主要是对表的结构和属性进行操作，包含： 重命名 alter table oldname rename to new_table; 修改表属性 alter table table_name set tblproperties (property_name=property_value); 修改表注释 alter table table_name set tblproperties('comment'=new_comment); 修改存储属性 al
前面我们讲到了使用消息队列解决了我们电商系统的各种问题，削峰填谷、异步处理以及系统间解耦合，同时也对其重复消息问题进行了详细方案讲解（你的消息队列如何保证消息不丢失，且只被消费一次，这篇就教会你，秒杀系统每秒上万次下单请求，我们该怎么去设计）。那我们在消息队列的使用过程中还有没有需要注意的地方呢？
首先,会判断Topic的分区数,如果有变更,会及时更新 Producer topic_partitions: M
局部索引等价于我们通常说的本地索引，与主表的数据结构保持一对一的关系。局部索引没有单独分区的概念，一般来讲，主表的分区方式决定局部索引的分区方式，也就是说假设主表有10个分区，那么对于每个分区来讲，都有一个对应的局部索引。
本文中主要是介绍了hive中索引和视图的相关操作。 修改表 修改表主要是对表的结构和属性进行操作，包含： 重命名 alter table oldname rename to new_table; 修改表属性 alter table table_name set tblproperties (property_name=property_value); 修改表注释 alter table table_name set tblproperties('comment'=new_comment); 修改存储属
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
