首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    MySQL的并发控制 一文读懂!

    例如:以Unix系统的email box为例,典型的mbox文件格式是非常简单的。一个mbox邮箱中的所有邮件都串行在一起,彼此首尾相连。这种格式对于读取和分析邮件信息非常友好,同时投递邮件也很容易,只要在文件末尾附加新的邮件内容即可。但如果两个进程在同一时刻对同一个邮箱投递邮件,会发生什么情况?显然,邮箱的数据会被破坏,两封邮件的内容会交叉地附加在邮箱文件的末尾。设计良好的邮箱投递系统会通过锁(lock)来防止数据损坏。如果客户试图投递邮件,而邮箱已经被其他客户锁住,那就必须等待,直到锁释放才能进行投递。这种锁的方案在实际应用环境中虽然工作良好,但并不支持并发处理。因为在任意一个时刻,只有一个进程可以修改邮箱的数据,这在大容量的邮箱系统中是个问题。

    02

    大数据技术之_13_Azkaban学习_Azkaban(阿兹卡班)介绍 + Azkaban 安装部署 + Azkaban 实战

    1)一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell 脚本程序,java 程序,mapreduce 程序、hive 脚本等。 2)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系。 3)为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行。   例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生 20G 原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示:   (1)通过 Hadoop 先将原始数据同步到 HDFS 上;   (2)借助 MapReduce 计算框架对原始数据进行计算,生成的数据以分区表的形式存储到多张 Hive 表中;   (3)需要对 Hive 中多个表的数据进行 JOIN 处理,得到一个明细数据 Hive 大表;   (4)将明细数据进行复杂的统计分析,得到结果报表信息;   (5)需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中,供业务调用使用。 如下图所示:

    07

    大数据技术之_Azkaban学习_Azkaban(阿兹卡班)介绍 + Azkaban 安装部署 + Azkaban 实战

    1)一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell 脚本程序,java 程序,mapreduce 程序、hive 脚本等。 2)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系。 3)为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行。   例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生 20G 原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示:   (1)通过 Hadoop 先将原始数据同步到 HDFS 上;   (2)借助 MapReduce 计算框架对原始数据进行计算,生成的数据以分区表的形式存储到多张 Hive 表中;   (3)需要对 Hive 中多个表的数据进行 JOIN 处理,得到一个明细数据 Hive 大表;   (4)将明细数据进行复杂的统计分析,得到结果报表信息;   (5)需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中,供业务调用使用。 如下图所示:

    02
    领券