目录HDFS-多目录配置NameNode多目录配置1.修改hdfs-site.xml2.格式化NameNodeDataNode多目录配置(重要)1.修改hdfs-site.xml2.测试两个DataNode数据不一致单节点内磁盘间数据均衡(Hadoop3.x 新特性)1 生成均衡计划2 执行均衡计划3 查看当前均衡任务的执行情况4 取消均衡任务HDFS-多目录配置NameNode多目录配置Name
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2023-06-30 14:36:38
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<内容摘自互联网 主要为自用学习>概述：MapReduce是hadoop的三大核心组件之一，主要提供的是计算模型，比较典型的应用案例就词频统计MapReduce含义 计算模型：对数据的分布式处理计算抽象为Map和Reduce两个过程，为所有的数据处理提供统一且简单的处理方式，更加非技术人员的理解运行框架：提供了一个计算精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务并行化处理，自动
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2023-08-30 15:40:12
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JAVA的NIO主要用于对文件的读写操作，效率也比普通IO要高一些。在对文件的操作中，不但支持Byte格式的操作，还支持整数，浮点等基本类型的操作，非常方便。在对大文件的操作中，其特有的文件映射概念可以不用将整个文件都读入内存，就能够对文件的任意位置进行读写，非常的棒。下面我们就来简单的看一下如何使用NIO来操作文件。
NIO对文件的理解与普通IO不同，它将文件抽象为一个通道，也就是File
# 为什么说"mysqlinstr效率低"？
在MySQL数据库中，有一个常用的函数叫做`INSTR`，用于在字符串中查找子字符串的位置。然而，`INSTR`函数在处理大数据量的情况下效率低下，可能会导致性能问题。本文将探讨为什么说"mysqlinstr效率低"，并结合代码示例来说明问题。
## 什么是INSTR函数？
`INSTR`函数是一个用于查询字符串中子字符串位置的MySQL内置函数
# Java写文件效率实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何提高Java写文件的效率。在本文中，我将介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建文件对象]
B --> C[创建写入流对象]
C --> D[写入数据]
D --> E[关闭写入流]
E -
抢购场景下的写缓存实战，通过技术手段，提升服务稳定性，要不试试？
原创
2021-03-04 23:34:12
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1. 你认为Java与其他（你所了解的）语言相比，有什么优点和缺点？参考答案：首先，Java与C/C++相比，Java语言是一种完全的面向对象语言，虽然它的底层（运行时库）使用C语言开发的，可是并不依赖于C。因为Java的运行是在运行时库的支持下进行的，所以运行效率比起可以更接近底层的C/C++来说效率会有所影响，不过Java的类库采用很好的设计理念，非常好用和实用，已经成为业界的一种标准开发语言
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2023-09-01 22:07:46
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前言无论使用哪种语言，我们都需要关注性能优化，提高执行效率。选择脚本语言需要持久的速度。在某种程度上，这句话说明了Python作为一种脚本语言的缺点，即执行效率和性能不够好。虽然Python从来没有像C和Java那样快，但是许多Python项目位于开发语言的最前沿。Python很容易使用，但大多数使用它的人都知道，在处理密集型CPU时，它的大小仍然低于C、Java和JavaScript。但是许多第
反射是相当强大的一个机制，它允许在运行时发现并使用编译时还补了解的类型或成员。但是，它有下面两个缺点。 1，反射会造成编译时无法保证类型类型安全性。由于反射要严重依赖字符串，所以会丧失编译时的类型安全性。 2，反射速度慢。使用反射时，类型或成员的名称在编译时未知；要用字符串名称标识每个类型及其成员，以便在运行时发现他们。也就是说，使用System.Reflection命名空间中的类型扫描程序集的元
Hadoop生态技术体系下，负责大数据存储管理的组件，涉及到HDFS、Hive、Hbase等。Hive作为数据仓库工具，最初的存储还是落地到HDFS上，这其中就有一个关键的环节，是小文件的处理。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲，Hive小文件合并。本身来说，由于Hadoop的特性，对大文件的处理非常高效。大文件可以减少文件元数据信息，减轻NameNode的存储压力。相对于上层的数据表汇总程度
# Java多个文件读写效率
## 目录
1. 概述
2. 实现步骤
3. 代码示例
4. 类图
5. 总结
## 1. 概述
在Java开发中，我们经常需要处理多个文件的读写操作。为了提高效率，我们需要使用合适的算法和技术来优化代码。本文将介绍如何实现Java多个文件的读写效率，并提供相应的代码示例和类图。
## 2. 实现步骤
下面是实现Java多个文件读写效率的步骤：
| 步骤 |
# 如何提高MySQL SUM效率
## 1. 流程概述
首先，我们需要了解什么是MySQL SUM效率低的原因，通常情况下是由于没有正确使用索引或者数据量过大导致的。因此，我们需要通过优化查询语句和表结构来提高SUM效率。
下面是提高MySQL SUM效率的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 分析查询语句 |
| 2 | 确认是否有合适的索
为了开发MapReduce程序，一共可以分为以上八个步骤，其中每个步骤都是一个class类，通过job对象将程序组装成一个任务提交即可。为了简化MapReduce程序的开发，每一个步骤的class类，都有一个既定的父类，直接继承即可，因此可以大大简化MapReduce程序的开发难度，也可以快速的实现功能开发。 MapReduce编程当中，其中最重要的两个步骤就是Mapper类和Reducer类1、
# Python tarfile模块效率低的原因与优化方法
在Python中，`tarfile`模块用于处理`tar`格式的压缩文件。虽然这个模块提供了简单易用的接口，但在处理大文件或大量文件时，效率常常令人失望。本文将探讨`tarfile`模块效率低的原因，并提供一些优化的方法。
## 为什么tarfile效率低
1. **单线程处理**: Python的`tarfile`模块在读取和写入
# Java endsWith 效率低的解决方法
## 引言
在Java开发中，我们经常需要判断一个字符串是否以某个特定的后缀结尾。Java提供了endsWith方法来满足这个需求，但是有时候我们会发现endsWith方法的效率较低，特别是当需要频繁调用endsWith方法时。本文将介绍如何优化endsWith方法的性能，以提高程序的运行效率。
## 流程概述
为了解决这个问题，我们可以采取以
# 为什么mysql的sum函数效率低？
在使用MySQL进行数据统计时，经常会用到SUM函数来求和。然而，有些人可能会发现，在处理大量数据时，使用SUM函数的效率并不高，特别是在处理数百万条甚至更多的数据时。这是为什么呢？
## 原因分析
### 数据量大
当数据量很大时，SUM函数需要遍历整个数据表来计算总和，这会导致查询速度变慢。特别是如果表中没有合适的索引，查询速度会更加缓慢。
aop分为两种，一种是静态代理（不常用），另一种是动态代理 。静态代理的优点，及缺点：优点：代理是客户端不需要知道实现类是什么，怎么做的，客户只需要知道代理就可以了。缺点：代理类和委托类都实现了相同的接口，代理类通过委托类实现了相同的方法，这样就出现了大量的代码重复，如果接口增加一个方法除了所有实现类需要实现这个方法外，所有代理类也需要实现次方法，大大增加了代码维护的复杂性。代理对象只
RandomAccessFile java.io.RandomAccessFile 1、读写文件的工具 2、将文件中的字节数据，当作数组，用下标访问指定位置的字节值RandomAccessFile 既可以读取文件内容，也可以向文件输出数据。同时，RandomAccessFile 支持“随机访问”的方式，程序快可以直接跳转到文件的任意地方来读写数据。由于 RandomAccessFile 可以自由访
# 理解 Java 中的 Random 类效率问题
在开发过程中，我们经常需要生成随机数。Java 提供了一个简单易用的 `Random` 类来实现这一目标。然而，对于高性能要求的应用，`Random` 类的效率可能不足以满足需求。本文将带领你了解如何探讨 `Random` 类的效率问题，并提供更高效的随机数生成方案。
## 整体流程概述
以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述
为什么NOT IN比NOT EXISTS效率差
Mysql/postgreSQL
为什么NOT IN效率差
两个SQL, 用NOT IN和NOT EXISTS两种不同写法,效率差别很大. 下面两种不同的写法，第一种跑了几个小时也没出结果，第二种几分钟就跑完了
select id from r where r.id not in (select
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2023-08-14 15:48:17
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