Linux(CentOS)安装分区方案
/boot(不是必须的):/boot分区用于引导系统，它包含了操作系统的内核和在启动系统过程中所要用到的文件，该分区的大小一般为100MB。
/swap:swap分区的作用是充当虚拟内存，其大小通常是物理内存的两倍左右（当物理内存大于512MB时，swap分区为512MB即可）
/var 10G
/t
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2024-03-01 09:22:24
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Linux系统的swap分区并不是等所有的物理内存都消耗完毕之后，才去使用swap分区的空间，什么时候使用是由swappiness参数值控制。 通过下面的方法可以查看swappiness参数的值： [root@rhce ~]# cat /proc/sys/vm/swappiness 60 结果显示该
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2016-03-21 01:06:00
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以250G空间为例 /: 根目录 20G swap area： 逻辑分区 16G=电脑RAM EFI 启动分区，EFI启动，1G (500M+) /boot: 1G (200M+) /usr: 安装系统和软件，尽量大 EXT4 主分区 100G /var：当计算机当作服务器使用时有用 逻辑分区10G
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2020-01-01 12:55:00
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# 如何在 Hadoop 中设置分区
Hadoop 是一个用于大规模数据存储和处理的开源框架。为了有效地管理数据，分区是一个非常重要的概念。本文将详细讲解如何在 Hadoop 中设置数据分区，并配以代码和流程图示。
## 整体流程
在实现 Hadoop 中的数据分区之前，首先要理解整个流程。以下是设置分区的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 |
原创
2024-09-25 08:51:07
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# 使用SparkSQL设置分区
Apache Spark是一种快速、通用、可扩展的分布式计算系统，它可以处理大规模数据。而SparkSQL是Spark的一部分，可以让用户使用SQL语句来查询数据。在实际应用中，通常需要对数据进行分区处理，以提高查询效率和数据处理速度。本文将介绍如何在SparkSQL中设置分区，并提供相应的代码示例。
## 什么是分区
在分布式计算中，数据通常会被分成多个分
原创
2024-03-23 04:09:06
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目录容量增加操作insertpush_backappendoperator+=查找操作删除操作clearerasepop_back（C++11）更改操作其他操作容量empty：检查 string 是否无字符，即是否 begin() == end() size/length：返回 string 中的 CharT 元素数，即 std::dis
Kafka生产过程分析写入方式producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。分区（Partition）消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic是由一些PartitionLogs(分区日志)组成，其组织结构如下
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2024-03-22 09:27:30
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给人老是分区，常碰到这些个概念，但没有去了解，真心的鄙视一下自己这种对知识漠然视之的态度，现将整理出来。闲淡就不扯了，先看几个概念，这几个概念我之前不知道，所以搞得我很晕，现在要也不疼了，腿也不算了，挺好！  
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2024-04-10 22:44:14
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Linux是一种非常强大的操作系统，而作为Linux系统中必不可少的一部分，分区设置是一个非常重要的环节。在Linux系统中，分区设置不仅可以帮助用户更有效地管理和利用硬盘空间，还可以有效保护数据，提高系统的安全性和稳定性。
在Linux系统中，分区设置是一个非常灵活的过程，用户可以根据自己的需求来划分硬盘空间。通常情况下，一个硬盘可以被划分为多个分区，每个分区可以独立地进行格式化、挂载和管理。
原创
2024-03-18 10:23:37
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# 动态分区设置中文分区
在Hive中，动态分区是一种在插入数据时自动生成分区的方法，可以节省用户手动创建分区的时间和精力。同时，对于中文分区的处理，也是一个常见的问题。本文将介绍如何在Hive中设置动态分区并处理中文分区。
## 动态分区设置
在Hive中，可以通过设置`hive.exec.dynamic.partition`和`hive.exec.dynamic.partition.mo
原创
2024-04-02 04:37:26
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逻辑上：
Single column 单行索引
Concatenated 多行索引
Unique
NonUnique 非
Function-based函数索引
Domain 域索引
物理上：
Partitioned 分区索引
NonPartitioned 非分区索引
B-tree：
Normal&
分区设置分区数我们无法通过Producer相关的API设定分区数和复制因子的，因为Producer相关API创建topic的是通过读取server.properties文件中的num.partitions和default.replication.factor的。kafka分区分配策略当以下事件发生时，Kafka 将会进行一次分区分配：同一个 Consumer Group 内新增消费者消费者离开
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2024-03-06 17:48:08
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11.Kafka 新建的分区会在哪个目录下创建在启动 Kafka 集群之前，我们需要配置好 log.dirs 参数，其值是 Kafka 数据的存放目录，这个参数可以配置多个目录，目录之间使用逗号分隔，通常这些目录是分布在不同的磁盘上用于提高读写性能。当然我们也可以配置 log.dir 参数，含义一样。只需要设置其中一个即可。如果 log.dirs 参数只配置了一个目录，那么分配到各个
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2024-03-22 08:35:39
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3.1.1写入方式producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。3.1.2 分区（Partition）消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic是由一些Partition 我们可以看到，每个Parti
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2024-03-22 09:44:38
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目录
问题引入什么是分区？分区的作用是什么？分区与生产者默认的分区策略分区与消费者消费者分区匹配策略rangeroundrobin 问题引入问题1 ：什么是分区？问题2 ：分区的作用是什么？问题3 ：生产者和消费者分别是怎么分配的，分别对应有哪些策略？什么是分区？Topic在逻辑上可以被认为是一个queue，每条消费都必须指定它的Topic，可以简单理解为必须指明把这条消息
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2024-03-22 08:54:34
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spark目前支持两个分区器,分别是HashPartitioner和RangePartitioner.均继承自Partitioner,有共同方法- def numPartitions --分区器的分区数量
- def getPartition(key: Any): Int ---获取某一个key的分区号HashPartitionerSpark中非常重要的一个分区器，也是默认分区器，默认用于90%
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2024-03-03 20:22:35
32阅读
parted命令可以划分单个分区大于2T的GPT格式的分区，也可以划分普通的MBR分区，fdisk命令对于大于2T的分区无法划分，所以用fdisk无法看到parted划分的GPT格式的分区。 Parted 命令分为两种模式：命令行模式和交互模式。 1、命令行模式： parted [o
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2024-01-04 18:44:13
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一、Spark数据分区方式简要 在Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）是其最基本的抽象数据集，其中每个RDD是由若干个Partition组成。在Job运行期间，参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中。这
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2023-07-27 19:33:22
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parted命令可以划分单个分区大于2T的GPT格式的分区，也可以划分普通的MBR分区，fdisk命令对于大于2T的分区无法划分，所以用fdisk无法看到parted划分的GPT格式的分区。Parted 命令分为两种模式：命令行模式和交互模式。 1、命令行模式： parted [option] devi
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2023-10-26 17:04:42
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我的Ubuntu 安装分区/boot 200M/ 2000M/home 6000Mswap 1000M/boot分区，它包含了操作系统的内核和在启动系统过程中所要用到的文件，建这个分区是有必要的，因为目前大多数的PC机要受到BIOS的限制, 况且如果有了一个单独的/boot启动分区，即使...
原创
2021-08-04 10:14:37
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