https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-row-format-antelope.html https://docs.oracle.com/cd/E17952_01/mysql-5.5-en/innodb-row-format-antelope.h
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2017-09-06 18:30:00
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# HBase Compact命令使用指南
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意帮助刚入行的小白了解和掌握HBase的`compact major_compact`命令。下面，我将通过一个详细的指南，帮助大家了解整个命令的执行流程，以及每一步的具体操作。
## 1. 命令执行流程
首先，我们来看一下执行`compact major_compact`命令的整体流程。我将使用一个表格来展示这个过
原创
2024-07-23 07:07:53
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文章目录mysql——Innodb行记录格式Compact前言Innodb主键的选择mysql——Innodb行记录格式Compact前言最近会一直研究mysql，主要参照书籍《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》，原因是自己的sql能力实在太过于薄弱，甚至于连建表语句都要百度，所以决心花一个月研究mysql，环境是mysql5.5(不支持optimizer_trace)Innodb...
原创
2021-07-09 13:34:19
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在Kubernetes集群中，etcd是一个持久化的键值存储，用来存储集群的状态信息。在实际应用中，随着集群的运行，etcd中的数据会不断增加，为了维持etcd的性能和稳定性，需要定期进行数据的压缩处理，即etcd的compact操作。在本文中，将介绍如何在Kubernetes中进行etcd的compact操作。
### etcd Compact
**流程步骤：**
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-05-27 10:26:17
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# HBase Compact指南
## 简介
在HBase中，当数据发生变动（插入、更新、删除）时，表中的数据存储会出现不连续的情况。为了优化读取性能并减少存储空间的浪费，需要定期进行HBase Compact操作。HBase Compact操作可以合并和清理不连续的数据，使得表的存储更加紧凑。
在本文中，我将向你介绍如何实现HBase Compact操作，并提供详细的步骤和代码示例。
#
原创
2023-08-12 19:27:54
62阅读
公司自建的Hadoop集群，后期使用阿里的Maxcompute，就需要迁移数据到新环境中，阿里提供众多的迁移方案，在经过我们的实践后，最终选择了MMA，迁移数据Hive到Maxcompute。
1.背景公司自建的Hadoop集群，后期使用阿里的Maxcompute，就需要迁移数据到新环境中，阿里提供众多的迁移方案，在经过我们的实践后，最终选择了MMA，迁
前置本篇随笔包含 _.compact 和 _.concat 及其依赖的工具函数。你可能需要一些 JavaScript 基础知识才能看懂一些没有注释的细节。compact_.compact(array)创建一个新数组，包含原数组中所有的非假值元素。例如 false, null, 0, "", undefined, 和 NaN 都是被认为是“假值”。/**
* Creates an array wi
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2021-05-22 16:51:47
154阅读
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Compact Distro Linux, as the name suggests, refers to a type of Linux distribution that is designed to be small, lightweight, and efficient. These compact distros are often used for specific purposes
原创
2024-04-01 10:17:48
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# 如何实现 Hive Major Compaction
在大数据处理过程中，Hive会产生很多小文件，这些文件不仅消耗存储空间，还会导致查询性能下降。为了优化这些问题，Hive提供了压缩（Compaction）功能，以便清理、合并较小的文件。本文将讲解如何实现“Hive Major Compaction”，帮助刚入行的小白更好地理解这个过程。
## Major Compaction 流程
原创
2024-10-28 05:29:04
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# HBase 手动Compact流程
## 引言
在HBase中，当数据不断写入表中时，表的Region会逐渐变大，即表的存储文件数量增加，这可能会影响查询性能。为了优化查询性能，我们可以定期执行Compact操作来合并和清理存储文件。本文将介绍如何手动进行HBase Compact操作，帮助刚入行的小白理解并掌握这个过程。
## Compact操作流程
下面是进行HBase手动Compac
原创
2023-10-18 08:18:06
167阅读
实例 创建一个包含变量名和它们的值的数组： <?php$firstname = "Peter";$lastname = "Griffin";$age = "41";$result = compact("firstname", "lastname", "age");print_r($result);?
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2020-05-23 17:49:00
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版本： 3.6 1.隐藏要compact的从库节点 登录到主节点，执行如下命令： (隐藏第5个节点，注意member是从0开始的) cfg = rs.conf() cfg.members[0].priority = 0 cfg.members[0].hidden = true rs.reconfig ...
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2021-08-27 11:23:00
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# HBase Compact 命令详解
HBase 是一个开源的分布式数据库管理系统，能够在大规模数据处理的场景下提供高性能的读写能力。数据在 HBase 中以 Key-Value 的形式存储，随着数据的不断写入，HBase 的存储文件会渐渐变得庞大且零碎，这时就需要进行 Compaction（压缩）了。本文将深入探讨 HBase 的 Compact 命令，以及如何使用它来优化 HBase 的
原创
2024-08-24 08:07:21
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在实际的HBase操作过程中，我们可能会遇到“hbase关闭compact”的问题。这个问题往往会对我们的业务造成一定的影响，特别是在高并发和数据量大的场景下。下面我将详细记录解决这一问题的过程。
## 问题背景
HBase是一种分布式的、可扩展的NoSQL数据库，通常用于存储海量数据。然而，有时在特定的配置下，HBase的压缩功能（compaction）会被意外关闭，从而影响系统的性能和查询
# HBase Shell的major_compact和compact命令
HBase是一个分布式、可伸缩、面向列的NoSQL数据库，它是建立在Hadoop之上的一种分布式数据库解决方案。HBase提供了HBase Shell，这是一个交互式的命令行工具，可用于管理和操作HBase数据库。
在HBase Shell中，有两个重要的命令可以用于压缩HBase表：`major_compact`和`
原创
2023-07-23 04:26:04
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文章目录1. 分区表1.1 创建分区表、加载数据1.2 增加删除多个分区、查看表的分区1.3 二级分区1.4 把数据直接上传到分区目录上，让分区表和数据关联1.5 动态分区2. 分桶表2.1 概念2.2 创建分桶表、导入数据3. 抽样查询 1. 分区表1.1 创建分区表、加载数据 （1）创建分区表语法hive (default)> create table dept_partition(
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2023-10-02 19:34:56
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首先说一下Compact的作用： 在Memstore超过一定的阈值的时候，就要新开一个进程将Memstore flush到storefile中，新的Memstore继续写入接受到的数据，当storefile越来越多时，就会降低读的性能，为了提高读的性能，可以对这些storefile进行compact操作，形多个storefile合并成一个大的storefile，那么compact就需要对HBase
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2023-06-30 20:43:23
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Compact ---- 创建一个包含变量名和它们的值的数组： 瞬间感觉这个函数高大上，以前竟然没有发现它。。。。 来一段在laravel中的应用：
原创
2017-11-14 15:08:00
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HBase是一个分布式、高可靠、高性能的NoSQL数据库，它的底层是基于Hadoop的HDFS存储。在HBase中，我们可以使用"major compact"命令来进行主要压缩，以优化数据存储和提高性能。下面我将向你介绍如何实现"HBase major compact"的步骤和具体操作。
1. 确认需要进行主要压缩的表格
在开始之前，首先需要确认哪些表格需要进行主要压缩。可以使用HBase Sh
原创
2024-01-04 12:01:19
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# Hbase compact源码实现流程
## 简介
HBase是一个分布式、可伸缩、面向列的NoSQL数据库，用于处理大规模结构化数据。HBase支持自动合并（compact）操作来优化存储和查询性能。在本文中，我们将探讨如何实现HBase compact源码。
## 1. HBase compact流程概述
下面是HBase compact的整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-10-16 08:11:05
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