解析PartitionMap的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。Mapper的结果，可能送到Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用时的上下文不太一样
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2023-07-13 16:55:59
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# 分库分表与Hadoop的结合探索
在现代数据处理系统中，随着数据量的急剧增加，如何有效地管理和查询大规模数据成为了一个重要课题。分库分表，尤其在与大数据技术如Hadoop结合时，能够极大地提升数据管理的效率。今天，我们将探讨分库分表的基本概念，并结合Hadoop进行示例说明。
## 什么是分库分表？
分库分表是对数据库进行水平和垂直划分的一种方法。通过将数据分散到不同的数据库和数据表中，
# Hadoop 中的分区与分表
在大数据处理的场景中，数据的存储与查询效率至关重要。Hadoop 作为一个流行的大数据处理框架，提供了多种方式来优化数据存储，其中之一就是通过分区与分表。本文将探讨分区和分表的概念，并结合代码示例进行深入分析。
## 1. 什么是分区？
分区（Partitioning）是一种将数据集划分为多个小数据集的技术，可以使查询更有效。每个小数据集被称为一个“分区”。
原创
2024-10-19 07:01:49
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本文主要介绍高性能数据库集群分库分表相关理论，基本架构，涉及的复杂度问题以及常见解决方案。分库分表概述基本思想：把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库服务器(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。单台数据库的瓶颈：数据量太大，读写性能下降，即使有索引，索引变的很大，性能同样下降；数据文件变的很大，数据库的备份和恢复需要消耗很长时间；数据文件越大，极端情况下丢失数据的风险越高；&nbs
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2024-04-26 15:40:07
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【分桶概述】 Hive表分区的实质是分目录（将超大表的数据按指定标准细分到指定目录），且分区的字段不属于Hive表中存在的字段；分桶的实质是分文件（将超大文件的数据按指定标准细分到分桶文件），且分桶的字段必须在Hive表中存在。 分桶的意义在于：可以提高多表join的效率（因为通过分桶已经将超大数据集提取出来了。假如原数据被分了4个桶，此时2表join的时候只需要读取符合条件的一个
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2023-07-14 19:21:08
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hadoop文件数据结构在代码里的组成可以分为 storage、block、file、Inode几类很容易搞混，下面对这几个部分进行分别分析1storageStorage的结构图下图：Storage是系统运行时对应的数据结构。从大到小，Hadoop中最大的结构是Storage，最小的结构是block。Storage保存了和存储相关的信息（包括节点的类型：namenode/datanode，状态版本
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2023-12-04 17:34:35
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What？ 分库 由单个数据库实例拆分为多个数据库实例 分表 由单张表拆分为多张表Why？ 业务数据量和网站QPS的日益增高，单机版数据库在存储和并发上会出现瓶颈 1、NoSQL，减少对事务的支持和复杂语句的查询来提高性能 2、分库分表，分散单台设备负载How？ 拆分方式（垂直、水平） 垂直分库 基于表，根据业务逻辑拆分或集成公共模块拆分 –用户表和订单表，单点登录，鉴权模块 特点 1、每个库的表
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2024-03-05 07:01:13
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简单的理解即为：分区就是在一个库内，将一张表，根据你想要的规则划分为表1、表2、表3等，这些表定义什么都是一样的，同时索引也会进行分区。很简单粗暴地根据常用的RANGE分区举个例子，一栋楼里面的每层楼都是一样的的，然后根据楼层，将它分为高楼层、中楼层、低楼层三种，这个时候假设开发商好一点，给你整了三部电梯，分别只上高、中、低三个楼层，这样你就可以根据你的楼层数坐对应的电梯，较快速地抵达你想要抵达的
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2023-11-14 09:37:44
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在当今数据管理的背景下，“分库分表和Hadoop的区别”成为了一个重要的讨论主题。分库分表是为了应对传统关系型数据库在高并发和海量数据场景中的局限性，而Hadoop则是专为大数据场景设计的一套工具。以下是对这两者的详细分析，旨在帮助理解它们的工作原理、适用场景和实际应用。
```mermaid
quadrantChart
title 分库分表与Hadoop四象限图
x-axis
文章目录一、ShardingProxy快速使用1、ShardingProxy部署2、ShardingProxy使用3、ShardingProxy的服务治理4、Shardingproxy的其他功能5、ShardingProxy的SPI扩展二、ShardingSphere总结三、与其他相关产品的对比 一、ShardingProxy快速使用 ShardingProxy的功能同样是分库分表，但是他是一个
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2024-08-27 08:25:43
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分库：
由单个数据库实例拆分成多个数据库实例，将数据分布到多个数据库实例中。分表：由单张表拆分成多张表，将数据划分到多张表内。一、分库1、垂直分库
纵向切库，太经典的切分方式，基于表进行切分，通常是把新的业务模块或集成公共模块拆分出去。特点：
每个库的表都不一样；
表不一样，数据就更不一样了~ 没有任何交集；
每个库相对独立，模块化；场景：
可以抽象出单独的业务模块时，可以抽象出公共区时（如字典、
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2023-08-08 12:41:13
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ShardingCore ShardingCore 是一个支持efcore 2.x 3.x 5.x的一个对于数据库分表的一个简易扩展,当然也支持不分表的普通使用,.Net下并没有类似mycat或者sharding-jdbc之类的开源组件或者说有但是并没有非常适用的或者说个人在用过后有一些地方因为限制没法很好使用所以决定自己开发这个库,目前该库暂未支持分库(未来会支持),仅支持分表,该项目的理念是
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2023-12-21 21:50:05
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postgreSQL数据自动分区分表今天客户反馈说，系统有个模块访问有点慢。于是乎点进去瞅一瞅；发现有一个表是存储同步过来的实时数据；数据量已经到了千万的级别了。因此想说给这个表做个分区。这个项目用的数据库是PG；但由于我之前基本都是在用mysql的数据库；所以度年了一下PG的分表。网络上还是有蛮多的。发帖只是为了做个笔记，便于自己以后查阅！！！贴上代码-- my_table为要分区的源表
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2024-03-27 12:27:41
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首先准备三台一样的虚拟机，配置好相关设置集群部署规划注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器 注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。1、配置集群（1）配置：hadoop-env.sh 如果是从搭建好的伪分布式拷贝过来的hadoop，因为已经配置过，可以直接跳过，如果是新
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2023-09-06 10:06:29
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前言Github：https://github.com/HealerJean博客：http://blog.healerjean.com1、开始D
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2022-08-31 19:56:47
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分库分表中间件 MyCat 官方地址：https://mycat.org.cn MyCat 是一个要部署在服务器上的软件，类似于 Proxy，使用 MyCat 需要有一定的运维能力。 ShardingSphere 官方地址：http://shardingsphere.apache.org/index
原创
2021-10-16 14:00:00
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sqlalchemy外键：分表后如果不做约束，与分表后不相符的值也可以插入，为了制约这种行为所以就出现了外键关联，一个字段外键关联到分表的那个字段后，必须输入那个字段中有的值 一对多多对多 sqlalchemy 中的方法：from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative impo
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2024-05-16 17:57:15
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分区和分表的区别参考：1.merge存储引擎来实现分表 merge分表，分为主表和子表，主表类似于一个壳子，逻辑上封装了子表，实际上数据都是存储在子表中的。创建分表：CREATE TABLE `fen_01` ( `id` INT(11) primary key NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(45) NULL)
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2023-08-28 09:16:31
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关于分表：顾名思义就是一张数据量很大的表拆分成几个表分别进行存储。我们先来大概了解以下一个数据库执行SQL的过程：接收到SQL --> 放入SQL执行队列 --> 使用分析器分解SQL --> 按照分析结果进行数据的提取或者修改 --> 返回处理结果。在这个过程中一般比较花时间的是在队列里的等待时间和执行时间。归根到底就是执行时间，执行时间减少了等待时间自然就变短了。为了保
1. 本文目标1.1 使用sharding-sphere提供的 sharding-jdbc-spring-boot-starter 分表组件去和JPA项目集成。1.2 实现自己的分表算法(使用行表达式取模+自定义算法两种)。1.3 分库本文不做研究，原理都一样。2. 项目搭建application.properties:spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
sp
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2023-10-19 13:53:52
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