论数据分片技术及其应用
数据分片就是按照一定的规则，将数据集划分成相互独立正交的数据子集。然后将数据子集分布到不同的节点上，通过设计合理的数据分片规则，可将系统中的数据分布在不同的物理数据库中，达到提升应用系统数据处理速度的目的。在解决数据库日志解析的问题中，我承担了进行数据分片的任务。
数据分片，就是依照分片算法将数据打散到多个不同的节点上，每个节点上存储部分数据。一般来说，分片算法最常见的就
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2023-07-12 11:17:46
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在面试时经常会问一个问题，请列举出hash在数据库内部的应用，hash的原理虽然简单，但是它在数据库中可以说是无处不在。其中hash partition是hash在数据库中一个简单的应用，虽然它没有range partition那么常用，但是我们在做数据库水平拆分时，其实就是利用了hash partition的原理，利用hash函数对某个key进行运算，然后将其分布到不同的主机上，原理很简单。我们
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2023-07-12 11:17:17
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1.Hash原理的理解
哈希：翻译是 散列 意思是分散的意思，通常我们在查找某个数据的时候，我们想快速定位到某条数据，我们会采用哈希算法来解决这个问题。
JAVA哈希的底层实现：其实是基于桶结构来处理的，也就是一个数组结构，然后里面的元素是NODE元素，这个数据结构是链表来实现的，里面的变量有 hash,key,value,next,通过这种方式，
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2024-03-04 21:09:09
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一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位;
一个计算每个分区的函数;
RDD之间的依赖关系;
一个Partitioner，即RDD的分片函数;
一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。RDD特点RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所
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2023-10-19 06:57:53
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Spark分区原理分析介绍分区是指如何把RDD分布在spark集群的各个节点的操作。以及一个RDD能够分多少个分区。一个分区是大型分布式数据集的逻辑块。那么思考一下：分区数如何映射到spark的任务数？如何验证？分区和任务如何对应到本地的数据?Spark使用分区来管理数据，这些分区有助于并行化分布式数据处理，并以最少的网络流量在executors之间发送数据。默认情况下，Spark尝试从靠近它的节
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2023-11-18 15:22:36
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在分布式程序中，通信的代价是很大的。因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升程序整体性能。分布式程序选择正确的分区方式和单节点程序选择合适的数据结构是一样的。 Spark可以通过控制RDD分区方式来减少通信的开销。 所有的pairRDD都是可以进行分区的。 Spark没有显示控制特定的键存放在哪个节点上，因为Spark是一个高容错的集群。当一个节点失败后，整个集群不会因此瘫痪。集群依旧是
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2023-08-08 12:35:06
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一、RDD的概念RDD（Resilient Distributed Dataset），即弹性分布式数据集，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并且还能控制数据的分区。不同RDD之间可以通过转换操作形成依赖关系实现管道化，从而避免了中间结果的I/O操作，提高数据处理的速度和性能。一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多
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2023-10-20 06:50:14
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# Spark合并分区原理
在Spark中，分区是组织数据的基本单位，分区数决定了并行计算的并发度。有时候我们需要对分区进行合并，以提高性能或者减少数据的碎片化。本文将介绍Spark中合并分区的原理和如何实现。
## 合并分区原理
在Spark中，分区的合并是指将多个小的分区合并成一个大的分区。当数据量较小，而分区数过多时，会增加任务调度和数据传输的开销，影响作业的性能。通过合并分区可以减少
原创
2024-06-27 05:44:49
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使用textFile()方法的时候，我们往往会在方法里面传入参数，用于指定分区数。那么我们传入几，就会创建几个分区么？ 一开始我就是这么认为的，但是，通过阅读源码之后，才发现并不是这样的。那个参数名是minPartitions，也就是说最小的分区数，并不是指创建几个分区数。 在阅读这方面的源码的时候，我一开始认为使用t
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2023-09-03 09:59:06
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请描述spark RDD原理与特征？spark RDD原理：是一个容错的、并行的(弹性分布式)数据结构，可以控制数据存储至磁盘或者内存，能够获取数据的分区。其具体特征，如下：1）创建：rdd创建有2种方式，一种为从稳定存储中读取创建；另一种从父RDD转换得到新的RDD。2）只读：状态不可变，不能修改。3）分区：支持使 RDD 中的元素根据那个 key 来分区 ( partitionin
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2024-04-19 14:17:56
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Spark 通过内存创建RDD的相关源码学习
通过内存创建RDD的分区设置1、示例代码在创建RDD的时候，我们可以从内存中进行创建；输出保存为文件。为了演示效果，我们的示例代码如下：1 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
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3 object Spark02RddParallelize
从RDD角度来剖析Spark内部原理1 Spark的核心 — RDD？1.1 RDD的5个属性1.2 RDD的特性1.3 What's RDD？在物理上，RDD对象实质上是一个 元数据结构，存储着 Block、Node等的映射关系，以及其他的元数据信息。一个RDD就是一组分区，在物理存储上，RDD的每个分区对应的就是一个Block，Block可以存储在内存中，当内存不够时可以存储在磁盘上。如果数据
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2023-11-20 07:07:05
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0. 零碎概念（1） 这个有点疑惑，有可能是错误的。 （2） 此处就算地址写错了也不会报错，因为此操作只是读取数据的操作（元数据），表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作（3）分区（有时间看HaDoopRDD这个方法的源码，用来计算分区数量的） 物理切片：实际将数据切分开，即以前的将数据分块（每个数据块的存储地址不一样），hdfs中每个分
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2023-10-30 19:29:34
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我们在《360度测试：KAFKA会丢数据么？其高可用是否满足需求？》这篇文章中，详细说明了KAFKA是否适合用在业务系统中。但有些朋友，还不知道KAFKA为何物，以及它为何存在。这在工作和面试中是比较吃亏的，因为不知道什么时候起，KAFKA似乎成了一种工程师的必备技能。一些观念的修正从 0.9 版本开始，Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量，分布式的消息系统”改为”一个分布式流平台“。Kafka
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2024-06-20 06:44:00
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一、分区个数规则spark.default.parallelism：（默认的并发数）= 2当配置文件spark-default.conf中没有显示的配置，则按照如下规则取值：1、本地模式（不会启动executor，由SparkSubmit进程生成指定数量的线程数来并发）：spark-shell spark.default.parallelism = 1
spark-shell --m
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2023-08-29 19:38:52
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# Spark Hash：背后的原理与应用
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理与分析中。在 Spark 的操作中，哈希（Hash）是一个重要的概念，它在数据分区、数据访问等方面扮演着关键角色。在这篇文章中，我们将深入探讨 Spark 中的哈希概念，并通过代码示例来进一步解释这一机制。
## 什么是哈希？
简单来说，哈希是一种将数据映射为固定长度的字符串
# MySQL Hash 分区
MySQL 分区是将数据库表分割为更小的、可管理的部分的技术。这种分割可以根据特定的规则和条件进行，以提高查询性能和简化维护工作。其中一种分区策略是使用哈希分区，它根据某个列的哈希值来分配数据到不同的分区中。
## 哈希分区的原理
哈希分区是根据某个列的哈希值来决定数据分布的方式。该列的哈希值确定了数据在哪个分区中存储。哈希函数是一个将输入值映射为固定大小输出
原创
2023-08-02 15:43:59
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上一篇：MySQL之LIST和LIST COLUMNS分区初探HASH分区 对于HASH分区，你只需要关注用于HASH计算的一个列值或者基于列的表达式值和表应该被分成几个分区，使用PARTITION BY HASH (expr)计算HASH，expr是一个整数列或者是一个返回整数的表达式，然后接着使用PARTITIONS num指定分区数，num是一个正整数，表示分区数。例如对于employees表，按照整数类型的字段store_id的值分成4个分区，可如下创建HASH分区表：...
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2021-07-13 09:53:02
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分区表分为：范围分区（partition by range），列表分区（partition by list），HASH分区（partition by hash）有多少个分区就有多少个segment其实HASH分区最大的好处在于，将数据根据一定的HASH算法，均匀分布到不同的分区中去，避免查询数据时集中在某个地方，从而避免热点块的竞争，改善IO，此处时间列建HASH分区一般不妥当，因为我们经常都指定
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2024-06-21 07:36:09
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# MySQL Hash Partitioning
## Introduction
In MySQL, partitioning is a technique used to divide large tables into smaller, more manageable parts. It helps to improve query performance and manageabili
原创
2023-09-08 04:49:13
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