现状和目标Hadoop目前运行三个节点上，有一台做Namenode，其余为DataNode 主机IP 功能主机IP功能10.3.5.40NameNode10.3.5.39DataNode10.3.5.41DataNodeHadoop以后运行在6个节点上，有一台做Namenode，其余为DataNode主机IP功能10.3.5.40NameNode10.3.5.39DataNode10.3.5.41
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2024-05-15 06:49:54
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一.背景为了使得MapReduce计算后的结果显示更加人性化，Hadoop提供了分区的功能，可以使得MapReduce计算结果输出到不同的分区中，方便查看。Hadoop提供的Partitioner组件可以让Map对Key进行分区，从而可以根据不同key来分发到不同的reduce中去处理，我们可以自定义key的分发规则，如数据文件包含不同的省份，而输出的要求是每个省份对应一个文件。 二：技
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2023-09-21 23:59:29
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这里以Red hat AS4 为例。当磁盘分区发现不够用时，能想道的第一个做法就是增加分区大小。但是一般Linux如果没有采用逻辑卷管理，则动态增加分区大小很困难，一个能想道的办法就是，备份分区文件系统数据，删除分区，然后再重新创建分区，恢复备份的文件系统，这个做法比较玄，可能删除分区后导致系统无法启动。第二个做法就是，创建一个新的逻辑分区（当然必须有未使用的磁盘空间能分配），将文件系统从老分区拷
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2024-04-03 20:23:51
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一. 日常Topic操作这里的命令以kafka2.2之后版本进行说明，社区推荐命令指定 --bootstrap-server参数，受kafka安全认证体系的约束，如果使用 --zookeeper 会绕过 Kafka 的安全体系。1. 创建topicbin/kafka-topics.sh --bootstrap-server broker_host:port --create --topic my_
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2024-04-24 12:06:33
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首先介绍下相关的概念producer 发送数据的一方consumer 消费数据的一方consumer group 消费者组,当消费者组中的某个消费者消费掉了分区中的某一条消息时,该组中的其他消费者不会在消费该条数据 消费者必须指定消费者组partition 使kafka能够横向扩展,一个topic可以有多个分区,在创建topic时 kafka根据内部的负载均衡算法 将分区均匀的分布在多个broke
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2024-03-14 06:47:12
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数据库表分区的优点有很多，也有很多文章有所介绍，本文就不赘述了 本文主要是提供数据库分表的操作步骤（也供自己将来需要时使用）1.创建主表通过指定PARTITION BY子句把measurement表创建为分区表，可选方法有：RANGE、LIST 点击查看二者的区别，此处以RANGE为例，以user_id进行分区CREATE TABLE t_user(
user_id int
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2024-02-26 16:59:52
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# 为Spark增加分区
在使用Spark进行大数据处理时，一个常见的需求是增加分区来提高并行处理的效率。分区可以帮助我们更好地利用集群资源，加快任务的执行速度。本文将介绍如何在Spark中增加分区，以及如何利用增加分区来优化Spark作业的性能。
## 什么是分区
在Spark中，分区是将数据拆分成多个部分的过程。每个分区都会被分配给集群中的一个任务进行处理。增加分区可以让我们将数据更均匀
原创
2024-07-07 04:25:30
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# Hive增加分区的实现流程
## 1. 理解Hive分区概念
在开始讲解Hive增加分区的实现步骤之前，我们首先需要理解Hive的分区概念。Hive中的分区是通过将数据按照指定的列进行划分，将数据存储在不同的分区目录中。这样可以加快查询的速度，提高数据的处理效率。
## 2. Hive增加分区的步骤
下面是Hive增加分区的具体步骤，可以通过表格展示：
| 步骤 | 动作 | 代码
原创
2023-09-07 08:05:00
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# Hadoop 增加分区：提升数据处理性能
在大数据领域，Hadoop 提供了强大的分布式处理能力，使得我们在处理海量数据时能够更加高效。而分区是 Hadoop 生态系统中一个重要的概念，它使得数据的组织和管理变得更加灵活。本文将为大家介绍如何在 Hadoop 中增加分区，并提供相应的代码示例。
## 什么是分区？
在 Hadoop 中，分区是指将数据集划分为多个子集，每个子集称为一个分区
原创
2024-10-16 03:51:48
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# Hive 增加分区
## 引言
在Hive中，分区是一种将数据划分为更小、更易管理的部分的技术。通过将数据存储在不同的分区中，可以更有效地查询和处理数据。本文将介绍Hive中如何增加分区的方法，并提供相应的代码示例。
## 什么是分区？
在数据库中，分区是一种将数据分组的技术。通过将数据分组为更小的部分，可以使查询和处理数据更加高效。Hive中的分区是基于表中的某个列的值进行划分的。通
原创
2023-08-21 08:06:39
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# 如何增加分区hive
## 步骤概览
下面是增加分区hive的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建一个分区表 |
| 2 | 添加分区到表中 |
| 3 | 加载数据到分区 |
| 4 | 查询数据验证分区 |
## 操作步骤及代码示例
### 步骤1：创建一个分区表
首先，我们需要创建一个分区表，假设我们有一个表名为`tes
原创
2024-03-01 03:18:21
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## 增加分区 hive 的步骤和代码示例
### 1. 确定分区字段
在开始增加分区之前，首先需要确定要使用哪个字段作为分区字段。分区字段是用来对数据进行分区管理的关键字段，可以根据该字段的值来组织和查询数据。
### 2. 创建分区表
接下来，需要创建一个分区表。分区表是一种特殊的表，它将数据按照分区字段的值进行组织和存储。创建分区表时，需要在表的定义中指定使用的分区字段。
下面是一
原创
2023-10-19 13:16:25
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大数据组件使用 总文章kafka 生产/消费API、offset管理/原理、kafka命令kafka 命令、APIKafka 安装、原理、使用mapreduce 实时消费 kafka 数据1.使用控制台运行1.创建一个topic主题
cd /root/kafka
chmod 777 /root/kafka/bin/kafka-topics.sh
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2024-07-27 17:21:19
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有一个表tb_3a_huandan_detail，每天有300W左右的数据。查询太慢了，网上了解了一下，可以做表分区。由于数据较大，所以决定做定时任务每天执行存过自动进行分区。1、在进行自动增加分区前一定得先对表手动分几个区 1 ALTER TABLE tb_3a_huandan_detail PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(ServiceStartTime))
2 (
近日由于系统运行时间太长，数据库库表中的数据也是越来越多，为了缩短库表的操作时间，所以对数据库中的部分库表进行分区的操作。通过研究，决定采用pg_pathman插件对库表进行分区操作。pg_pathman安装、配置特此记录。Pg_pathman原理：PostgreSQL传统的分区方法，使用约束来区分不同分区存放的数据(配置constraint_exclusion=partition)，执行sele
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2024-03-06 16:49:07
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思路2：建新表–>备份–>删原表–>改名①建新表CREATE TABLE `t_send_message_send2` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`plan_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
`job_uuid` varchar(36) DEFAULT NULL,
`send_po
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2024-07-29 16:05:34
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# MySQL如何增加分区
## 引言
当数据量逐渐增加，查询性能逐渐下降时，我们可能需要对MySQL数据库中的表进行分区。分区可以将数据分散存储在不同的磁盘上，从而提高查询性能。本文将介绍如何在MySQL中增加分区，以解决查询性能下降的实际问题。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几点：
1. 已在MySQL数据库中创建了需要分区的表。例如，我们创建了一个名为`orders`
原创
2024-01-06 11:57:11
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# Hive 如何增加分区
## 问题背景
在使用 Hive 进行数据分析时，有时候需要根据某个字段进行分区，以便更高效地查询和处理数据。本文将通过一个具体的问题来介绍如何在 Hive 中增加分区。
假设我们有一个数据集，包含了某个国家的旅行记录。数据集的结构如下：
| 列名 | 数据类型 |
| ------------- | -----:|
| id
原创
2023-12-22 10:04:38
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# MySQL增加分区的Java实现
## 概述
在MySQL中，分区是将数据分割成多个较小的部分以提高查询性能和管理大型数据库的一种方法。本文将向您展示如何使用Java实现MySQL的分区功能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建分区表] --> B[添加分区]
B --> C[重建索引]
C --> D[插入数据]
```
##
原创
2024-01-14 09:57:38
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# Hive增加分区字段
## 介绍
Apache Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了SQL查询和分析大规模数据的能力。Hive使用HiveQL作为查询语言，允许用户通过类似于SQL的语法来查询和处理数据。
分区是Hive中一个重要的概念，它允许用户根据数据的某个特定字段将数据划分为不同的子集。在Hive中，分区字段是指一个或多个用于分区的列。通过增加分区字段，我们
原创
2023-09-29 11:52:10
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