. 背景介绍 当 MySQL中一个表的总记录数超过了1000万后，会出现性能的大幅度下降吗？答案是肯定的，但是性能下降的比率不一而同，要看系统的架构、应用程序，甚 至还要根据索引、服务器硬件等多种因素而定。比如FCDB和SFDB中的关键词，多达上亿的数据量，分表之后的单个表也已经突破千万的数据量，导致单个表 的更新等均影响着系统的运行效率。甚至是一条简单的SQL都有可能压垮整个数
正文在从服务器的配置文件中设置主服务器slaveof 或者使用Redis命令动态设置从服务器SLAVEOF 步骤3：处理网络断开和自动重连 Redis复制是具备断开自动重连的，一旦网络恢复，从服务器会尝试连接主服务器并同步任何丢失的数据。步骤4：处理故障转移 如果主服务器宕机，需要人工或借助Redis Sentinel等工具来升级一个从服务器为新的主服务器。主从复制的高级特性部分重同步（PSYNC
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2024-09-29 10:22:07
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弃而舍之,朽木不折。 弃而不舍,金石可镂。
——战国:荀子的《劝学》本文已同步掘金平台，图片依然保持最初发布的水印（如水印）。（以后属于本人原创均以新建状态在多个平台分享发布）前言Kafka系列第二期【（二）消息队列-Kafka核心概念（相知）】有讲到分区的概念，在这里分享下分区再均衡，这个在Kafka核心里来说是狠招那个分区再均衡是什
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2024-04-03 12:46:46
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Kafka通过生产者KafkaProducer的send()方法将消息发送到broker中，但在发送过程中需要经过拦截器（Interceptor）、序列化器（Serializer）和分区器（Partitioner）的一系列作用之后才能被真正地发往broker。消息在经过序列化后需要确定它发往的分区，如果消息ProducerRecord中指定了partition字段，那么就不需要分区器的作用，因为p
# 如何处理 Spark 中的键分布不均匀问题
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个被广泛使用的框架。处理数据时，键的分布不均匀可能会导致性能问题，比如某些任务执行缓慢而其他任务则较快完成。本文将指导您如何实现和解决 Spark 中键分布不均匀的问题。
## 处理键分布不均匀的整体流程
下表总结了处理过程中的关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
Ceph是一个针对大规模分布式存储的开源软件项目，为用户提供高性能、高可靠性的存储解决方案。然而，在实际应用中，由于各种不可控因素的存在，有时会出现Ceph集群存储不均匀的情况，这不仅会影响数据的读写速度，还可能导致整个存储系统的稳定性受到影响。
不均匀的存储分布可能表现在多种方面，比如集群中部分节点存储负载过重，而其他节点资源利用率较低；部分PG（Placement Group）负载过重，导致
原创
2024-03-11 10:50:36
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表大小SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO;
COUNT(*)
----------
1751
SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ;
COUNT(*)
----------
1807
SQL> select count(*) from
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2024-07-28 11:05:40
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MySQL索引原理详解索引的本质索引的分类Hash 索引二叉树B树（二三树）B+树主键目录索引页索引页的分层非主键索引回表 索引的本质索引的本质是一种排好序的数据结构。索引的分类在数据库中，索引是分很多种类的。Hash 索引Hash 索引是比较常见的一种索引，他的单条记录查询的效率很高，时间复杂度为1。但是，Hash索引并不是最常用的数据库索引类型，尤其是我们常用的Mysql Innodb引擎就
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2023-07-13 16:12:18
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现在企业中，数据库选择用 MySQL 的还是非常非常多的，公司比较规范的，在立项之初，就会认真讨论数据库的设计，而更多的中小微企业，可能就不会那么系统性的讨论数据库的设计了。但是，不管怎么样，随着数据量的增加，或迟或早，都会遇到数据库性能瓶颈。数据库性能问题，套上那句话“不是没有，只是时机未到”。当数据量比较少时，基本不会有性能问题，在数据量比较多时，性能问题就会出现了。今天，我们不是
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2024-07-16 23:07:23
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# 实现 MySQL 多核分配不均匀的指南
在分布式数据库系统中，MySQL 的负载均衡机制通常是基于特定策略来分配查询请求的。有时，由于数据分布和查询模式的复杂性，可能会出现多个核（CPU）之间的负载不均现象。本文将指导你如何实现 MySQL 多核分配不均的策略，确保你能更好地理解并应用相关技术。
## 整体流程
首先，我们将整个流程分为几个步骤，以便清晰地展示解决方案：
| 步骤 |
在Kafak中国社区的qq群中，这个问题被提及的比例是相当高的，这也是Kafka用户最常碰到的问题之一。本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨。希望对大家有所帮助。怎么确定分区数？ “我应该选择几个分区？”——如果你在Kafka中国社区的群里，这样的问题你会经常碰到的。不过有些遗憾的是，我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题。其实这也不奇怪，毕竟这样的
消费群组和分区再均衡 1、 什么叫分区再均衡： 分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者，这样的行为叫做分区再均衡。 &nb
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2024-03-28 04:21:13
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在hadoop2.6.5，datanode数据存储盘选择策略有两种方式复制：首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票，实现类：RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储，实现类：AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java选择策略相应的配置项是： <property>
&
我们先回顾下，一个主题可以有多个分区，而订阅该主题的消费组中可以有多个消费者。每一个分区只能被消费组中的一个消费者消费，可认为每个分区的消费权只属于消费组中的一个消费者。但是世界是变化的，例如消费者会宕机，还有新的消费者会加入，而为了应对这些变化，让分区所属权的分配合理，这都需要对分区所属权进行调整，也就是所谓的 “再均衡”。本文将对再均衡的相关知识进行详细叙述。触发时机首先，我们需要了解什么情况
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2024-03-19 02:18:12
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应用场景（以Echarts柱状图为例）：现有一组数据：最小的数是 50000(5万) ,最大的数是 3000000000(30亿)。如果按照Echarts正常的画法，我们只需提取出来这些数据然后交给Echarts显示即可。但是这样做面临的问题就很明显——由于数值差距过大，且Echarts本身Y轴的数值是均匀分布的，所以在图里造成的结果是这样的：在图中，y 轴的数值均匀分布，最高的柱子在x轴 第五值
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2024-06-28 14:51:14
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一. Partitioner分区1. Partitioner的作用:进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行。Ma
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2024-04-18 16:01:58
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目录1. 案例描述2. 方式1: 分块阈值3. 方式2: 顶帽变换和底帽变换光照不均匀图像分割技巧1——分块阈值光照不均匀图像分割技巧2——顶帽变换和底帽变换1. 案例描述在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果。我们先看一个实例，
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2024-04-20 21:31:54
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1. 图像光照不均匀的具体表现1） 图像整体灰度像素值偏低，由于拍摄时现场的光照条件限制或设备自身的原因，导致图像的整体灰度值是偏低的或者图像的对比度偏低，从而使图像的信息难以识别，如红外图像、灰暗条件下拍摄的图像；2）图像的局部灰度像素值低，由于拍摄过程中周围环境的光照不均导致的图像一部分光照充足，一部分光照欠充足。光照充足的部分目标与背景对比度较高，易于辨认，而欠充足部分则灰度偏低且目标与背景
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2023-12-11 10:58:51
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把硬度不均匀材料的模拟实现了。图中的T形物体左臂和右臂用了一样的变形器，但是材料的硬度不一样，硬度大的地方用橙色表示，小的地方用蓝色表示。可以发现，橙色的一侧摆动幅度较小。来自为知笔记(Wiz)附件列表tshape.gif
原创
2015-04-07 02:12:00
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# Python 不均匀色标的实现指导
在数据可视化中，色标是一个至关重要的元素，尤其是在处理具有不均匀分布的数据时。采用不均匀色标可以让我们的视觉效果更加清晰和有针对性。本文将逐步教学如何在Python中实现不均匀色标，帮助你创建出具有不同权重的色标。
## 实现流程
下面是我们实现不均匀色标的主要步骤：
| 步骤 | 描述
