在前面章节中，我们系统学习了 partition()、stable_partition() 和 partition_copy() 这 3 个函数，它们的功能本质上都是根据某个筛选规则对指定范围内的数据进行分组（即符合条件的为一组，不符合条件的为另一组），并且反馈给我们两组数据之间的分界位置。事实上，有些数据本身就已经是按照某个筛选规则分好组的，例如：1,2,3,4,5,6,7 <-- 根据规
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2024-01-12 17:01:21
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# Python 中 `partition` 的用法详解
在 Python 中，字符串处理是一个非常常见的操作。为了方便字符串的分割和处理，Python 提供了 `partition` 方法。本文将深入探讨 `partition` 的用法，并通过示例帮助大家更好地理解这个方法。
## `partition` 方法概述
`partition` 方法用于分隔字符串。它会根据指定的分隔符，将字符串
前言这次分享一个 numpy 里面的一个高级函数partition,这个函数在一些搜索、匹配、找相关性的时候会用到。功能强大，但是一般人不知道、不会用，或者不知道怎么用。这次就分享一下具体的用法，也是numpy技巧第二篇文章。同时代码也都是开源的，链接为：https://github.com/yuanzhoulvpi2017/tiny_python/blob/main/numpy_base，文件编
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2023-11-30 06:05:11
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启动hadoop集群 #start-dfs.sh #start-yarn.sh 关闭hadoop集群 #stop-yarn.sh #stop-dfs.sh1 Hive的分区一个表可以以多个维度来进行分区。分区是在创建表的时候用partitioned by子句定义的。(1)文件people.csv utf-8编码格式 姓名，年龄，性别zhang1,21,m
zhang2,22,m
zhang3,23
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2023-09-04 16:30:04
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PartitionManager算是storm-kafka的核心类了，现在开始简单分析一下。还是先声明一下，metric部分这里不做分析。PartitionManager主要负责的是消息的发送、容错处理，所以PartitionManager会有三个集合 _pending：尚未发送的message的offset集合， 是个TreeSet<Long>()failed ： 发送失败
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2024-08-15 21:27:55
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关键字Topics（主题）:每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为topic。（物理上不同topic的消息分开存储，逻辑上一个topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
Partition（分区）:parition是物理上的概念，每个topic包含一个或多个partition，创建topic时可指定
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2023-12-25 09:35:22
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基本框架对应概念1.producer： kafka 集群的终端或服务。2.broker：kafka 集群中包含的服务器。3.topic： kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。4.partition： partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partition。kafka 分配的单位是 partition。5.consumer：
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2024-04-15 06:26:05
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随着大数据技术的迅猛发展，Apache Hive成为数据仓库和批处理分析的重要工具。Hive的“partition by”功能可以帮助用户高效地管理和查询大规模数据集。然而，很多用户在使用这一功能时，面临着“partition by 的范围”问题。本文将详细探讨解决这一问题的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践及生态扩展。
在此，首先要认识到“partition by 的范
今天群里看到一个问题，在这里概述下：查询出不同分类下的最新记录。一看这不是很简单的么，要分类那就用Group By;要最新记录就用Order By呗。然后在自己的表中试着做出来： 首先呢我把表中的
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2021-07-28 09:34:12
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一、HashPartitioner（哈希分区）HashPartitioner采用哈希的方式对<Key，Value>键值对数据进行分区。其数据分区规则为 partitionId = Key.hashCode % numPartitions，其中partitionId代表该Key对应的键值对数据应当分配到的Partition标识，Key.hashCode表示该Key的哈希值，numPart
文章目录分区目的分区的创建1.创建建表时候不管动态还是静态分区2.执行load 装载数据3.查看表结构，查询分区表的数据4.静态分区:5.动态分区:多分区表分区的增删改查 分区目的-分区主要用于提高性能 -分区列的值将表划分为一个个的文件夹 -查询时语法使用"分区"列和常规列类似 -查询时Hive会只从指定分区查询数据，提高查询效率 -分为静态分区和动态分区分区的创建Hive创建分区时，是通过p
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2023-07-04 19:38:58
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Linux中partition是指将硬盘分割成不同的区域以存储数据。在Linux系统中，我们通常会使用一些工具来管理partition，其中最常用的工具之一就是红帽（Red Hat）的分区工具。
红帽是一个知名的Linux发行版，拥有强大的分区工具，可以帮助用户轻松地管理硬盘上的分区。用户可以使用红帽提供的图形化界面或者命令行工具来对硬盘进行分区操作。
在Linux系统中，硬盘上的分区可以分为
原创
2024-04-28 10:56:06
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一、partition()函数的语法格式string_name.partition(separator)（1）string_name 为要被分隔的字符串或字符串变量。（2）该函数有一个字符串类型的参数：separator，该参数用于指定分隔原字符串的字符串；（3）该函数的返回类型为元组类型，元组中包括了分割后的三部分：分隔字符串 separator 之前的部分；分隔字符串 separator 本身
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2023-08-13 10:16:10
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标识符：使用标识符时，需要注意的几条规则： 1）标识符可以由数字、字母、下划线、美元符组成，其中不能以数字开头； 2）标识符不能是Java关键字和保留字，但可以包含关键字和保留字； &n
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2024-07-15 08:04:19
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# 在Python中使用partition函数分割列表
在Python中，分割列表是一种常见的操作，尤其是当我们希望根据某个条件将列表的元素分成不同部分时。本文将引导你一步一步地实现这个功能，使用到`partition`函数。接下来，我们将讨论整个实现的流程，并通过示例代码逐步解释每一部分的实现。
## 实现流程
以下是实现“分割列表”的步骤：
| 步骤 | 描述
大数据中mapreduce的核心，shuffle的理解，以及在shuffle中的优化问题
关于shuffle的过程图。 一：概述shuffle Shuffle是mapreduce的核心，链接map与reduce的中间过程。 Mapp负责过滤分发，而reduce则是归并整理，从mapp输出到reduce的输入的这个过程称为shuffle过程。 二：ma
介绍在伪分布式模式下，在Docker容器内运行Apache Hive，可以提供以下功能：快速启动/调试/为Hive准备测试环境。快速开始1. 拉取镜像从DockerHub：https://hub.docker.com/r/apache/hive/tags中拉取镜像。目前发布了3个镜像：4.0.0-alpha-24.0.0-alpha-13.1.3docker pull apache/hive:4.
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2024-09-06 14:57:06
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# mysql中PARTITION 使用教程
## 教程概述
本教程将指导你如何在MySQL中使用PARTITION分区功能。PARTITION是MySQL中的一种数据分割技术，它可以将数据划分为更小的、易于管理和查询的块。使用PARTITION可以提高查询性能，减少查询时间，并实现更好的数据管理。本教程将逐步引导你完成实现PARTITION的过程，包括创建分区表、选择分区策略和查询分区数据等
原创
2023-12-30 07:28:35
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hive引入partition和bucket的概念，中文翻译分别为分区和桶（我觉的不是很合适，但是网上基本都是这么翻译，暂时用这个吧），这两个概念都是把数据划分成块，分区是粗粒度的划分桶是细粒度的划分，这样做为了可以让查询发生在小范围的数据上以提高效率。首先介绍分区的概念，还是先来个例子看下如果创建分区表：[code lang=”sql”]create table logs_partition(t
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2024-08-02 08:29:49
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hive 分区： 1、在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。 2、分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 3、如果需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by，详见表创建的语法结构。 创建分区(内部表)：创建表时通过
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2023-07-12 18:49:21
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