underscorejs是一个很不错的类库,我的很多项目都引用了这个类库,的确可以带来很多方便. 记得我当初学的时候,看underscorejs的api是看的一知半解的,甚至不明白api里的context代表什么意思,当然现在已经明白了. 时间已经过去两年了,现在又回过来头看underscorejs,发现自己又学到了很多,但是也发现了很多不懂的地方. 这次我把看过的方法,写了比较详细的例子,帮助当初和一样初学underscorejs的朋友. 这一部分是underscorejs里处理集合的方法,后…

顺便存一下numeric函数的使用方法吧,感觉用处不大. https://blog.csdn.net/baishuo8/article/details/84073565 partition函数,将元素划分为两个集合,顺序被打乱,只是分类. 包括三个参数,第一个参数代表开始位置,第二个参数代表截止位置,第三个参数代表根据什么分类. is_partitioned 函数,判断元素是否按照给定的函数分组的,{F F F T T },{T T T T F },{TTTFF},{TTTT},{FFF}都是正…

一.partition的划分问题 如何划分partition对block数据的收集有很大影响.如果需要根据block来加速task的执行,partition应该满足什么条件? 参考思路1:range partition 1.出处: IBM DB2 BLU:Google PowerDrill:Shark on HDFS 2.规则: range partition遵循三个原则:1.针对每一列进行细粒度的范围细分,防止数据倾斜和工作量倾斜:2.每一个partition分配的列是不同的:3.需要针对数据…

最近在开发一个新的项目,可能会产生大数据量,需要对部分表进行分表操作,故来研究学习MySQL的分表功能. 由于实验报告已经写成Exlce文件了,各位看过就直接下载吧:MySQL分表分析报告.xls 以下是此次实验的结论: Insert时,分表和不分表的性能所差无几: 大量数据Insert时,大量数据整合成一条Sql的性能比逐个Insert的性能提高很多: 分表与否并不影响查询操作,其返回的结果还是和不分表的是一样的: 实际数据的存储,并不是完全按照分表策略执行的,会存在一定的偏差: 查询如果不是…

kafka版本0.8.2.1 Java客户端版本0.9.0.0 为了更好的实现负载均衡和消息的顺序性,Kafka Producer可以通过分发策略发送给指定的Partition.Kafka保证在partition中的消息是有序的.Kafka Java客户端有默认的Partitioner.实现如下: public int partition(ProducerRecord<byte[], byte[]> record, Cluster cluster) { List partitions = cl…

公司线上在用partition,有一个表的分区字段错了,需要重建,结果发现没有办法像修改主键字段或者修改索引字段那样直接一条sql搞定.而是需要建临时表,有down time,所以去仔细看了文档,研究下partition的细节问题. 自己公司线上采取的时候,凌晨1点业务低峰期,执行: 建立临时表 CREATE TABLE tbname_TMP (     SHARD_ID INT NOT NULL,     ... xxx_DATE DATETIME NOT NULL,     PRIMARY…

topic中partition存储分布 Topic在逻辑上可以被认为是一个queue.每条消费都必须指定它的topic,可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里.为了使得 Kafka的吞吐率可以水平扩展,物理上把topic分成一个或多个partition,每个partition在物理上对应一个文件夹,该文件夹下存储 这个partition的所有消息和索引文件.partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减…

refer : https://blog.csdn.net/winer2008/article/details/4283539 https://www.cnblogs.com/linJie1930906722/p/6036053.html https://www.c-sharpcorner.com/blogs/rownumber-function-with-partition-by-clause-in-sql-server1 https://stackoverflow.com/questions…

broker的数量最好大于等于partition数量 一个partition最好对应一个硬盘,这样能最大限度发挥顺序写的优势. broker如果免得是多个partition,需要随机分发,顺序IO会退化成随机IO. 实验条件:3个 Broker,1个 Topic,无Replication,异步模式,3个 Producer,消息 Payload 为100字节: 当 Partition 数量小于 Broker个数时,Partition 数量越大,吞吐率越高,且呈线性提升. Kafka 会将所有 Pa…

一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性: 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.…