Q 在MSDN的那个demo中,将设备名换成"A:"取A盘参数,先用资源管理器读一下盘,再运行这个程序可以成功,但换一张盘后就失败:换成"CDROM0"取CDROM参数,无论如何都不行.这个问题如何解决呢? A 取软盘参数是从软盘上读取格式化后的信息,也就是必须执行读操作,这一点与硬盘不同.将CreateFile中的访问方式改为GENERIC_READ就行了. IOCTL_DISK_GET_DRIVE_GEOMETRY这个I/O控制码,对软盘和硬盘有效,但对一些可移

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

目录 脚本方法 Java 程序 参考资料 脚本方法 ./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test test:0:1522 test:1:1020 test:2:1258 和Java程序比起来,运行得有点慢. Java 程序 更详细的代码工程,可以参考我的GitHub 消费者获取分区列表,并获取分区最新的OFFSET import java.util.Arr

20 分区 20 分区 20.1 MySQL的分区概述 20.2 分区类型 20.2.1 RANGE分区 20.2.2 LIST分区 20.2.3 COLUMNS分区 20.2.3.1 RANGE COLUMNS分区 20.2.3.2 LIST COLUMNS分区 20.2.4 Hash分区 20.2.4.1 LINEAR HASH分区 20.2.5 Key分区 20.2.6 子分区 20.2.7 MySQL分区如何处理NULL 20.3 分区管理 20.3.1 RANGE和LIST分区管理 2

代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.IO; using System.Text; using System.Management; using System.Runtime.InteropServices; namespace Lemony.SystemInfo { /// /// 系统信息类 - 获取C

需求定义 统计表可能达到每天1000万数据.只查询当天的数据用于统计,可归档三月前的数据.得出分区方案如下: 每天生成一个分区 归档三个月前的分区 基本架构 固定生成12个辅助数据库文件,将每年当月的分区数据存放到当月的数据文件中. 每个源表拥有一个独立的分区方案.且Staging表与源表拥有相同的分区方案. 提前自动按天生成新分区. 每天迁移历史的分区数据到当月备份表中(备份表按月新建) 一.添加文件和文件组(固定12个月文件) 该脚本添加12个月的文件和文件组:此步骤在新建数据库的时候同时完

对于一个企业级项目开发,模块化是非常重要的. 默认Mvc框架的AreaRegistration对模块化开发真的支持很好吗?真的有很多复杂系统在使用默认的分区开发的吗?我相信大部分asp.net的技术团队最开始都研究过分区,甚至在实际项目里面有尝试运用,但是碰到了种种问题"各种坑",最后回头是岸放弃了(我们的团队也碰到了类似问题,也有人评论中说起,直接搜索asp.net mvc分区也有不少类似信息). 有人说asp.net Mvc框架就不适合做模块化开发,我们可以弄一个其他框架来做企业级

表分区学习 1. 概述 1.1. 优点: l 将表分区比一个表在单个磁盘或者文件系统存储能够存储更多数据 l 可以通过drop分区删除无用数据,也可以通过增加分区添加数据 l 查询可以通过分区裁剪进行优化,设置可以显示指定查找分区 l 对于聚合函数的全表查询,可以并行对分区查询,汇总得到结果 l 可以对分区指定不同存储磁盘实现更高的查询吞吐量 1.2. 分区类型: l 范围分区 l 列表分区 l 哈希分区 l 键值分区 1.3. 时间范围分区应用 同时支持将date,datetime字段作为范围

早上的时候接到主管的一个任务,要获取服务器上的cpu,硬盘, 数据库等 的使用情况,并以邮件的方式发给boss, = =没办法,公司的服务器真是不敢恭维,顺便吐槽一下公司的网速,卡的时候30k左右徘徊,这不是在浪费我们的时间吗!!! 话不多说上代码,因为是实习,主管还是挺关照我的,一早就给我发了个类库(里面涉及到要查询本机信息的都有).这样我剩下了一大半的时间, 这个功能总的来说就两步:  一,先获取本机的信息    二,发送邮件. 获取本机信息用到的类库 SystemInfo.cs 和 Dis

Partition中国人意味着分区,意义的碎片,这个阶段也是整个MapReduce该过程的第三阶段.在Map返回任务,是使key分到通过一定的分区算法.分到固定的区域中.给不同的Reduce做处理,达到负载均衡的目的. 他的运行过程事实上就是发生在上篇文章提到的collect的过程阶段,当输入的key调用了用户的map函数时.中间结果就会被分区了.虽说这个过程看似不是非常重要,可是也有值得学习的地方.Hadoop默认的算法是HashPartitioner,就是依据key的hashcode取摸运算

proc文件系统简介 /proc文件系统是一个伪文件系统.它是唯一的,其中存储器,如果不采取外部存储空间. 它是文件系统提供了与内核进程进行通信的接口的方法.用程序能够通过/proc得到系统的信息.并能够改变内核的某些參数. 因为系统的信息.如进程.是动态改变的,所以用户或应用程序读取/proc文件夹中的文件时.proc文件系统是动态从系统内核读出所需信息并提交的. /proc文件夹中有一些以数字命名的文件夹.它们是进程文件夹.系统中当前执行的每个进程在/proc下都相应一个以进程号为文件夹名的

原文:深入浅出SQL Server 2008 分区函数和分区表 当我们数据量比较大的时候,我们需要将大型表拆分为多个较小的表,则只访问部门数据的查询就可以更快的运行,基本原理就是,因为要扫描的数据变的更小.维护任务(例如,重新生成索引或备份表)也可以更快的运行. 我们可以再不通过将表物理放置在多个磁盘驱动器上来拆分表的情况下获取分区.如果将某个表放置在一个物理驱动器上,将相关表放置在另一个驱动器上,则可以提高查询性能,因为当运行涉及表间连接的查询时,多个磁盘头同时读取数据.可以使用SQL Ser

psutil模块 1.介绍 psutil是一个跨平台库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU.内存.磁盘.网络等)信息.它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理.它实现了同等命令行工具提供的功能如ps.top.lsof.netstat.ifconfig.who.df.kill.free.nice.ionice.iostat.iotop.uptime.pidof.tty.taskset.pmap等.目

如下图中分区到 日 志的虚线表示 : 业务逻辑层的一个分区对应物理存储层的一个日志 . 消息集到数据文件的虚线表示 : 客户端发送的消息集最终会写入日志分段对应的数据文件,存储到Kafka的消息代理节点 .  Kafka服务在启动时会先创建各种相关的组件,最后才会创建 KafkaApis . 业务组件一般都有后台的线程,除了创建组件后,也要启动这些后台线程. 消费者客户端发送“加入组请求”和“同步组请求”给服务端,服务端通过KafkaApis将每请求的处理交给消费组的协调者( GroupCoor

消费者拉取钱程拉取每个分区的数据,会将分区的消息集包装成一个数据块( FetchedDataChunk )放入分区信息的队列中 . 而每个队列都对应一个消息流( KafkaStream ),消费者客户端选代消息流,实际上是迭代每个数据块中消息集的每条消息 . 一个队列包含多个数据块,每个数据块对应一个分区的消息集, 一个消息集包含多条消息 . 消费者迭代器( ConsumerIterator)封装了迭代获取消息的逻辑,客户端不需要面向数据块.消息集这些内部对象,只需要对消费者迭代器循环获取消息即

一.psutil模块 1. psutil是一个跨平台库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU.内存.磁盘.网络等)信息.它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理.它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps.top.lsof.netstat.ifconfig.who.df.kill.free.nice.ionice.iostat.iotop.uptime.pidof.tty.taskset.pmap等.

1.free命令 用来查看swap分区的使用情况[root@localhost ~]#free#查看内存与swap分区使用状况◆cached(缓存):是指把读取出来的数据保存在内存当中,当再次 读取时,不用读取硬盘而直接从内存当中读取,加速了数据的读取过 程◆buffer(缓冲):是指在写入数据时,先把分散的写入操作保存在 内存当中,当达到一定程度再集中写入硬盘,减少了磁盘碎片和硬盘 的反复寻道,加速了数据的写入过程 缓存是加速数据存的过程,缓冲是加速数据写到硬盘的过程. 2. 新建swap分区

[摘要]本文详细介绍SQL Server 2008 分区函数和分区表,包括查询某个分区.归档数据.添加分区.删除分区等内容. 当我们数据量比较大的时候,我们需要将大型表拆分为多个较小的表,则只访问部门数据的查询就可以更快的运行,基本原理就是,因为要扫描的数据变的更小.维护任务(例如,重新生成索引或备份表)也可以更快的运行. 我们可以再不通过将表物理放置在多个磁盘驱动器上来拆分表的情况下获取分区.如果将某个表放置在一个物理驱动器上,将相关表放置在另一个驱动器上,则可以提高查询性能,因为当运行涉及表

一.分区概念 mysql 5.1 以后支持分区, 有点类似MongoDB中的分片概念. 就是按照一定的规则, 将一个数据库表分解成很多细小的表, 这些细小的表可以是物理的分区, 就是在不同的位置. 但是站在应用的角度来看,分区又是透明的, 整体上看起来还是一个表,不影响使用.   二.分区优点  1 可以存储更多的内容, 因为物理上可以放在不同的位置.  2 提高查询效率, 如果分区的时候按照特定的规则, 将符合特定要求数据放在同一个分区内, 比如按照时间分区,查询的时候只要扫描某一个或几个分区

超大型数据库的大小常常达到数百GB,有时甚至要用TB来计算.而单表的数据量往往会达到上亿的记录,并且记录数会随着时间而增长.这不但影响着数据库的运行效率,也增大数据库的维护难度.除了表的数据量外,对表不同的访问模式也可能会影响性能和可用性.这些问题都可以通过对大表进行合理分区得到很大的改善.当表和索引变得非常大时,分区可以将数据分为更小.更容易管理的部分来提高系统的运行效率.如果系统有多个CPU或是多个磁盘子系统,可以通过并行操作获得更好的性能.所以对大表进行分区是处理海量数据的一种十分高效的方

一.HAWQ中的分区表        与大多数关系数据库一样,HAWQ也支持分区表.这里所说的分区表是指HAWQ的内部分区表,外部分区表在后面"外部数据"篇讨论. 在数据仓库应用中,事实表通常有非常多的记录,分区能够将这样的大表在逻辑上分为小的.更易管理的数据片段.HAWQ的优化器支持分区消除以提高查询性能. 仅仅要查询条件中能够使用分区键作为过滤条件.那么HAWQ仅仅须要扫描满足查询条件的分区,而不必进行全表扫描.        分区并不改变表数据在segment间的物理分布.表的分