https://www.cnblogs.com/yogurtwu/p/10717001.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/126308255 常见目录解释 Linux各种发行版的目录结构基本一致,各个目录简单介绍如下: 目录 描述 / 根目录 /bin 做为基础系统所需要的最基础的命令就是放在这里.比如 ls.cp.mkdir等命令:功能和/usr/bin类似,这个目录中的文件都是可执行的,普通用户都可以使用的命令. /boot Linux的内核及引导系统程序所

自动分区需要开启MySql中的事件调度器,可以通过如下命令查看是否开启了调度器 show variables like '%scheduler%'; 如果没开启的话通过如下指令开启 ; 1.创建一个分区表 CREATE TABLE sales ( id INT AUTO_INCREMENT, amount DOUBLE NOT NULL, createTime DATETIME NOT NULL, PRIMARY KEY(id, createTime) ) ENGINE=Innodb PARTI

对上一篇文章进行实际的运用.在工作中遇到有一张大表(五千万条数据),在开始的时候忘记了创建自动分区,导致现在使用非常不方便,查询的速度非常的满,所以就准备重新的分区表,最原始方法是先创建新的分区表,然后将数据依次插入到新的表中,但是我们的表的数据比较的大,如果这样做可能导致效率相对较低,经过寻扎发现了上一篇文章,这篇文章有三个方法,第一个就是最原始的方法,我没有进行实验,第二种(交换分区)和第三种的(在线重定义)我都进行了测试,第三种方法,我初以为会比较快速,但是经过测试需要超过2个小时的时间,

单表自动单个分区字段使用方式,请参考:<Oracle12c:自动分区表> 两个分区字段时,必须一个主分区字段和一个子分区字段构成(以下代码测试是在oracle12.1版本): create table tommy_test( id int, name ), p_city ), p_day date ) partition ,'day')) subpartition by list(p_city) subpartition template ( subpartition p1 '), subpa

--list_range  示例   drop table list_range_tab purge; create table list_range_tab(n1 number,n2 date)partition by list(n1)subpartition by range(n2)(partition p01 values(1)  ( subpartition  subp01 values less than (to_date('3001-01-01 22:00:00','yyyy-mm-

一.自动分区推断 1.概述 表分区是一种常见的优化方式,比如Hive中就提供了表分区的特性.在一个分区表中,不同分区的数据通常存储在不同的目录中, 分区列的值通常就包含在了分区目录的目录名中.Spark SQL中的Parquet数据源,支持自动根据目录名推断出分区信息. 例如,如果将人口数据存储在分区表中,并且使用性别和国家作为分区列.那么目录结构可能如下所示: tableName |- gender=male |- country=US ... ... ... |- country=CN ..

我们知道,HBASE在创建表的时候,会自动为表分配一个Region,当一个Region过大达到默认的阈值时(默认10GB大小),HBase中该Region将会进行split,分裂为2个Region,以此类推.表在进行split的时候,会耗费大量的资源,频繁的分区对HBase的性能有巨大的影响.所以,HBase提供了预分区功能,即用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区. 假设我们初始给它10个Region,那么导入大量数据的时候,就会均衡到10个里面,显然比1个Region要好很多.可是我们

在CMD命令文本下执行,即可: diskpart //1.进入diskpart模式 list disk //2.查询磁盘 select disk 1 //3.选择磁盘 create partition extended //4.创建扩展区 create partition logical //5.创建逻辑分区(所有) assign letter=D //6.指定盘符号D format quick //7.格式化分区(win7) format D: /q /fs:ntfs //7.格式化分区(wi

HBase扩展和负载均衡的基本单位是Region.Region从本质上说是行的集合.当Region的大小达到一定的阈值,该Region会自动分裂(split),当然也可能是合并(merge),合并可以减少Region和相应存储文件的数量(请注意目前HBase[0.94版]不支持在线的Region合并,当然你可以使用工具离线合并,在线和离线可以视为enable,disable状态).   Bigtable Paper认为一台Server上保有10到1000个Region为佳,每个Region的大小

首先声明,我是一个菜鸟.一下文章中出现技术误导情况盖不负责 oralce在linux下主动备份并删除5天前备份 导出脚本: export ORACLE_BASE=/opt/oracle                  ---安装路径 export ORACLE_HOME=/opt/oracle/920              ---产品目录 export PATH=/ora/bin:$PATH:$ORACLE_HOME/bin     ---工具路径 export ORACLE_OWNER=

适用于每天一个分区...不断加分区,导致分区不够用的情况 CREATE DEFINER=hehe@XXXXXX PROCEDURE p_auto_partition_day(IN databaseName VARCHAR(50),IN tableName VARCHAR(50),IN daynum VARCHAR(50)) BEGIN DECLARE v_partion_date DATE; DECLARE v_partion_date_old DATE; DECLARE v_now DATE

公司业务系统一张表按时间每天分区 写入数据时报错:ORA-14300: 分区关键字映射到超出允许的最大分区数的分区 ORA-14300: partitioning key maps to a partition outside maximum permitted number of partitions Cause: The row inserted had a partitioning key that maps to a partition number greater than 10485

在hadoop上创建目录/spark-study/users/gender=male/country=US/users.parquet(并且把文件put上去) code: package cn.spark.study.core.mycode_dataFrame; import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.sql.DataFr

echo  ’n p 1 +20M w’ | fdisk /dev/sda

Centos默认是不能识别NTFS文件系统的U盘.移动硬盘的.查阅了很多资料讲到的都是需要安装ntfs-3g安装包. 安装完后每次插入移动存储介质时,都需要手动去挂载. 作为一个做技术的,如果不能解决自己的实际需要,个人感觉这样技术是不完善的. 因此查找资料后,发现其实问题的主要原因出现在库有问题.ntfs-3g调用的库文件是在/lib/libntfs-3g.so /lib/libntfs-3g.so.88.0.0 /lib/libntfs-3g.so.88 这三个库文件都是所需要调用的,但是这

前言:工作中有一张表一年会增长100多万的数据,量虽然不大,可是表字段多,所以一年下来也会达到 1G,而且只增不改,故考虑使用分区表来提高查询性能,提高维护性. oracle 11g 支持自动分区,不过得在创建表时就设置好分区. 如果已经存在的表需要改分区表,就需要将当前表 rename后,再创建新表,然后复制数据到新表,然后删除旧表就可以了. 一.为什么要分区(Partition) 1.一般一张表超过2G的大小,ORACLE是推荐使用分区表的. 2.这张表主要是查询,而且可以按分区查询,只会修

一.Centos8新版简介 Redhat公司在2019年5月推出了rhel8,年底推出了centos8,紧接着也会把相关的技术认证完全转换为新平台. 阿里云.华为云目前也已推出centos8的公共镜像,所以有必要熟悉一下新平台的特性也使用. 二.redhat新版系统特性 更新了内核版本,7版为3.10,而8版为4.18 软件安装和管理工具默认采用dnf而不是yum 系统安装的默认组件包含gui,而不是最小化 包含多个版本的数据库.编译器,如httpd,nginx,mysql,redis,pyth

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

硬盘分区的陷阱及应对 之所以想到写这篇,是因为本人在折腾 Linux 系统的过程中,有多次掉入硬盘分区的陷阱的经历.最近几天,再一次掉入坑中,折腾了两天才从坑中爬出来.经过多方查询资料,终于弄明白了硬盘分区的一些概念.下面将其记录下来,以警示来者. 说起我自己掉坑的经历,无不与 WinXP 和 Linux 的激烈碰撞有关.多年前,我就开始在一台电脑上同时安装WinXP 和 Linux,只要遵守先安装 WinXP 再安装 Linux 的顺序,就不会出问题,Linux 的安装程序会自动识别多系统,安

数据分布 1.MySQL Cluster自动分区数据表(也可能使用用户自定义分区),将数据分布到分区中: 2.一个数据表被划分到多个Data Node分区中,数据在分区中被”striped”: 3.主键的 hashing 决定哪个分区拥有数据(自动分布): 4.对主键的一部分进行hashing也是可能的(适合sharding和数据局部性): 分区和数据分布 1.如果有两个数据节点(DATA NODE 1和DATA NODE 2),每个数据表都被分到两个分区中. 2.subid是主键,对主键sub

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