日志是从logstash传输给ES的,但是logstash配置中只能配置host和index,所以只能在es中进行配置 但是在es配置文件中配置,也就是新增如下参数的话会报错:node settings must not contain any index level settings index.number_of_shards: 1 index.number_of_replicas: 0 所以采用索引模板的方式进行设置 POST /_templates/index_patterns { "o

--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 ..

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

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

最近在使用Wildfly作为Web服务器,用的是10.0.0版本.默认情况下,Wildfly的部署方式是通过将项目放到%WILDFLY_HOME%\standalone\deployments下的,然后Wildfly会自动部署,这就是它的自动部署模式. Wildfly的部署模式分为两种: 自动部署模式 手动部署模式 而Wildfly官方推荐哪种方式,可见%WILDFLY_HOME%\standalone\deployments下的README文档. 我们项目一直都是使用自动部署模式的,但因为某些

一.doc_values介绍 doc values是一个我们再三重复的重要话题了,你是否意识到一些东西呢? 搜索时,我们需要一个“词”到“文档”列表的映射 排序时,我们需要一个“文档”到“词“列表的映射,换句话说,我们需要一个在倒排索引的基础上建立的“正排索引” 这里的“正排索引”结构通常在其他系统中(如关系型数据库)被称为“列式存储”.本质上,它是在数据字段的一列上存储所有value,这种结构在某些操作上会表现得很高效,比如排序. 在ES里这种“列式存储”就是我们熟悉的“doc values”

使用Python采集SQL Server数据库服务器磁盘信息时,遇到了一个错误"CONFIG statement cannot be used inside a user transaction.DB-Lib error message 20018, severity 16",那么为什么遇到这个错误呢? 其实很简单,就是因为SQL Server事务中不允许使用RECONFIGURE,我们可以简单模拟构造一下这个错误,如下所示: BEGIN TRAN      EXEC sp_confi

本文为Mybatis Plus系列文章的第9篇,前8篇访问地址如下: 小书MybatisPlus第1篇-整合SpringBoot快速开始增删改查 小书MybatisPlus第2篇-条件构造器的应用及总结 小书MybatisPlus第3篇-自定义SQL 小书MybatisPlus第4篇-表格分页与下拉分页查询 小书MybatisPlus第5篇-Active Record模式精讲 小书MybatisPlus第6篇-主键生成策略精讲 小书MybatisPlus第7篇-代码生成器的原理精讲及使用方法 小

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=

在创建好一个分区表后,执行动态分区插入数据,抛出了错误: Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveFatalException: [Error 20004]: Fatal error occurred when node tried to create too many dynamic partitions. The maximum number of dynamic partitions is controlled by hive.e

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

改变Lucene的打分模型 随着Apache Lucene 4.0版本在2012年的发布,这款伟大的全文检索工具包终于允许用户修改默认的基于TF/IDF原理的打分算法.Lucene API变得更加容易修改和扩展打分公式.但是,对于文档的打分计算,Lucene并只是允许用户在打分公式上修修补补,Lucene 4.0推出了更多的打分模型,从根本上改变了文档的打分公式,允许用户使用不同的打分公式来计算文档的得分.在本节,我们将深入了解Lucene 4.0的新特性,以及这些特性如何融入ElasticSe

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

带有浮点数,默认会转换为double类型存储. #include "common.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> ; int main() { //只有一个4.0类型,却可以说double类型 test_equation = / * sqrt(; ) { getchar(); } ; }

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

doc_values Doc values are the on-disk data structure, built at document index time, which makes this data access pattern possible. They store the same values as the _source but in a column-oriented fashion that is way more efficient for sorting and a