在使用 CDH 6.0.X 的版本还是自带的是 Spark2.2 的版本,2.2 版本的 Spark 使用 saveAsTable 如果使用overWrite PartitionBy 的功能会有和 hive 行为不一致的地方. 比如我们目前有两个分区 2019-03-22 和 2019-03-23 两个分区,现在我们使用 saveAsTable 想覆盖其中一天的分区,结果却是将整个所有分区遮盖了.重建了整个目录,这明显不是我们想要的到的结果. 好在 spark 在 2.3 版本中已经修复了这个问

一. 概述 大量的数据存储在MongoDB上,需要快速搜索出目标内容,于是搭建Solr服务. 另外一点,用Solr索引数据后,可以把数据用在不同的项目当中,直接向Solr服务发送请求,返回xml.json等形式的内容,使得对数据的使用更灵活. 对于MongoDB与Solr的描述不在这里阐释了,本文旨在给大家提供整个Solr与MongoDB接合的方法,实现实时的增量索引. MongoDB的官网:http://www.mongodb.org/ Solr项目的主页:http://lucene.apac

今天,老周有小故事讲,国庆期间.有一次老周在某站台上候公交车.老周旁边也站满了人,突然,有一位头发弄得像电线杆的小伙子,不知为何,没有先兆地就大笑起来. 老周先是看了那小伙子一眼,他手上没有拿什么东西(一瓶水),也没在看书或手机,就这样忽然大笑不止.随即,老周便后退了两步,观察一下其他人有什么反应. 一位年轻妈妈拉着小女儿走开了,接着,一位大叔走到垃圾桶旁边拨弄烟灰:然后,一位女孩后退了一两步:站在发笑者旁边的一位先生蹲下身来,不知道在做什么…… 如果是你,你会有什么反应? ==========

接上篇Mysql性能优化二 对表进行水平划分 如果一个表的记录数太多了,比如上千万条,而且需要经常检索,那么我们就有必要化整为零了.如果我拆成100个表,那么每个表只有10万条记录.当然这需要数据在逻辑上可以划分.一个好的划分依据,有利于程序的简单实现,也可以充分利用水平分表的优势.比如系统界面上只提供按月查询的功能,那么把表按月拆分成12个,每个查询只查询一个表就够了.如果非要按照地域来分,即使把表拆的再小,查询还是要联合所有表来查,还不如不拆了.所以一个好的拆分依据是 最重要的.关键字:UN

当底层实现涉及到扩容时,容器或重新分配一段更大的连续内存(如果是离散分配则不需要重新分配,离散分配都是插入新元素时动态分配内存),要将容器原来的数据全部复制到新的内存上,这无疑使效率大大降低. 加载因子的系数小于等于1,意指  即当 元素个数 超过 容量长度*加载因子的系数 时,进行扩容. 另外,扩容也是有默认的倍数的,不同的容器扩容情况不同. List 元素是有序的.可重复 ArrayList.Vector默认初始容量为10 Vector:线程安全,但速度慢 底层数据结构是数组结构 加载因子为

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

在日常的软件开发和使用过程中,我们发现同一套系统的同一配置项在不同的客户环境中是存在各种各样的差异的.在差异较为分散时,如何较好的管理这些差异,使得维护过程能够更加安全和快速,一直在这样那样的困扰着开发者和维护者. 例如,有系统中需要配置日志的记录路径和日志文件的命名方式.默认的日志是放在C盘目录下并以Log_XXX.txt进行命名. <?xml version=""1.0"" encoding=""utf-8""?&g

重建主索引和增量索引: [plain] view plain copy /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_main /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_add 合并建主索引和增量索引: [plain] view pla

1.在多数情况下,因为Coreseek索引速度高达10MB/s,所以只需要创建一个索引源即可满足需求,但是在数据量随时激增的大型应用中(如SNS.评论系统等),单一的索引源将会给indexer造成极大的性能负荷 2.增量索引能够在一定程度上提升Coreseek索引性能,降低CPU使用率.增量索引的原理非常简单,即使用"主索引+增量索引"的方式创建索引.其中主索引存放放50%以上的数据量,增量索引表通常只需要存放较近插入的数据即可(增量索引表允许有多个索引表组成).增量索引是通过主从素银

综述 移动 App 的运行环境具有带宽不稳定,流量收费,启动速度比较重要等特点,所以混合 App 如何加载 Web 资源并不是一个新问题.本文目的是总结出一种资源打包下载的思路和方案,并且提供一种打包工具.本文提到的思路只是一家之言,基本没有参考现有方案,各位方家有不同意见欢迎留言.另外本文没有涉及到 App 内部如何加载资源的问题,这部分我会专门撰写一篇文章讨论. 需求梳理 一般来说,Hybrid-app 对于 Web 资源下载有如下需求: 页面开启速度要快,所以资源的下载和使用不是在同一时间

官网对vue.js的介绍是这样的: 一套构建用户界面的 渐进式框架.与其他重量级框架不同的是,Vue 采用自底向上增量开发的设计. 那么到底什么是渐进式框架.自底向上增量开发又是什么呢? 其实我觉得这两个概念是比较相似的,对于我的话还需要进一步去深入学习研究.不过我找了一些相关资料作进一步的理解. Vue作者尤雨溪:Vue 2.0,渐进式前端解决方案 知乎上的相关回答

背景介绍 配合CppUTest单元测试框架,lcov提供了一套比较完整的工程工具来对UT覆盖率进行度量.但对有些团队来说,历史负担太重,大量的遗留代码没有相应的UT.在这种情况下,对新增代码进行覆盖率检查,可能对团队来说是一种可行性较强的措施.在此目标基础上,并提出如下需求: 1)利用现有的lcov资源: 2)可以对指定git cmmit提交的代码进行UT覆盖率检查: 3)可以指定需要UT覆盖率检查的软件模块.文件: 4)可以设置UT覆盖率阈值: 5)检查结果可视化展示,有良好的用户体验: 为实

一般来说,ETL实现增量更新的方式有两种,第一种:记录字段的最大值,如果数据源中存在持续增加的数据列,记录上次处理的数据集中,该列的最大值:第二种是,保存HashValue,快速检查所有数据,发现异动的数据之后,只同步更新被修改的数据. 1,记录字段的最大值,使用DateTime记录源数据上次更新的时间,或使用TimeStamp或RowVersion记录上次更新的数值 一般情况下,DBA在设计表时,都会在表中创建LastUpdatedTime字段,数据类型是DateTime 或 DateTime

增量统计日志行数(只统计上一秒) dns_qps.py #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ import datetime import re import os log_files = './dns_logs' #填写要分析的源日志 seek_files = './seek_log.tmp' #生成的临时文件,只用于保存位置seek信息,建议放/tmp/下 last_second = datetime.datetime.now() - datet

一.背景介绍 关联规则( Association rule)概念最初由Agrawal提出,是数据挖掘的一个重要研究领域, 其目的是发现数据集中有用的频繁模式. 静态关联规则挖掘,是在固定数据集和支持度下,发现数据集中的频繁项集,如 Apriori.FP-Growth.Ecalt等.现实问题中,多数时候,支持度和数据集是会发生变化的,Cheung提出了FUP (Fast UPdate)算法,主要针对数据集增大的情况,FUP算法是第一个增量关联规则挖掘算法. 二.相关定义 数据集DB = {T1,T

webmagic  是一个很好并且很简单的爬虫框架,其教程网址:http://my.oschina.net/flashsword/blog/180623 webmagic参考了scrapy的模块划分,分为Spider(整个爬虫的调度框架).Downloader(页面下载).PageProcessor(链接提取和页面分析).Scheduler(URL管理).Pipeline(离线分析和持久化)几部分.只不过scrapy通过middleware实现扩展,而webmagic则通过定义这几个接口,并将其

线上一个小业务的mysql备份 全量备份 #!/bin/bash #crete by hexm at -- #scripte name : full_backup.sh #descriptioni : mysql full backup. oneday at a time. #time info date=`date +%Y%m%d` #time_now1=`date +%Y%m%d-%H:%M:%S` #dir info BACKUP_DIR="/app/dbbackup/full_backu

--首先创建一个表 CREATE TABLE [dbo].[abcd]( ,) NOT NULL, ) NULL, ) NULL ) ON [PRIMARY] --获取起始值 SELECT IDENT_CURRENT('abcd')--起始值 --获取增量 SELECT IDENT_INCR('abcd') --判断 自增列 SELECT syscolumns.name,IsIncrementColumn = cast(CASE syscolumns.status END AS bit) FRO

一.sphinx增量索引实现近实时更新设置 数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少. 例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能.  这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新

一.概述 1.1 概念 增量更新即是通过比较 本机安装版本 和 想要安装版本 间的差异,产生一个差异安装包,不需要从官网下载并安装全量安装包,更不需要将本机已安装的版本下载,而仅仅只是安装此差异安装包即可完成整个更新过程. 1.2 增量更新前提 两个版本之间是否能够进行增量更新的条件是:google是否提供了此种更新包. 通过进入网站 https://dl.google.com/Android/studio/patches/updates.xml 能够查询到,对于此点提供如下两张图片进行说明 二

前提:数据库里数据进行增删改操作时,相应的solr需要修改或者新建索引,之前从数据库中导入数据并创建索引的操作是全量创建,如果本身数据库数据量非常大,就需要增量创建索引 1./usr/local/src/solr-5.2.1/server/solr/doc/conf 中solrconfig.xml,添加下面的内容 这个是全量创建索引 <requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dat