使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion关键字，MySQL会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行SQL。 Explaion分析示例 执行explain： explain select * from actor; image.jpeg
org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissingTasks => org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#submitTasks // First figure out the indexes of partition ids to compute. val partitionsToCompute: Seq[Int] = stage.findMissingPartiti
MySQL版本推荐 MySQL5.7及以上版本，便捷的在线DDL方便zabbix的快速升级 链接数据库方式：zabbix的server、proxy、MySQL数据库尽量使用域名方式连接，方便进行故障切换。 zabbix数据库的授权 读写权限，用作zabbix自身访问： grant all privileges on zabbix. to 'zabbix'@'1.1.1.1' identi
zabbix的数据库优化 AIOPS_DBA关注0人评论1007人阅读2019-12-12 16:54:37 走zabbix的1.6版本开始测试，1.8的版本开始线上使用，线上使用过1.9、2.0、2.2、3.0、4.0的版本，使用或是测试过zabbix1.6之后的所有版本。个人也有之前的SA转变为DBA，就zabbix的运维走数据库层面有一些
场景： 3 节点集群 (b1, b2, b3)，分区 tp1 的 isr[1, 2, 3]，leader 是 1，现在希望把 tp1 的 leader 切换为 3，怎么操作？ 1. 通过 zk 客户端，修改 zk 上 tp1 的 isr 列表为 [3, 2, 1] 2. 执行命令行 kafka-preferred-replica-election.sh，把需要修改 leader 的分区信息写入到 zk 的 /admin/p
在实际使用 spark + parquet 的时候, 遇到了两个不解的地方: 我们只有一个 parquet 文件(小于 hdfs block size), 但是 spark 在某个 stage 生成了4个 tasks 来处理. 4个 tasks 中只有一个 task 处理了所有数据, 其他几个都没有处理数据. 这两个问题牵涉到对于 parquet spar
前言背景 算法优化改版有大需求要上线，在线特征dump数据逐步放量，最终达到现有Kafka集群5倍的流量，预计峰值达到万兆网卡80%左右(集群有几十个节点，网卡峰值流出流量800MB左右/sec、写入消息QPS为100w+ msgs/sec)。上下游服务需要做扩容评估，提前做好容量规划，保障服务持续稳定运行 L3
Kafka-再均衡监听器 在为消费者分配新分区或移除旧分区时，可以通过消费者API执行一些应用程序代码，在调用subscribe()方法时传进去一个ConsumerRebalanceListener实例就可以了。 public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) 方法会在再均衡开始之前和
原因是在kafka的server.properties文件中设置有默认的partition，num.patitions. 可修改分区默认值。 partitions在是在创建topic的时候默认创建的配置文件中指定的partitions节点个数，只对新创建的topic生效。如果要自定义指定partition的值，可以通过命令实现。 ./bin/kafka-to
CF961G Partitions题解 题意: 给出\(n\) 个物品, 每个物品有一个权值\(w_i\) 定义一个集合\(S\) 的权值\(W(S)=|S|\sum\limits_{x\in S}w_x\) 定义一个划分的权值为\(W'(R)=\sum\limits_{S\subseteq R}W(S)\) 求将\(n\) 个物品划分成\(k\) 个集合的所有方案的权值和 \(n,k\le2\ti
The Kafka cluster stores streams of records in categories called topics. Each record consists of a key, a value, and a timestamp. Kafka has four core APIs: Producer(publish a stream of records to one or more Kafka topics), Consumer(subscribe to one or mor
一个job对应一个action操作，action执行会有先后顺序； 每个job执行会先构建一个DAG路径，一个job会含有多个stage，主要逻辑在DAGScheduler。 spark提交job的源码见（SparkContext.scala的runJob方法）： def runJob[T, U: ClassTag]( rdd: RDD[T], func: (TaskContext, Iter
kafka消费者一个正常的消费逻辑需要具备以下几个步骤： 配置消费者客户端参数及创建相应的消费者实例。 订阅主题。 拉取消息并消费。 提交消费位移。 关闭消费者实例。 kafka消费者参数配置介绍 config-key config-explain bootstrap.servers 用来指定连接 Kafka 集群所需的
1.ucosii内存管理的简易原理 ucosii的内存管理，采用的是如下方式，先分成若干个partitions，每个partitions再分成若干个blocks，每个blocks可以划分成若干大小的blksize（ucosii中，对blocksize的缩写）。使用时，通常在task中定义一个局部二维数组作为内存管理的“载体”，这个局部二维数组就是1
消息在经过拦截器、序列化后，就需要确定它发往哪个分区，如果在ProducerRecord中指定了partition字段，那么就不再需要partitioner分区器进行分区了，如果没有指定，那么会根据key来将数据进行分区，如果partitioner和key都没有指定，那么就会采用默认的方式进行数据分区。 有没有指定pa
1.Rdd rdd中 reduce、fold、aggregate 这些ShuffleTask 还有collect、count这些finalTask 都会调用 sparkContext.runJob def reduce(f: (T, T) => T): T = withScope { val cleanF = sc.clean(f) val reducePartition: Iterator[T] => Option[T] = iter => { i
我相信不 太注意的同学肯定会入坑，今天我差点也入坑了，后面自己问自己如果我用key分区，自己问自己 我的分区数应该是多少？？？ 后面我陷入了沉思......... 我第一次想先随便弄一个分区数，在本地试试，后面意外发生了。 1.我随便定了一个数10个分区： 查看的SQL语句： SELECT table_schema, table_n
echo '{"topics":[{"topic": "test1"},{"topic":"test2"}], "version":1}' >ready-move-topics.json /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper agent01.amba
一、RDD是什么 RDD，全称为 Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。 RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。这些确
https://blog.csdn.net/Naisu_kun/article/details/84958561 批量烧录固件到模块中上面讲了如何编写上传程序，接下来讲讲如何量产。相比《Arduino for esp8266》的量产烧录，这次的ESP32相对来说麻烦些。仔细观察上面程序的上传过程（具体的字节数可能和上文程序有出入）： 整个过程向E
九：DDL数据定义（Data Definition Language 数据定义语言） 数据定义语言，用于定义和管理 SQL 数据库中的所有对象的语言 create table 创建表 alter table 修改表 drop table 删除表 truncate table 删除表中所有行 create index 创建索引
KafkaProducer在调用send方法发送消息至broker的过程中，首先是经过拦截器Inteceptors处理，然后是经过序列化Serializer处理，之后就到了Partitions阶段，即分区分配计算阶段。在某些应用场景下，业务逻辑需要控制每条消息落到合适的分区中，有些情形下则只要根据默认的分配规则即可。在KafkaP
1、Kafka简介 Kafka已经被很多公司广泛应用，一款实时流式消息组件。发送消息端称为Producer，接收端称为Consumer，Kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例称为broker。无论是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。 2、Topics/logs 一个Topi
展示分区命令 show partitions show partitions 可以展示这个表格之下的所有分区信息。这个命令常常用在使用SQL语句操作数据之前。举个简单的例子，如果我们想要根据uid融合两个hive表格，那么在筛选数据的时候用到分区dt(datetime)以确保融合的数据是在同一天生成的。 我们可以在控制
