今天统计数据的时候发现一张表使用了表分区，借此机会记录一下。1. 什么是表分区？表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。2. 表分区与分表的区别分表：指的是通过一定规则，将一张表分解成多张不同的表。比如将用户订单记录根据时间成多个表。 分表与分区的区别在于：分区从逻辑上来讲只有一张表，而分表则是将一张表
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2023-09-03 11:46:19
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## 如何实现MySQL分区数量
### 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现MySQL分区数量。首先，让我们了解整个流程。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建分区表] --> B[选择分区类型]
B --> C[设置分区数量]
C --> D[分区键]
D --> E[分区函数]
```
### 整个流程
# Redis 分区数量详解
Redis 是一个开源的高性能键值数据库，广泛用于缓存和数据存储。在大规模应用场景中，Redis 的性能和可扩展性至关重要。为了满足高可用性和高性能的需求，“分区”成为了 Redis 中的重要概念。本文将深入探讨 Redis 的分区数量以及如何管理和配置这些分区。
## 什么是 Redis 分区？
Redis 分区（Partitioning），也称为数据分片，是
文章目录一、数据切片源码详解二、数据切片机制1、TextInputFormat切片机制2、CombineTextInputFormat切片机制3、KeyValueTextInputFormat切片机制4、NLineInputFormat切片机制5、自定义InputFormat切片机制 一个超大文件在HDFS上存储时，是以多个Block存储在不同的节点上，比如一个512M的文件，HDFS默认一个Bl
Kafka的分区，相当于把一个Topic再细分成了多个通道（对应 多个线程）部署的时候尽量做到一个消费者（线程）对应一个分区。 如何确定Kafka的分区数，key和consumer线程数，以及不消费问题解决怎么确定分区数？
Kafka官网上标榜自己是"high-throughput distributed messaging system"，即一个高吞吐量的分布式消息引擎。那么怎么
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2023-11-20 11:39:29
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简述分区是hive存放数据的一种方式，将列值作为目录来存放数据，就是一个分区，可以有多列。这样查询时使用分区列进行过滤，只需根据列值直接扫描对应目录下的数据，不扫描不关心的分区，快速定位，提高查询效率。hive的分区有两种类型：静态分区SP(Static Partitioning)动态分区DP(Dynamic Partitioning)对于静态分区，表的分区数量和分区值是固定的。新增分区或者是加载
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2023-07-14 16:41:48
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在下面场景中，分区可以起到非常大的作用：表非常大以至于无法全部都放在内存中，或者只在表的最后部分有热点数据，其他均是历史数据。分区表的数据更容易维护。例如，想批量删除大量数据可以使用清除整个分区的方式。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。分区表的数据可以分布在不同的物理设备上，从而高效地利用多个硬件设备。可以使用分区表来避免某些特殊的瓶颈，例如InnoDB的单个索引的互斥访问、e
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2023-08-21 11:50:42
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文章目录hive中分位数函数percentile和percentile_approx误区1. 验证过程1.1. 等频划分取中位数就算逻辑2. 再次验证同时取多个分位数函数的使用 hive中分位数函数percentile和percentile_approx误区!!! note “” 结论： - int型的数计算中位值(percentile函数)，结果和正常理解的中位数相同，即把所有观察值高低排序后
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2023-06-12 20:43:26
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分区功能并不是存储引擎来完成的， 因此不是只有InnoDB才有分区功能，MyISAM,NDB等都支持分区功能，但也并不是所有的引擎都支持，如：CSV就不支持。在使用分区功能之前，应对存储引擎有所了解。分区表概述MySQL数据库在5.1版本时就添加了对分区的支持，Mysql表分区类型的水平分区，不是垂直分区，此外，MySQL数据库的分区是局部索引，一个分区中及存放的数据又存放了索引。而全局分区是指数
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2023-09-13 10:55:03
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如下时序图表示了RDD.persist方法执行之后，Spark是如何cache分区数据的。时序图可放大显示本篇文章中，RDD.persist(StorageLevel)参数StorageLevel为：MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)也就是cache数据的时候，如果有足够的内存则将数据cache
## Hive 分区数量查看详解
在大数据处理过程中，Apache Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，它通过将结构化的数据映射到 Hadoop 的文件系统中，提供了一个类似 SQL 的查询界面。Hive 支持分区表，分区是将大表分割成多个小表的一种方式，这样可以提高查询性能。
### 什么是 Hive 分区？
在 Hive 中，分区是一种将表数据逻辑划分为多个部分的方式。每个分区都有自
随着业务的不断发展，数据库中的数据会越来越多，相应地，单表的数据量也会越到越大，大到一个临界值，单表的查询性能就会下降。这个临界值，并不能一概而论，它与硬件能力、具体业务有关。虽然在很多 MySQL 运维规范里，都建议单表不超过 500w、1000w。但实际上，我在生产环境，也见过大小超过 2T，记录数过亿的表，同时，业务不受影响。单表过大时，业务通常会考虑两种拆分方案：水平切分和垂直切分。&nb
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2023-08-29 18:47:47
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头条号上说过近期分享Spark SQL系列文章，前面在头条号上分享了Dataset API的基本操作和复杂操作，不知道下面大家有没有自己测试一下。今天主要是分享Spark SQL Dataset数据源的分区特性，而且是第一弹的数据格式是partquet。常见RDD分区Spark Core 中的RDD的分区特性大家估计都很了解，这里说的分区特性是指从数据源读取数据的第一个RDD或者Dataset的分
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2024-02-27 09:31:26
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一开始，老板让调整一下 innodb_buffer_pool_size 大小，因为这台机器内存大。看了下内存，16G，再SQL下面命令，得到结果是4G。 SELECT @@innodb_buffer_pool_size; 果断vim /etc/my.cnf 修改了 innodb_buffer_pool_size = 8G # (adjust value here, 50%-
MySQL分区的限制• 只能对数据表的整型列进行分区，或者数据列可以通过分区函数转化成整型列• 最大分区数目不能超过1024• 如果含有唯一索引或者主键，则分区列必须包含在所有的唯一索引或者主键在内• 不支持外键• 不支持全文索引（fulltext）按日期进行分区很非常适合，因为
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2023-06-01 19:50:47
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Mysql分区Mysql从5.1版本开始支持分区的功能，分区是指根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分，就访问数据库而言，逻辑上只有一个表或一个索引，但是实际上这个表可能由数个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以作为表的一部分独立的处理。分区对应用来说完全透明的，不影响应用业务逻辑。Mysql分区的好处：和单个磁盘或者文件系统相比，分区可以存储更多数据优化查
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2023-08-04 15:11:19
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遵循一定的步骤来尝试确定分区数 创建一个只有1个分区的topic，然后测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。假设它们的值分别是Tp和Tc，单位可以是MB/s。然后假设总的目标吞吐量是Tt，那么分区数 = Tt / max(Tp, Tc)说明：Tp表示producer的吞 ...
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2021-07-19 10:08:00
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Kafka分区数量设置详解问题导读：1. Kafka分区多有哪些优点？2. Kafka的分区是不是越多越好？3. Kafka如何确定分区数量？场景描述：Kafka
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2024-03-19 07:38:50
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4.4 Shuffle 分区数目运行上述程序时，查看WEB UI监控页面发现，某个Stage中有200个Task任务，也就是说RDD有200分区Partition。 原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值：// 构建
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2023-08-21 14:51:38
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分区的副本(Replica)机制我们已经知道Kafka的每个topic都可以分为多个Partition，并且多个partition会均匀分布在集群的各个节点下。虽然这种方式能够有效的对数据进行分片，但是对于每个partition来说，都是单点的，当其中一个partition不可用的时候，那么这部分消息就没办法消费。所以kafka为了提高partition的可靠性而提供了副本的概念（Replica）
