如何合并我的数据以减少MariaDB中不同值的数量？_Pandas:我如何计算不同值的数量？_Python:如何根据不同的列数合并到数据框中？ - 腾讯云开发者社区

没关系，接下来我们结合实际例子带你去看看它是如何在 Webpack 工作流中使用的。...AsyncQueue 本质上就是一款任务调度器，那么在 Webpack 中它是如何使用的呢，我们先来看一看它的用法。...实现任务调度器上边我们谈到过 AsyncQueue 在 Webpack5 中的基础用法，这里我会完全将 AsyncQueue 和 Webpack 解耦，单独来聊聊如何实现一款任务调度器。...我希望的是当存在重复的 key 值时，我会用上一个相同 key 的处理结果来调用重复的 callback 即可，完全没有必要重新在进入队列处理一次。...针对于重复的任务我们利用一个额外的 callbacks 参数来保存相同 Task 的不同回调函数不就解决了吗。顺着这个思路，我们来试一试。

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MySQL之父解读数据库最新亮点

我也做了一些范围优化器的改进，移除了10.4版本中的一些优化器的小问题。同时，我也改进了优化器，使得开销能更好的和不同引擎匹配。...同时我们也扩展了binlog的元数据以包括新字段。在mariadb 10.5和之后的版本中，添加新的数据类型会更方便。...这个特性会在SkySQL的第一个版本中发布，SkySQL是mariadb下的一款云数据库产品，我们还在决定如何把这个特性加入mariadb的社区版本中，据我所知现在的计划是，用户付费之后就可以使用clustrix...我们很高兴腾讯对mariadb做出了很多代码上的贡献。mariadb和mysql现在最大的区别之一就是mariadb和社区更好的互动，并把大家在代码上的变更和贡献合并进来。...几周之前我收到了很多代码贡献可以加进mariadb 10.5中去，DROP TABLE FORCE是我亲自实现的一个功能，我的任务是保证这一特性会以某种形式添加进10.5中。

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打工人必备：Hive小文件合并与数据压缩

Reduce数量的增加也即意味着结果文件的增加，从而产生小文件的问题。解决小文件的问题可以从两个方向入手： •输入合并。即在map前合并小文件。•输出合并。即在输出结果的时候合并小文件。...三、配置Map输入合并四、配置hive结果合并通过设置hive的配置项在执行结束后对结果文件进行合并： hive在对结果文件进行合并时会执行一个额外的map-only脚本，mapper的数量是文件总大小除以...size.per.task参数所得的值，触发合并的条件是：根据查询类型不同，相应的mapfiles/mapredfiles参数需要打开；结果文件的平均大小需要大于avgsize参数的值。...本次主要探讨是数据仓库在数据存储阶段对资源消耗的优化，下面将通过2个方面展开，分别是：数据仓库如何配置，可以实现数据压缩，降低数据的存储量，达到减少对DISK的消耗；数仓表如何设计，可以降低文件信息存储量...使用cat查看.snappy文件，可以看到是压缩后的文本： SequenceFile文件 SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件，它将数据以的形式序列化到文件中

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探究 | Elasticsearch集群规模和容量规划的底层逻辑

问题 3：我看了很多文章关于 es 集群规划的文章，总感觉乱七八糟的，没有一个统一的规划思路。如何根据硬件条件和数据量来规划集群，设置多少节点，每个节点规划多少分片和副本？...数据索引化——数据以不同数据类型进行处理和索引。数据压缩——提高存储效率。副本复制——提高容错能力和搜索吞吐量。...第二：索引和搜索吞吐量日志记录和指标用例场景（Logging and metrics）通常具有一个副本分片，这是确保出现故障的最小数量，同时最大程度地减少了写入次数。...，以减少分片数。...评估所需资源需要执行以下步骤：步骤1：确定集群的节点类型；步骤2：对于不同节点类型（热，暖，冷），确定以下规模的最大值：数据量分片数量索引吞吐量搜索吞吐量步骤3：合并每一类型节点所需资源大小

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如何优雅的规划elasticsearch的索引(index)

并且可以进行不同的参数配置与mapping映射。以适应不同的业务场景。索引中的最小单位是文档。每一条文档(doc)都是一个json格式的数据对象。包含了实际的具体数据以及该数据所对应的元数据。...在我们创建索引时，可以指定索引分片的数量。每个分片都是互相独立的。包含一部分索引的数据与索引的结构(segement)。每个分片都可以在集群中不同的节点上进行移动与复制。以提高数据的可用性与容错性。...三.如何规划索引在规划索引之前，我们首先要了解所规划索引的业务场景。...在尽量减少主分片数的情况下，同时也可以适当增加副本数，从而提升查询吞吐；写场景索引单分片10g~20g，小分片更有利于数据写入。...小分片维护的segment数量远低于大分片，在数据刷新落盘与段合并上更有优势。由于单分片数据量更少，在写入时数据可以更快地缓存至内存中并通过refresh参数更快的持久化至磁盘中。

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数据库评测报告第一期：MySQL-5.7

MySQL是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。...2倍索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。...而MySQL内部维护一个可能接受的线程总数，减少线程太多在CPU切换等方面的压力。但Thread Pool仅在MySQL的商业化版本中作为plugin的官方功能支持，MariaDB也实现了这一功能。...针对不同版本和配置的数据库（MySQL-5.7、MariaDB-5.5、MariaDB-5.5_TP），UPDATE测试如下图所示，采用“吞吐量”作为衡量其整体性能的评价标准。...②测试流程建立测试数据库database → 在数据库中建立结构相同的多个table → 利用脚本向table中分别插入一定数量的数据（1GB、50GB、100GB、250GB） → 利用mysqlslap

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看完了108份面试题，我为你总结出了这 10 个【Hive】高频考点（建议收藏）

拓展：关于内部表，外部表，分区表，分桶表知识的考察是面试的重点，需要留意。其中分桶逻辑为：对分桶字段求哈希值，用哈希值与分桶的数量取余，余几，这个数据就放在那个桶内。...而且，同时可执行的map数是受限的。此时我们就应该减少map数量。...（不完全是解决数据倾斜的问题，但是减少了IO读写和网络传输，能提高很多效率）小文件进行合并在Map执行前合并小文件，减少Map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能...因为其处理的数据量和其他reduce差异过大如何产生 ① key的分布不均匀或者说某些key太集中 ② 业务数据自身的特性，例如不同数据类型关联产生数据倾斜...c ) 大表Join大表：把空值的Key变成一个字符串加上一个随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终的结果。

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看完了108份面试题，我为你总结出了这 10 个【Hive】高频考点（建议收藏）

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【业界】自动机器学习的数据准备要素——分析行业重点

在这篇文章中，我将描述如何以一种机器学习的格式合并数据，这种格式准确地反映了业务流程和结果。我将分享基本的指导方针和实用的技巧，从而帮你掌握自动机器学习模型数据准备的方法。 ?...3.在选择预测变量时，请记住，从最少数量的变量中收集最大数量的信息，以避免不适应或不匹配的维度。 4.决定如何处理异常值。一些算法，例如回归算法对它们在统计意义计算中的标准偏差非常敏感。...可以考虑使用转换来减少异常影响。 5.对于缺失值，你可以删除它，或者将它归因于一个可能的或期望的值。如果你把它归因于平均值，你可能会减少你的标准差，因此基于分布的估算方法更可靠。...如果只有少数几个值，就把不正确的值当作缺失值。如果有很多不准确的值，试着确定修复它们的过程中会发生什么。 7.在可能的情况下，通过一个变换函数来减少变量的偏差，变换函数对分布的尾部有不成比例的影响。...8.避免使用包含大量不同值的高基数域。 9.不要使用重复的、冗余的或其他高度相关的变量，这些变量携带相同的信息或存在于相同的层次结构中，以避免共线性问题。

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「Hive进阶篇」万字长文超详述hive企业级优化

distribute by按照指定的字段把数据划分输出到不同的reducer中，是控制数据如何从map端输出到reduce端，hive会根据distribute by后面的字段和对应reducer的个数进行...MR中 reduce 有多少个就输出多少个文件，文件数量 = reduce数量 * 分区数，如果说某些简单job没有reduce阶段只有map阶段，那文件数量 = map数量 * 分区数。...数-- hive中的分区函数 distribute by 正好是控制MR中partition分区的，然后通过设置reduce的数量，结合分区函数让数据均衡的进入每个reduce即可。...答案是这种说法是片面的，map数增多有利于提升并行度，但一个map在启动和初始化时间是远大于执行逻辑处理时间，越多的map启动初始化就造成很大的集群资源浪费。减少map数量，降低资源浪费，如何做？...增大map数量，分担每个map处理的数据量提升任务效率，如何做？

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HBase

Region Hbase 表的分片， HBase 表会根据 RowKey 值被切分成不同的 region 存储在RegionServer 中，在一个 RegionServer 中可以有多个不同的...常见的方法有以下这些： 1. 加盐：在 rowkey 的前面增加随机数，使得它和之前的 rowkey 的开头不同。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同的 region 的数量一致。...如果一行包括的列数超过了批量中设置的值，则可以将这一行分片，每次next操作返回一片，当一行的列数不能被批量中设置的值整除时，最后一次返回的Result实例会包含比较少的列，如，一行17列，batch设置为...Batch后，更准确的说法是缓存值决定了一次RPC返回的Result个数）； RPC请求次数 = （行数 * 每行列数） / Min（每行的列数，批量大小） / 扫描器缓存下图展示了缓存和批量两个参数如何联动...根据以上因素的综合考虑，可以尝试将 hbase.hregion.max.filesize 的值设置为 1-10GB 左右。

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elasticsearch的merge机制

一.什么是elasticsearch的merge1.数据在elasticsearch中如何进行存储在elasticsearch中，客户端写入的每一条数据都会保存在索引的shard中，每一个shard都是一个...4.merge操作的原理forcemerge的原理是将多个小的索引段（index segment）合并为一个更大的段，以减少磁盘空间的使用和提高搜索性能。...elasticsearch在对索引进行merge时，提供了两种不同的合并调度器策略。...它使用 EsExecutors.allocatedProcessors(s) 方法获取可用的处理器数量，并根据其值计算线程数。线程数的计算公式为可用处理器数量除以2，结果取1和4之间的较小值。...但是可以通过参数大大降低索引中的doc.deleted数量和索引分片的segments 数量，对索引的写入查询性能都会有一定提升。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

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机器学习工作流程（第2部分） - 数据预处理

这些工具使您能够从单一视角到达不同的来源，并将数据与已定义的均一化数据流合并。令人遗憾的是，数据集成本身递归地包括其他标题。...特别是对于大量的数据以及下一步操作，将会耗费非常长的时间。数据清理填写数据，属性或类别标签中的缺失值。最简单的方法是使用其他行的均值或中值或相同类实例的均值或中值。...现在，您定义了一些候选值分区集合，但是您可以选择具有最佳熵值的最佳信息增益值。我的选择是使用具有连续值的决策树从构建的树的节点定义值分区。数据减少减少实例的数量。...减少属性的数量。请不要试图用巧克力的消费情况来预测一个国家的诺贝尔奖的数量（这是真实的故事）。虽然这需要一定程度的专业知识，但是你依然可以把不相关的数据从数据中删除。...作为一个侧面说明，ML中还有一个子议题，如何将复杂的问题分解一个个子问题，以便通过简单的子问题解决整个问题。

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Grafana Mimir 和 VictoriaMetrics 之间的性能测试

在基准测试中，我们将使用有限的资源，并根据我的理解将它们分配给两个集群。然后，我将进行一轮基准测试，以了解两种解决方案如何处理相同的工作负载，以及它们在使用分配的资源方面的效率如何。...和 Mimir 之间的活跃时间序列数量略有不同，因为两种解决方案对它们的计算方式不同。...我没有在这个基准中测试范围查询，这将是未来运行的一个很好的测试场景。副本两种解决方案都有不同的复制方法。...恢复的 ingester 在离线时可能会丢失最近的数据，因此查询者需要查询所有 ingester 并合并数据以填补空白（如果有）。...恢复的 vmstorage 在离线时可能会丢失最近的数据，因此 vmselects 需要查询所有 vmstorage 并合并数据以填补空白（如果有）。

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业界 | 每天1.4亿小时观看时长，Netflix怎样存储这些时间序列数据？

缓存是一种简单的键值对存储，键是CustomerId，值是观看记录数据的压缩二进制表示。每次写入Cassandra都会发生额外的缓存查找，并在缓存命中时将新数据与现有值合并。...这样的数据以非压缩形式存储，如上面简单的设计中所述。压缩或存档观看历史记录（CompressedVH）：大量较早的观看记录很少更新。这样的数据将被压缩以减少存储空间。...压缩的观看历史记录存储在每行键的单个列中。 LiveVH和CompressedVH存储在不同的表格中，并通过不同的调整以获得更好的性能。...为了最大限度地减少频繁观看模式的会员的汇总频率，最后几天查看历史记录的值将在汇总后保存在LiveVH中，其余部分在汇总期间与CompressedVH中的记录合并。...对于常见用例，块数为1，元数据行也具有最新版本汇总起来的压缩观看记录。对于不常见的用例，有多个压缩的观看记录数据块。使用版本号和块数等元数据信息生成块的不同行密钥，并且并行读取所有块。

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Grafana Mimir 和 VictoriaMetrics 之间的性能测试

在基准测试中，我们将使用有限的资源，并根据我的理解将它们分配给两个集群。然后，我将进行一轮基准测试，以了解两种解决方案如何处理相同的工作负载，以及它们在使用分配的资源方面的效率如何。...和 Mimir 之间的活跃时间序列数量略有不同，因为两种解决方案对它们的计算方式不同。...我没有在这个基准中测试范围查询，这将是未来运行的一个很好的测试场景。 ◆ 副本两种解决方案都有不同的复制方法。...恢复的 ingester 在离线时可能会丢失最近的数据，因此查询者需要查询所有 ingester 并合并数据以填补空白（如果有）。...恢复的 vmstorage 在离线时可能会丢失最近的数据，因此 vmselects 需要查询所有 vmstorage 并合并数据以填补空白（如果有）。

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0860-5.16.2-如何统计Hive表的分区数、小文件数量和表大小

1.文档编写目的本篇文章主要介绍如何在CDH 5.16.2集群中获取所有Hive表的分区数、小文件数量、表大小。...Enter password: MariaDB [(none)]> use metastore; MariaDB [metastore]> select concat(a.owner,'#',b.name...Htab_Data.txt 3.数据可视化 1.创建excel表并导入数据 2.点击“获取数据”，并设置分列格式 3.选择其他添加“#”，点击完成 4.导入完成信息如下 5.可以对表格进行小文件数量...2.如果表数量过多可以把从元数据库导出到信息拆分为多个文件，多个脚本同时执行。 3.CDH和CDP的统计方式相同。...4.统计完数据后，可以更明确的了解Hive的各张表信息情况，并且可以采用此表信息进行小文件合并，提升集群性能。

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MariaDB 连接查询与子查询

.当查询数据时,通过连接操作查询出存放在多个表中的不同实体的信息.当两个或多个表中存在相同意义的字段时,便可以通过这些字段对不同的表进行连接查询....子句在这里作为过滤条件,指明只有两个表中的s_id字段值相等的时候才符合连接查询的条件.从返回的结果可以看到,显示的记录是由两个表中不同列值组成的新记录.内连接(INNER JOIN)实例: 在lyshark...表中并没有该客户的信息,所以该条记录只取出了orders表中相应的值,而从customers表中取出的值为空值NULL....返回的是tab2的所有num2列结果(6,14,11,20),然后将tab1中的num1列的值与之进行比较,只要大于num2列的任意一个数即为符合条件的结果....其他查询 ◆合并查询结果◆利用UNION关键字,可以给出多条SELECT语句,并将它们的结果组合成单个结果集.合并时,两个表对应的列数和数据类型必须相同.各个SELECT语句之间使用UNION或UNION

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Prometheus + Granafa 构建高大上的MySQL监控平台

我这边的选型是prometheus + granafa的实现方式。简而言之就是我现在的生产环境使用的是prometheus，还有就是granafa满足的我的日常工作需要。...MySQL还提供了一个Slow_queries的计数器，当查询的执行时间超过long_query_time的值后，计数器就会+1，其默认值为10秒，可以通过以下指令在MySQL中查询当前long_query_time...与之对应的就是当前连接数量，当我们当前连接出来超过系统设置的最大值之后常会出现我们看到的Too many connections(连接数过多)，下面我查找一下当前连接数： MariaDB [(none)...通常来说从内存中读取数据的速度要比从磁盘中读取快很多，因此，如果Innodb_buffer_pool_reads的值开始增加，可能意味着数据库的性能有问题。...刚弄好的中台！又要开始拆了？难道是为了凑工作量？ 2020-12-26 如何写出安全的、基本功能完善的Bash脚本 2020-12-26 Netflix 怎样做系统监控？

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Prometheus + Granafa 构建高大上的MySQL监控平台

我这边的选型是Prometheus + Granafa的实现方式。简而言之就是我现在的生产环境使用的是prometheus，还有就是granafa满足的我的日常工作需要。...MySQL还提供了一个Slow_queries的计数器，当查询的执行时间超过long_query_time的值后，计数器就会+1，其默认值为10秒，可以通过以下指令在MySQL中查询当前long_query_time...的数量： MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Slow_queries"; +---------------+-------+...与之对应的就是当前连接数量，当我们当前连接出来超过系统设置的最大值之后常会出现我们看到的Too many connections(连接数过多)，下面我查找一下当前连接数： MariaDB [(none...通常来说从内存中读取数据的速度要比从磁盘中读取快很多，因此，如果Innodb_buffer_pool_reads的值开始增加，可能意味着数据库的性能有问题。

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