今日，有人在星球问了一个比较好的问题：浪尖，请问如何确定hive的分桶数呢？ 关于这个问题，浪尖想写个文章，谈谈我自己的看法，当然也欢迎有经验的同学么留言。...分桶的特征如下： hash_function取决于bucketing列的类型。 具有相同分段列的记录将始终存储在同一个桶中。 使用CLUSTERED BY将表分成桶。...通常，在表目录中，每个存储桶只是一个文件，并且存储桶编号是从1开始的。 可以先分区再分桶，也可以直接分桶。 此外，Bucketed表将创建几乎相等的分布式数据文件块（取决于分桶列是否离散）。...分桶表查询速度快于非分桶表。 Bucketing概念还提供了灵活性，可以使每个存储桶中的记录按一列或多列进行排序。...它会自动将reduce任务的数量设置为等于表定义中提到的桶数（例如，在我们的例子中为32），并自动从表定义中选择clustered by列。
在一个Kafka集群中如何选择topics/partitions的数量 翻译自How to choose the number of topics/partitions in a Kafka cluster...： kafka的基本运行原理 kafka的性能如何 kafka为何效能好 kafka有哪些瓶颈 目前在Kafka 2.0版本中已经支持单集群200K的Partition数量，这真是可喜可贺啊～～～...为了避免这种情况，一种通常的作法是提前多分配一些Partition，基本上，你可以根据未来1到2年的吞吐量来确定Partition数量，这样来使Partition数量在一个长时期内保持不变。...Kafka的Partition实际上是个物理概念，它最终对应着物理机器文件系统中的一个目录，单机存储容量实际上就限制了Partition容量的上限。...在这个目录中，每个log segment对应三类文件：存储实际数据的log文件，offset索引文件，时间索引文件 。当前对于每个log segment，Kafka都会打开这三类文件。
values ('col1_value', 1),('col1_value', 2); 在表中插入数据后，可以hdfs对应路径下找到存储的文件 $ hadoop fs -ls /user/hive/...由Hive实现group by的过程可知，group by的时候会以group by的字段为key进行shuffle，即上例中的game_id字段。...从执行日志中可以看到整个任务启用了62个mapper和1个reducer，由于最终写数据的过程是在reducer中完成，所以最终写数据的文件数量也应该只有1个。...268 2019-12-20 16:31 /user/hive/warehouse/temp.db/czc_hive_game/000000_0 注：Hive控制reducer数量的规则如下...： Hive自己如何确定reduce数： reduce个数的设定极大影响任务执行效率，不指定reduce个数的情况下，Hive会猜测确定一个reduce个数，基于以下两个设定： hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
图源：吴恩达-深度学习 输入层和输出层的节点数量很容易得到： 输入层的神经元数量：等于待处理数据中输入变量的数量 输出层的神经元的数量：等于与每个输入关联的输出的数量 难点：但是真正的困难之处在于确定合适的隐藏层及其神经元的数量...二、隐藏层的层数 如何确定隐藏层的层数是一个至关重要的问题。首先需要注意一点： 在神经网络中，当且仅当数据非线性分离时才需要隐藏层！...还需要确定这些隐藏层中的每一层包含多少个神经元。下面将介绍这个过程。 三、隐藏层中的神经元数量 在隐藏层中使用太少的神经元将导致**欠拟合(underfitting)**。...需要注意的是，与在每一层中添加更多的神经元相比，添加层层数将获得更大的性能提升。因此，不要在一个隐藏层中加入过多的神经元。 对于如何确定神经元数量，有很多经验之谈。...stackoverflow上有大神给出了经验公式以供参考： 还有另一种方法可供参考，神经元数量通常可以由一下几个原则大致确定： 隐藏神经元的数量应在输入层的大小和输出层的大小之间。
长短期记忆网络（通常称为“ LSTM”）是一种特殊的RNN，经过精心设计LSTM能够学习长期的依赖。正如他的名字，它可以学习长期和短期的依赖。...每个LSTM层都有四个门： Forget gate Input gate New cell state gate Output gate 下面计算一个LSTM单元的参数： 每一个lstm的操作都是线性操作...这里我们使用LSTM来寻找最终的w_f是[h(t-1)， x(t)]的拼接。...如何计算多个cell的参数?...lstm的参数数量 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from
在Hive数据仓库中，重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。 内部表 默认创建的表都是所谓的内部表，有时也被称为管理表。...Hive 默认情况下会将这些表的数据存储在由配置项hive.metastore.warehouse.dir(例如，/user/hive/warehouse)所定义的目录的子目录下。...分桶则是指定分桶表的某一列，让该列数据按照哈希取模的方式随机、均匀地分发到各个桶文件中。 具体的分桶表创建命令如下，比分区表的不同在于CLUSTERED。CLUSTERED英文意思就是群集的。...同时表和分区也可以进一步被划分为 Buckets，分桶表的原理和 MapReduce 编程中的 HashPartitioner 的原理类似；分区和分桶都是细化数据管理，但是分区表是手动添加区分，由于 Hive...是读模式，所以对添加进分区的数据不做模式校验，分桶表中的数据是按照某些分桶字段进行 hash 散列形成的多个文件，所以数据的准确性也高很多。
张广彬： 现在大家都在讨论大模型的参数量大小和 GPU 算力、网络等方面，而我们作为存储领域的从业者，会很容易地考虑到海量数据的存储访问。...资源汇集过来以后，我们比较推荐将素材存储到腾讯云的对象存储 COS 中，素材存储到 COS 存储桶之后，会进行一些前置的清洗和标注工作，类似于自动驾驶中的数据筛选，然后选择出高质量和准确的数据，进一步传输到之前提到的...此外，因为读取大量训练素材对带宽的需求很高，所以我们还在 COS 存储桶和 GPU 计算之间提供了完善的加速缓存层。...虽然容量大了一个数量级，但性能和带宽相对较低，它非常适用于一些压缩图像处理任务，比如 ImageNet 等应用的数据集可以存放在本地缓存中，从而避免频繁访问外部存储。...崔剑： 对于 AIGC 技术在其他场景中的性能和效果如何评估，我们关注一些量化指标。比如，运行一轮物料所需的时间，整体带宽等。
Hive中的分桶表是什么？请解释其作用和使用场景。 Hive中的分桶表是一种将数据分割为多个桶（bucket）的表格结构。每个桶都包含了表中的一部分数据，并且桶的数量是固定的。...支持更精确的数据过滤和聚合：由于数据被分割为多个桶，可以根据桶的数量和分布来进行更精确的数据过滤和聚合操作。例如，可以通过选择特定的桶来限制查询的数据范围，或者在聚合操作中只处理特定的桶。...下面是一个使用Hive创建和使用分桶表的示例代码： -- 创建分桶表 CREATE TABLE sales ( product STRING, sale_date STRING,...最后，我们使用STORED AS子句指定了数据的存储格式为ORC。 创建分桶表后，我们可以使用LOAD DATA语句将数据加载到分桶表中。...在上述代码中，我们使用LOAD DATA INPATH语句将数据文件（sales_data）加载到sales表中。 在查询分桶表时，我们可以根据桶的分布和查询需求来选择特定的桶进行查询。
最近在帮忙定位一个问题，涉及到某个应用自动启动了，为了确定是谁调用的，使用如下的日志进行查看（注：为了简单考虑，下面的启动者为launcher） 1 2 3 4 (pre_release|✔) % adb...确定 uid 10070 是哪个 App 确定uid不能说明问题，我们至少需要确定是哪个应用，我们尝试使用下面的命令过滤进程有关数据 1 2 adb shell ps | grep 10070 没有任何数据输出...156312 0 0 S com.huawei.android.launcher 我们发现了u0_a70和10070貌似有一些关联（至少都含有70） 于是我们使用下面的命令确定...u0_a70 的含义 u0 默认的手机第一个用户（可以通过设置里面的多用户新增和切换） a 代表app 70 代表着第70个应用 转换公式 简单而言，对应的公式是这样 u0_a70 = “u0_” +...“a” + (uid(这里是10070) – FIRST_APPLICATION_UID(固定值10000)) 具体复杂的转换，请参考这段代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
你可以修改这个配置，保存更多的备份文件到 S3 存储上面。 根据当前你 Discourse 的大小，如果你已经将图片分开存储的话，你可以备份更多的内容。 例如我们可以保留 30 天的备份。
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。...数据库信息如下 2.登陆元数据库(也可以使用hive用户，但是没有权限把文件写入本地，可以采用记录会话的功能提取查询的信息) [root@cdp1 ~]# mysql -u root -p Enter...（如果需对表大小进行单位展示，可以对表大小列进行除1024等于KB,再除1024等于MB依此累加） 4.总结 1.获取元数据信息也可以采用hive用户，但是没有权限把文件写入本地，可以采用记录会话的功能提取查询的信息...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。
因此，如何应对这种未来的不确定性，从中找寻到确定性，是每一位在职业道路上寻求进阶的人必须面对和解决的问题。 面对未知：认知的鸿沟 首先，我们需要认识到的是，面对未知并不意味着无助。...因此，对未来的不确定性感到恐惧，实际上是一种对未知的自然反应，它存在于每个人的生活和职业中。 在职业发展中，我们可能会面对新的职业角色，新的行业环境，或者新的技术挑战，这些都可能带来未知和不确定性。...应对策略：从不确定性中找寻确定性 虽然未来充满了未知，但我们可以采取一些策略，来找寻确定性，以应对未来的挑战。 明确长远目标：首先，我们需要明确自己的长远目标。...因此，接受不确定性，不再抵抗它，而是将其视为一个学习和成长的机会，这是我们找到职业发展中的确定性的关键。 在面对职业发展的不确定性时，我们不能等待未来自己揭示出来。...总结 在我们的职业生涯中，无论我们是初入职场的新手，还是经验丰富的专家，我们都会面临未来的不确定性。这是一种无法避免的现实，但并不需要让我们感到恐惧。
在这里，主要分享一下我是如何慢慢一步步做到自己比较理想的职业的。...而且，随着互联网的普及，这个社会每天都在产生新的你从没听说的职业，也同时有很多旧的职业在消失，根本看不清未来哪些职业是靠谱的、适合的、有前景的。...在不断变化的职业世界中，我发现需要找到自己内在不变的东西，也就是我的兴趣、能力、价值观三者的交汇处。于是，我仔细回顾我的成长经历、家庭背景、大学干过的各种事。...于是，即使是在油田工作那半年业余时间我也是做销售，后来从油田辞职出来去的一个做企业培训工作中做的是培训助教和销售的工作，后来又做了几份销售工作，在去年10月份我开始运营一个微信公共号幸福销售人，截止目前写了...今年4月份，我跳槽到一家在线教育的公司，一个月后凭借我上面的一些积淀和领导的信任，我顺利地转岗做了企业内部的销售培训师，终于初步实现了自己大四时的规划，目前对我来说工作和生活没有绝对的界限，是一种比较享受的状态
在Spring Boot中需要开启： spring: rabbitmq: # 通常选择 correlated publisher-confirm-type: 通常有三种选择： NONE...这里我使用CORRELATED模式，声明一个ConfirmCallback并设置到RabbitTemplate中 rabbitTemplate.setConfirmCallback((correlationData...在Spring Boot中需要同时开启： spring: rabbitmq: publisher-returns: true template: mandatory: true...RabbitTemplate中的mandatory设置值优先级要高一些。...总结 消息投递失败的处理在使用RabbitMQ的使用中时非常必要的，能够帮助我们追踪消息的投递情况，以及处理消息投递异常或者成功后的逻辑处理，为消息丢失进行一些兜底或者记录。
BY (id) INTO 4 BUCKETS; 在这里，我们使用用户ID来确定如何划分桶(Hive使用对值进行哈希并将结果除 以桶的个数取余数。...(id ASC) INTO 4 BUCKETS; 我们如何保证表中的数据都划分成桶了呢？...Hive并不检查数据文件中的桶是否和表定义中的桶一致(无论是对于桶 的数量或用于划分桶的列）。如果两者不匹配，在査询时可能会碰到错 误或未定义的结果。因此，建议让Hive来进行划分桶的操作。...强制多个 reduce 进行输出： 要向分桶表中填充成员，需要将 hive.enforce.bucketing 属性设置为 true。①这 样，Hive 就知道用表定义中声明的数量来创建桶。...需要注意的是： clustered by和sorted by不会影响数据的导入，这意味着，用户必须自己负责数据如何如何导入，包括数据的分桶和排序。
那是不是意味着我们在开发过程中，可以随心所欲的调用协程，而不关心它的数量呢？ 答案当然是否定的。我们在开发过程中，如果不对Goroutine加以控制而进行滥用的话，可能会导致服务程序整体崩溃。...为了避免上图这种情况，下面会简单的介绍一下Goroutine以及在我们日常开发中如何控制Goroutine的数量。 一、基本介绍 工欲善其事必先利其器。...回到开头的问题，如何控制Goroutine的数量？相信有过开发经验的人，第一想法是生成协程池，通过协程池控制连接的数量，这样每次连接都从协程池里去拿。在Golang开发中需要协程池吗？...那么Goroutine之间如何进行数据的通信呢？Go提供了一个很好的通信机制channel，channel可以与 Unix shell 中的双向管道做类比：可以通过它发送或者接收值。...下面示例代码中wg.Wati会阻塞代码的运行，直到计数器值为0。 通过Golang自带的channel和sync，可以实现需求，下面代码中通过channel控制Goroutine数量。
、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。...分桶 ID 是由 CLUSTERED BY 子句所指定的字段、以及分桶的数量决定的。...三、ChunJun 读写 Hive 事务表实战 了解完 Hive 事务表的基本原理后，我们来为大家分享如何在 ChunJun 中读写 Hive 事务表。...hive.compactor.worker.threads 决定了每个 Metastore 中 Worker 的数量。 Hive 仓库中的 Worker 总数决定了并发压缩的最大数量。...● HDFS 文件系统的断点续传 根据分区，文件个数，文件行数等确定端点位置，状态存储在 checkpoint 里面。 ● 实时采集文件 实时监控目录下的多个追加文件。
row format delimited fields terminated by ' ' stored as textfile; 首先，我们来看如何告诉Hive —个表应该被划分成桶。...(id) INTO 4BUCKETS; 在这里，我们使用用户ID 来确定如何划分桶(Hive使用对值进行哈希并将结果除 以桶的个数取余数。...) INTO 4 BUCKETS; 我们如何保证表中的数据都划分成桶了呢？...把在Hive 外生成的数据加载到划分成 桶的表中，当然是可以的。其实让Hive来划分桶更容易。这一操作通常针对已有的表。...Hive并不检查数据文件中的桶是否和表定义中的桶一致( 无论是对于桶的数量或用于划分桶的列）。如果两者不匹配，在査询时可能会碰到错 误或未定义的结果。因此，建议让Hive来进行划分桶的操作。 2.
什么是分桶？ 和分区一样，分桶也是一种通过改变表的存储模式，从而完成对表优化的一种调优方式。 但和分区不同的是，分区是将表拆分到不同的子目录中进行存储，而分桶是将表拆分到不同文件中进行存储。...ID字段存储的数据假设是1-10，执行分桶操作时，需要确定要分几个桶，这里定为3个；那么便会对分桶键中的值，按照桶的数量进行哈希取模，这里即对桶数3进行取余。...那么，ID为3、6、9的数据会存放到第一个桶中，ID为1、4、7、10的会存放到第二个桶中，ID为2、5、8的则存放到第三个桶中。而每个桶在进行存储的时候，会存储为一个桶文件。...因为分桶之后，在数据查询中，根据分桶键的过滤条件，就可以直接通过哈希取模来确定数据存放的桶文件，从而减少需要处理的数据量；在海量数据场景中，能极大提升数据处理效率。...一次作业产生的桶（文件数量）和reduce task个数 一致。这个参数在2.x版本之前，不需要进行设置。
但是弄清楚有多少簇可能是我们首先要执行聚类操作的原因。如果有数据集相关的领域内知识可能有助于确定簇的数量。...但是这假设需要知道目标类（或至少有多少类），而在无监督学习中无法确认，所以我们需要一种方法，它可以在不依赖目标变量的情况下告诉我们簇的数量。 确定正确的簇数量的一种可能的解决方案是暴力测试的方法。...The gap statistic 聚类结果的质量 在使用不同的方法来确定最佳聚类数之前，首先要了解如何定量评估聚类结果的质量。...肘部法的用例可以在自然语言问题中看到，以使用 KNIME 分析平台确定社交网络中的最佳主题数量。...虽然肘部图的解释相当主观，但轮廓系数和间隙统计方法都可以精确地确定聚类的数量。但是间隔量统计涉及模拟，它可能并不总是产生相同的结果。
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