当硬盘空间不够大的时候，相信很多人的第一反应就是扩容，尤其是不少硬盘都被分区，但是当数据变得越来越多的时候，确实需要更大的容量才可以继续支持日常工作，此时合并也是一个有效的方法。云服务器硬盘扩容是否能合并？有的人可不敢轻易合并，就担心会造成数据丢失的现象，那么是否真的如此呢？
老蒋最近有空就在整理常规VPS、服务器数据盘与系统盘的挂载事宜。而且针对不同的服务商确实还是稍有不同，主要是公司最近有一个客户项目数据比较大，而且便于迁移和存储建议使用挂载数据盘中，以便以后的扩展增容。以前公司的所有项目默认50GB就足够使用，且这么大的硬盘对于大部分用户来说也是够用的，但是有些确实是鉴于系统的安全和数据盘和系统盘的分离需要隔离。
如果愿意的话，可以把合并表看成一种较老的、有更多限制的分区表，但是它们也有自己的用处，并且能提供一些分区表不能提供的功能。
coalesce算子，相当绕口的一个英文单词，来闭上眼睛回忆一下编程手册，咋说的来着？ coalesce(numPartitions)： Decrease the number of partitions in the RDD to numPartitions. Useful for running operations more efficiently after filtering down a large dataset. 翻译一下： 把一个RDD的分区数降低到指定的分区个数(即numPar
本专题前面系列文章详细说明了使用Kettle的转换和作业，实现Hadoop上多维数据仓库的ETL过程。通常Hadoop集群存储的数据量是TB到PB，如果Kettle要处理如此多的数据，就必须考虑如何有效使用所有的计算资源，并在一定时间内获取执行结果。
6月5日在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多个方面对TDSQL-A进行了深入解读。 其中腾讯云数据库高级工程师-陈再妮，对于“TDSQL-A海量数据交互之道及企业级数据库能力”，进行议题分享。没有观看直播的小伙伴，可不要错过本次分享内容的文字实录。 以下内容为现场分享实录： TDSQL-A 是腾讯基于开源数据库PG自主研发的分
客户端在插入，删除，查询数据时需要知道哪个Region服务器上存有自己所需的数据，这个查找Region的过程称之为Region定位。
本篇文章为大家带来Hive面试指南，文内会有两种题型，问答题和代码题，题目一部分来自于网上，一部分来自平时工作的总结。
让我们设计一个实时建议服务，当用户输入文本进行搜索时，它会向用户推荐术语。类似服务：自动建议，提前键入搜索
ClickHouse使用分布式DDL（Distributed DDL）来进行DDL操作的一致性和高可用性保证。
Clickhouse中最强大的表引擎当属MergeTree（合并树）引擎及该系列（MergeTree）中的其他引擎。
这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分。 1）Client：就是客户端。 （1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储； （2）与NameNode交互，获取文件的位置信息； （3）与DataNode交互，读取或者写入数据； （4）Client提供一些命令来管理HDFS，比如启动或者关闭HDFS； （5）Client可以通过一些命令来访问HDFS； 2）NameNode：就是Master，它是一个主管、管理者。 （1）管理HDFS的名称空间； （2）管理数据块（Block）映射信息； （3）配置副本策略； （4）处理客户端读写请求。 3）DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。 （1）存储实际的数据块； （2）执行数据块的读/写操作。 4）Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。 （1）辅助NameNode，分担其工作量； （2）定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode； （3）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。
前言 虚拟化的目的是为了提升硬件的资源利用率，包括CPU，内存、IO等。在各种虚拟化中，都有内存压缩、内存去重等技术。本文通过介绍PowerVM的内存去重技术，有助于读者了解其他虚拟化技术内存区中底层原理。vSphere中的透明页面共享与PowerVM的内存去重技术原理基本是一致的。 名词术语解释 由于 PowerVM 的相关术语较多，并且中英文、以及英文简写夹杂在一起不利于读者理解。因此在文章正文之前，我们先介绍一下文中涉及到的相关术语，统一文中描述方式。为了使描述简介，相关术语将尽量使用英文简写。 Ad
写入端索引抽象在 HoodieIndex 定义。我将在下面介绍一些关键的 API，以便大致了解索引的含义。
搜索型NoSql（代表----ElasticSearch）：支持快速的全文搜索，同时可以各种方式的分词查询等。但是不能随意扩展结构。
在这个互联网高度发达的时代，我们的个人隐私和信息安全也极易受到泄露和威胁，因此，保护好我们的数据安全便成为了重中之重。然而，传统的使用工具加密单个文件或者文件夹的方式（例如VeraCrypt/eCryptfs等）过于麻烦，且极其复杂，很难被大家接受。于是全盘加密应运而生，Windows平台上的BitLocker，Linux下的LUKS，macOS平台的FileVault，都是全盘加密的最好应用。现在，新安装的Windows在支持的情况下会默认启用BitLocker，macOS也会在初始化时提醒你是否启用FileVault，而iOS则是强制启用了全盘加密，他人即使接触到了你的设备，读取了你的硬盘，在密码没有泄露的情况下，你的数据也是十分安全的。由此看来，这种无感加密的方式也即将成为主流的数据安全保护措施。
五、核心概念 5.1.表引擎（Engine） 表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是MergeTree系列，如果需要数据副本的话可以使用ReplicatedMergeTree系列，相当于MergeTree的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎Distribute。 5.2.表分区（Partition） 表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为Where条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。 5.3.分片（Shard） 一个分片本身就是ClickHouse一个实例节点，分片的本质就是为了提高查询效率，将一份全量的数据分成多份（片），从而降低单节点的数据扫描数量，提高查询性能。 5.4. 复制集（Replication） 简单理解就是相同的数据备份，在CK中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK查询的并发能力。这里一般有2种方式：（1）基于ZooKeeper的表复制方式；（2）基于Cluster的复制方式。由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑ZooKeeper的表复制方案。 5.5.集群（Cluster） 可以使用多个ClickHouse实例组成一个集群，并统一对外提供服务。 六、主要表引擎深入解析 6.1.TinyLog 最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上，每列都存储在单独的压缩文件中，写入时，数据附加到文件末尾. 缺点：（1）没有并发控制（没有做优化，同时写会数据会损坏，报错） （2）不支持索引 （3）数据存储在磁盘上 优点：（1）小表节省空间 （2）数据写入，只查询，不做增删改操作创建表： create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog 6.2. Memory 内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存中，服务器重启，数据会消失，读写操作不会相互阻塞，不支持索引。建议上限1亿行的场景。优点：简单查询下有非常高的性能表现（超过10G/s） 创建表: create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=Merge(db_name, 'regex_tablename') 6.3.Merge 本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，读是自动并行的，不支持写入，读取时，那些真正被读取到数据的表的索引（如果有的话）会被占用,默认是本地表，不能跨机器。参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式 创建表： create table t1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t (id UInt16, name String)ENGINE=Merge(currentDatabase(), ‘^t’) 6.4.MergeTree ck中最强大的表引擎MergeTree(合并树)和该系列（*MergeTree）中的其他引擎。使用场景：有巨量数据要插入到表中，高效一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进行存储，会高效很多。优点：（1）数据按主键排序 （2）可以使用分区（如果指定了主键）（3）支持数据副本 （4）支持数据采样 创建表： ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
首先，需要确定/分区的设备名称。可以使用df -h查看。通常，/可能位于/dev/sda1或/dev/sda等。 2. 备份数据：
◆ ClickHouse概念 clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，由俄罗斯最大的搜索公司Yandex开发，于2016年开源，采用c++开发。 ◆ OLAP 和 OLTP 这两个概念 OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing),仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析（多维），侧重技术决策支持，提供直观简单的结果,开源OLAP引擎包含Hive、Sp
傲梅分区助手技术员 AOMEI Partition Assistant Technician Edition 是一款非常好用的硬盘分区工具。傲梅分区助手为用户提供非常完善的硬盘分区服务，可以帮助用户做好电脑硬盘管理，是用户日常维护电脑系统常用管理好帮手。傲梅分区助手是一款免费、专业级的无损分区工具，提供简单、易用的磁盘分区管理操作。作为传统分区魔法师的替代者，在操作系统兼容性方面，傲梅分区软件打破了以前的分区软件兼容差的缺点，它完美兼容全部操作系统。不仅如此，分区助手从调整分区大小等方面出发，能无损数据地实现扩大分区，缩小分区，合并分区，拆分分区，快速分区，克隆磁盘等操作。此外，它也能迁移系统到固态硬盘，是一个不可多得分区工具。
Discord 在创建之初采用的是一个单副本集的 MongoDB，没有使用 MongoDB 的分片，他们给出的理由是当时 MongoDB 分片很难用，而且不够稳定（这里就不去深究了）。消息数到达一亿条时，RAM 里已经存不下这么数据和索引，MongoDB 的延时开始变得不可控。
lsblk查看发现根分区为非LVM类型，空间大小不是很大，由于业务数据增长，需要进行扩容
首先就是通过top命令查看，因为top命令最直接，且信息量够大，覆盖面够全，可以看到CPU的wa有点高
kafka是一个流式数据处理平台，他具有消息系统的能力，也有实时流式数据处理分析能力，只是我们更多的偏向于把他当做消息队列系统来使用。
Hudi 不依赖任何外部第三方服务（如 Zookeeper），因此易于操作。一切都是独立的，并且不存在必须长期运行的服务器组件。启动一个 Spark 集群，摄取一批数据，一切都完全关闭（如果摄取模式是批处理）。但有时，拥有中央服务可能有助于提高表操作效率。因此 Hudi 有一个中央时间线服务器，它与 Driver 程序节点中的主线程一起运行，以协助定期写入和表服务。本文介绍时间线服务器的内容、它解决什么问题以及它如何使一些核心 Hudi 操作受益。
ClickHouse 是一款 ROLAP 列式数据库，在海量数据分析场景中，能够帮助我们快速得到想要的"分析性"数据。本文主要从个人视角讲解 ClickHouse 一次数据查询的整体流程，更多的是自己的一些理解和思考，如有不对，欢迎指出和交流。
廖威雄，就职于珠海全志科技股份有限公司，负责Linux IO全栈研发、性能优化、开源社区开发交流、Linux 内核开源社区pstore/blk,mtdpstore模块的作者(与maintainer交流中)、大客户存储技术支持、全志首个UBI存储方案主导人、全志首个RTOS NFTL主导人。
内部做了很多优化，从磁盘读取数据时自动在内存构建hash索引，插入数据时自动构建插入缓冲区
HBase 内置的处理拆分和合并的机制一般是合理的，并且它们按照预期处理任务，但在有些情况下，还是需娶按照应用需求对这部分功能进行优化以获得额外的性能改善。 管理拆分 通常HBase 是自动处理region拆分的:一旦它们达到了既定的阈值，region将被拆分成两个，之后它们可以接收新的数据并继续增长。这个默认行为能够满足大多数用例的需求。 其中一种可能出现问题的情况被称之为“拆分/合并风暴”: 当用户的region大小以恒定的速度保持增长时，region拆分会在同一时间发生，因为同时需要压缩region
HBase是一个面向列的 NoSQL 分布式数据库，它利用HDFS作为底层存储系统。那么，HBase相对于传统的关系型数据库有什么不同呢？
根据文章内容总结，摘要总结为：本文介绍了HTTP 1.1在Web性能优化方面的应用，重点包括：基于HTTP 1.1的连接管理、缓存、资源合并、压缩、延迟加载等。同时，也简要介绍了HTTP 2.0的新特性。
点击右键选择TortoiseGit，选择Create Branch…，在Branch框中填写新分支的名称（若选中”switch to new branch”则直接转到新分支上，省去第二步），点击OK按钮：
理论上，Reduce阶段只能在所有Map阶段结束之后启动(未结束的Map任务可能产生新的key/value对，对应该key的Reduce任务需要等待Map完成)。这种两个阶段之间的隔离操作叫做barrier。
Q 题目 MySQL支持哪几类分区表？ A 答案 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，每个分区都是一个独立的对象。分区有利于管理大表，体现了“分而治之”的理念。一个表最多支持1024个分区。 在MySQL 5.6.1之前可以通过命令“show variables like '%have_partitioning%'”来查看MySQL是否支持分区。若have_partintioning的值为YES，则表示支持分
导读：本文的主题是基于ClickHouse的广告数据平台架构实践。包括广告业务面临的现状，为什么会使用ClickHouse来提供数据多维分析服务，如何基于ClickHouse的优势和特点在适应亿贝广告业务场景的前提下来设计系统平台架构，实践过程中遇到的技术问题和解决方案，以及数据平台在日常使用、版本迭代、质量监控过程中是如何去做的。
显然RAM可能比磁盘慢，例如单个clnannel RAM与10倍 PCIe 4.0 SSD。
既然是Write-Ahead-Log，为何先写内存再写WAL？ 先写内存的原因：HBase提供了一个MVCC机制，来保障些数据阶段的数据可见性。先写MemStore再写WAL，是为了一些特殊场景下，内存中的数据能够更及时的返回。如果先写WAL失败的话，MemStore助攻的数据会被回滚。
Redis HyperLogLog是一种使用随机化的算法，以少量内存提供集合中唯一元素数量的近似值。比如 {‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘banana’, ‘apple’} 基数为3 优点：即使输入元素的数量或者体积非常非常大，计算基数所需的空间总是固定的12 KB 内存。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。 缺点：只会根据输入元素来计算基数，并且会有少许的误差。
第七章 MySQL的高级特性 分区操作时，可以只针对某个区进行操作，而且在底层文件系统中的表现，分区是多个表文件，可以高效地利用多个硬件设备。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有的主键和唯一索引列都必须包含进来。 当操作分区表的时候，优化器会判断能否过滤部分分区。 Mysql的分区支持范围，键值，哈希和列表分区。 当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法起作用了，除非是索引覆盖查询，否则在回表查数据的时候，会产生大量的随机IO，导致超长的响应时间，而且维护索引的代价非常高。 分离热点能有效利用
首先要介绍的布局标记是div标记，div可以做网页的层也可以做网页的分区。当div做网页的层时可以实现漂浮在网页上的效果，就像我们经常可以在网站里看见的那些漂浮广告。div做网页的分区时，则是可以布置网页的格局，把一个网页分为多个模块，由这些模块结构来构建出一个网页。
ClickHouse是一个面向大数据分析和数据仓库的分布式列式存储数据库。它通过数据分片和分布式查询来实现高性能和可扩展性。
我记得在最新安装麒麟Linux服务器的时候需要先格式化硬盘，然后挂载到根目录，但是由于麒麟linux服务器没有部分的镜像源，所以我将其更换了Centos7系统，隐隐约约记得也做了格式化和分区，最近发现磁盘空间显示快满了，仔细一看系统目录仅有50GB，好吧可能真的是我忘记了，无论什么原因，这点空间肯定是不够的，毕竟重新迁移宝塔的模板和目录较为费事而且还可能出现一些未知的错误，所以需要移动/home目录转移到根目录下，按照百度教程操作没有问题，重新记录一下移动过程。
v0.9 对之前的分区模型进行了扩展，允许用户直接操作和访问 stream 内部的分区，从而可以对 stream 中的数据分布和分区伸缩进行精细化控制。HStreamDB 采用的是 key-range-based 分区机制，stream 下的所有分区共同划分整个 key space，每个分区归属一段连续的子空间(key range)。若 record 所带 partitionKey 的哈希值落在某个子空间内，那么这条 record 将会被存储在对应的分区中。
https://blog.csdn.net/qq_28289405/article/details/80576614
相比机械磁盘固态磁盘有更好的随机读写性能，相比机械磁盘固态磁盘有更好的并发支持，相比机械磁盘固态磁盘更容易损坏
在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如，对于一个拓扑结构的作业，该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业（这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务，并且每个源任务都连接到所有接收器任务） ，Flink 的 JobManager 需要 30 GiB 的堆内存和超过 4 分钟的时间来部署所有任务。
HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树
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