上传光盘镜像并挂载,备份原repo文件并复制其中任一份修改baseurl为file:///镜像挂载地址,關闭检查enabled设置为1,修改name以及[]中内容
主节点关闭防火墙并设置为开机不自启安装HTTPD,将镜像挂载或软链接至/var/www/html下 其他節点备份原repo文件并复制其中任一份修改baseurl为http:/// IP+/var/www/html下挂载或软链接的文件名,关闭检查enabled设置为1,修改name以及[]中内容
局部聚合以此减少网络开销
默认3个小的storeFile文件达到三个,合并成大的Store?le文件
默认一个HFile达到10G的时候就会进行切分
1.增加数据读写效率:数据分布在多台regionserver节点
2.负载均衡,防止數据倾斜:当数据时离散的发送时预分区可以解决数据倾斜
3.方便集群调度region: 分布在多个节点便于调度
最大长度是 64KB,完全可以自行设计Hbase会对表中的数据按照rowkey排序(字典序),建议越短越好(在保证业务需求的前提下),不要超过16个字节.
建议将rowkey的高位(左边)作为散列字段 低位(右边)放时间字段,这样将提高数据均衡分布在每个 RegionServer以实现负载均衡的几率。
让时间戳作为高位数据将按照时间的顺序进行存储可能会引发熱点问题
让时间戳作为高位得前提下,有一点时间业务数据爆炸增长时这个阶段的数据将存储在少数的节点上。
举例:洳果以手机号为高位数据什么样的情况下会出现热点问题
原则:将分散的数据,放在rowkey的高位
1.哈希(随机数):将哈希值放在高位
2.反转:反转固定长度或者数字格式的数据(时间戳反转、手机号反转订单号反转)
3.加盐:本质时是加随机数,并且放在高位
impala 是一個SQL查询工具,提供实时的查询基于hive并使用内存进行计算,兼顾数据仓库
结构化数据半結构化数据,和非结构化数据
Hdfs的主要功能作用是分布式存储大量的数据
combine和partition都是函数中间的步骤应该只有shuffle! combine分为map端和reduce端,作用是把同一个key的键值对合并在一起可以自定义的,partition是分割map每个节点的结果,按照key分别映射给不同的reduce也是可以自定义的。这里其实可以理解归类
Mysql面向行存储数据,整个行的数据是一个整体存储在一起
Hbase面向列存储数据,整个行的数据是一个整体存储在一起,有利于压缩和统计
3.提高读写数据的效率
数据生产 --》数据采集 --》数据存储 --》需求分析 --》数据预处理 --》数据计算 --》结果数据存储 --》结果数据展现
1.在数据库的三级体系结构中外模式/逻辑模式映象可以保证数据结构和
A.逻辑数据独立性B.物理数据独立性
C.数据一致D.数据安全性
2.关系数据库用______来表示实体之间的联系。
3.主键的属性上有空值违反了
A.实体完整性规则B.参照完整性规则
C.安全性规D.模型转换规则
4.数据独立性是指之间相互独立,不受影响
A.概念数据模型和逻辑数据模型
B.应用程序和数据库的数据结构
C.概念数据模型与数据库的数据结构
D.数据与数据库的数据结构
5.参照完整性规则是对的约束
6.在层次模型中,记录之间的联系通过来实现
C.公共属性D.对象标识
7.数据库系统三级结构的描述放在中。(不确定)
A.用戶数据库B.运行日志
C.数据库管理系统D.数据字典
8.如果两个关系没有公共属性那么其自然连接操作。
A.转化为笛卡尔积操作B.转化为半連接操作
C.转化为外部并操作D.结果为空关系
9.设关系R和S的元组个数分别为100和300关系T是R与S的笛卡尔
(根据笛卡尔积的定义可知,如果关系R和S嘚元数分别为r和sR和
我列出的这些有用的Python代码段和数據段片段为我节省了大量的时间,并且我希望他们也能为你节省一些时间大多数的这些片段出自寻找解决方案,查找博客和StackOverflow解决类似問题的答案下面所有的代码段和数据段片段已经在Python 3中测试。
在Python中调用一个外部命令
有时你需要通过shell或命令提示符调用一个外部命令这茬Python中通过使用subprocess模块很容易实现。
译者: 毛茸茸的向日葵