伪代码(算法导论（原书第3版）P95)： QUICKSORT(A, p, r) //A为数组，若需排序数组A全部元素，即QUICKSORT(A, 1, A.length) 1 if p < r 2 q = PARTITION(A, p, r) 3 QUICKSORT(A, p, q-1) 4 QUICKSORT(A, q+1, r) PARTITION(A, p, r) 1 x = A[r] 2 i = p-1 3 for j = p
ISCSI共享存储 ISCSI，小型计算机系统接口，又称为IP-SAN，是一种基于因特网及SCSI-3协议下的存储技术，它可以共享镜像文件（*.img）、分区（partition）、物理硬盘和逻辑卷等。现在使用ISCSI技术实现局域网内共享物理磁盘和磁盘分区。 1. 环境准备 1.1硬件环境 两台CentOS7.6的机器，一台额外
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 本文整理自 DTCC 主题演讲【开源分布式图数据库的思考和实践】 目录 目录 图数据库市场的现状 图数据库的优势 以 Nebula Graph 为例 开源社区 图数据库市场的现状 开篇之前，先回顾下图数据库市场变化，2018 年前市场大概是 $ 650,00
国产软硬件龙芯系列2K1000开发板配置 nand flash pmon 支持俩种接口类型的 nand flash，一个是 nand 控制器接口，一个是 spi 接口。龙芯核心板上板载了一个 nand 控制器接口的 flash。 9.9.11.1 配置 pmon 首先我们需要在 pmon 里面添
如果需要从非常大的表中查询出某一段时间的记录，而这张表中包含很多年的历史数据，数据是按照时间排序的，此时应该如何查询数据呢？ 因为数据量巨大，肯定不能在每次查询的时候都扫描全表。考虑到索引在空间和维护上的消耗，也不希望使用索引，即使使用索引，会发现会产生大量的碎片，还会产生大量
1.1、副本基本信息 Kafka副本作用：提高数据可靠性。 Kafka默认副本1个，生产环境一般配置为2个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率。 Kafka中副本分为：Leader和Follower。Kafka生产者只会把数据发往Leader，然后Follower找Leader进行同步数据。 Kafka
一、Kafka Broker 工作流程 1.1 ZooKeeper中存储的kafka信息 补充说明下/kafka/controller, 每个broker模块都将有一个controller模块，在竞争leader时谁先抢到/kafka/controller节点，谁来节点谁是leader。因此说/kafka/controller节点只是辅助作用。 1.2 Kafka Broker总
目录1 Kafka1.1 定义1.2 相关组件介绍1.2.1 Topic1.2.2 Partitions分区1.2.3 架构和zookeeper关系1.3 kafka是如何保证消息的有序性 1 Kafka 1.1 定义 Kafka是什么？请简单说一下 Kafka 是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由 LinkedIn 公司开发，使用Scala 语言编写
/*结构体说明 rd_kafka_toppar_s：topic & partition combination */ else if (mode == 'C') { /* * Consumer */ //初始化设置 rd_kafka_conf_set(conf, "enable.partition.e
Kafka 由多个 broker 组成，每个 broker 是一个机器节点；你创建一个 topic，这个 topic可以划分为多个 partition，每个 partition 可以存在于不同的 broker 上，每个 partition就放一部分数据。每个 partition 的数据都会同步到其它机器上，形成自己的多个 replica 副本。这就是天然的分布式
import os # os.path.split 分割路径 path1 = r'e:\tool\read.txt' print(os.path.split(path1)) # ('e:\\tool', 'read.txt') print(os.path.splitext(path1)) # ('e:\\tool\\read', '.txt') # partition 自定义字符分割
窗口概览： 接下来我们按照顺序来介绍各种窗口函数。 一、组内排序函数：Rank/Dense_Rank/Row_Number 组内排序，我们常常用于取分组内排序前N/后N的记录，或先分组排序然后根据序号关联组内前一条或后一条记录。 Row_Number() over(partition by col1 order by col2)：数字相
Kafka 笔记内容取自尚硅谷Kafka3.0教程，以及《深入理解Kafka核心设计与实践原理》 内容还会不断充实~ 概述 定义 传统定义： Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域 最新定义： Kafka是一个开源的分布式事件流平台（Event Strea
$PARTITION 返回指定的分区函数的分区号 CREATE PARTITION FUNCTION RangePF1 ( INT ) AS RANGE FOR VALUES (10, 100, 1000) ; GO SELECT $PARTITION.RangePF1 (10) ; GO 结果 获取分区表的每个非空分区的行数，例子 SELECT $PARTITION.TransactionRangePF1(Tr
Java面试题之：Kafka里的生产者与消费者设计 一、负载均衡（partition 会均衡分布到不同 broker 上）二、批量发送三、压缩（GZIP 或 Snappy）四、消费者设计 一、负载均衡（partition 会均衡分布到不同 broker 上） 由于消息 topic 由多个 partition 组成，且 partition 会均衡分布
Kafka是为大数据而生的消息中间件，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。 优点： 性能卓越，单机写入TPS约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。 时效性：ms级 可用性：非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用 消费者采用Pull方式
Replication（主从复制） 在Kafka引入Replication之后，同一个Partition可能会有多个Replica，而这时需要在这些Replication之间选出一个Leader，Producer和Consumer只与这个Leader交互，其它Replica作为Follower从Leader中复制数据。 因为需要保证同一个Partition的多个Replica之间的数据
producer发布消息 写入方式 producer 采用 push 模式将消息发布到 broker，每条消息都被 append 到 patition 中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障 kafka 吞吐率，关于磁盘顺序写入）。 消息路由 producer 发送消息到 broker 时，会根据分区算法选择将其存储到哪
本文面向的读者是从事数据分析、数据处理（ETL）等相关工作的朋友们，相信大家在工作中一定遇到过数据倾斜的问题，读完本文，你会了解到数据倾斜的定义及其危害、产生的原因及应对措施、常见倾斜场景及解决办法等知识，相信对你今后处理数据倾斜问题会有一定的帮助。 目前流行的大数据相关
目录partition的方式二级索引rebalancingservice discovery 本文是第六章Partition的读书笔记。 这部分讨论的内容是 怎么partition，发生 热点数据/数据偏斜 的时候怎么办 partition后数据的二级索引怎么管理 rebalancing 重平衡：添加删除节点时分区怎么处理 服务发现：怎么知道自己
Hudi 先说 Hudi。Hudi 的设计目标正如其名，Hadoop Upserts Deletes and Incrementals（原为 Hadoop Upserts anD Incrementals），强调了其主要支持 Upserts、Deletes 和 Incremental 数据处理，其主要提供的写入工具是 Spark HudiDataSource API 和自身提供的 DeltaStreamer，均支持三
选举机制 如果kafka集群有多个broker节点，消费组会选择哪个partition节点作为Coordinator节点呢？它会通过如下公式，其中的50代表着kafka内部主题consumer offset的分区总数 Math.abs(hash(groupID)) % 50 那么当前Consumer Group的Coordinator就是上述公式计算出的partition的le
1.排序。 此处说的排序主要指使用窗口函数中的排序，分别为dense_rank() over(partition by ... order by ...),rank() over(partition by ... order by ...), row_number() over(partition by ... order by ...),并非order by。
Kafka学习之路 （五）Kafka在zookeeper中的存储 讨论QQ：1586558083 目录 一、Kafka在zookeeper中存储结构图 二、分析 2.1 topic注册信息 2.2 partition状态信息 2.3 Broker注册信息 2.4 Controller epoch 2.5 Controller注册信息 2.6 补充Consumer and Consumer group
K-L（Kernighan-Lin）算法 原始论文(An efficient heuristic procedure for partitioning graphs) K-L（Kernighan-Lin）算法是一种将已知网络划分为已知大小的两个社区的二分方法，它是一种贪婪算法。 它的主要思想是为网络划分定义了一个函数增益Q。 Q表示的是社区内部的边数与社区之
