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Java多线程分片数据处理

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citus 以及timescaledb对于时许数据存储的处理

从专业程度来说timescaledb 处理时许数据更加方便强大,citus 可以基于pg的分区可以很好的支持时许数据处理 citus 操作流程 一般是创建分区表 参考   CREATE TABLE github_events ( event_id bigint, event_type text, event_public boolean, repo_id

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Kafka学习之路 (五)Kafka在zookeeper中的存储

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Spark源码——Job全流程以及DAGScheduler的Stage划分

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Solution - [CEOI2017]Palindromic Partitions

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一、生产者负载均衡 1、分区器 使用分区器,kafka生产消息时,根据分区器将消息投递到指定的分区中。 Kafka默认的分区器时DefaultPartitioner。它的分区策略是根据key进行分配的。 如果key不为null: 对key值进行Hash计算,算出一个分区号; 拥有相同Key值被写入同一个分区; 如果key为null:

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (2)--如何划分模型

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1.任务提交分析         这里以org.apache.spark.examples.SparkPi为例。当执行reduce(_+_)方法时,其底层调用了sc.runJob方法。核心代码如下: /** * 注释:(rdd, func, partitions, callSite, resultHandler, properties) * 1、应用程序调用 action 算子 * 2、

【kafka实战】分区重分配可能出现的问题和排查问题思路(生产环境实战,干货!!!非常干!!!建议收藏)

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mysql 分区PARTITIONS之分区方法

分区依据的字段必须是主键/唯一索引的组成部分,分区是为了快速定位数据,因此该字段的搜索频次较高应作为强检索字段,否则依照该字段分区毫无意义 mysql为我们提供的分区方法有下列几种一、range、list二、hash、key三、columns RANGE 分区: 按照数据大小范围分区(将数据使用某种条件

【读书笔记】有序分拆和无序分拆的结论速览

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kafka多个consumer同时消费一个topic数据

需求:一个topic消息队列设置3个partitions分区,设置一个group组中3个consumer进行消费 注意点:一个group中的consumer数 需小于 topic中的partitions分区数(一个partitions只能被一个consumer进行消费;一个consumer可以消费多个partitions) kafka命令:          查看topic详情:./bin

Spark基础篇-Spark-Core核心模型

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