本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>. 原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 本文翻译了如下章节: 一.Merge Sort – 归并排序 当你需要对集合排序时,你怎么做? 什么? 你直接调用Sort()函数,-好,这是一个不错的方案.但是,对于数据库,你必须理解Sort()函数内部是如何工作的. 有

摘要  1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合 7.使用相同分区方

                                Mysql数据库连接查询 连接是关系数据库模型的主要特点.连接查询是关系数据库中最主要的查询,主要包括内连接.外连接等.通过连接运算可以实现多个表查询.当查询数据时,通过连接操作查询出存放在多个表中的不同实体信息.当两个或多个表中存在相同意义的字段时,便可以通过这些字段对不同的表进行连接查询.如下将介绍多表之间的内连接查询.外连接查询以及复合条件连接查询. 内连接查询 内连接(inner join)使用比较运算符进行表间列数据的比较

RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象.代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的.不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.    A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable:可类比String,它也是不可变的,但是可有很多方法,如切分... 1. RDD的属性 每

聚合操作使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 参见我的这篇博客说明 [Spark调优]:如果实在要shuffle,使用map侧预聚合的算子 内存充足前提下使用mapPartitions替代普通map mapPartitions类的算子,一次函数调用会处理一个partition所有的数据,而不是一次函数调用处理一条,性能相对来说会高一些.但是有的时候,使用mapPartitions会出现OOM(内存溢出)问题.因为单次函数调用就要处理掉一个partiti

算子调优一:mapPartitions 普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作,而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作.如果是普通的map算子,假设一个partition有1万条数据,那么map算子中的function要执行1万次,也就是对每个元素进行操作. 如果是mapPartition算子,由于一个task处理一个RDD的partition,那么一个task只会执行一次function,function一次接收所有的partition数据,效率比较高. 比如,当

RDD:RDD分区数,若从HDFS创建RDD,RDD的分区就是和文件块一一对应,若是集合并行化形式创建,RDD分区数可以指定,一般默认值是CPU的核数. task:task数量就是和分区数量对应. 一.transformation算子: (1)map(func):将函数应用于RDD中的每一个元素,将返回值构成新的RDD. rdd.map(x=>x+1) 如:{1,2,3,3}    结果为 {2,3,4,4} (2)mapPartitions(func):函数中传入的参数是迭代器,迭代器里面保存

RDD算子调优 不废话,直接进入正题! 1. RDD复用 在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算,如下图所示: 对上图中的RDD计算架构进行修改,得到如下图所示的优化结果: 2. 尽早filter 获取到初始RDD后,应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据,进而减少对内存的占用,从而提升Spark作业的运行效率. 本文首发于公众号:五分钟学大数据,欢迎围观 3. 读取大量小文件-用wholeTextFiles 当我们将一个文本文件读取为 RDD 时,输入的每一行都会

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range

大家好,今天我们学习了Java如何连接数据库.之前学过.net语言的数据库操作,感觉就是一通百通,大同小异. JDBC是Java数据库连接技术的简称,提供连接各种常用数据库的能力. JDBC API (主要功能:与数据库建立连接.执行语句.处理结果): 提供者:Sun公司 内容:供程序员调用的接口与类,集成在java.sql和javax.sql(后面的x是extend,扩展的意思).如: DriverManager类(管理各种不同的JDBC驱动), Connection接口(连接数据.传送数据)

上篇博客我们主要聊了堆排序的相关内容,本篇博客,我们就来聊一下归并排序的相关内容.归并排序主要用了分治法的思想,在归并排序中,将我们需要排序的数组进行拆分,将其拆分的足够小.当拆分的数组中只有一个元素时,则这个拆分的数组是有序的.然后我们将这些有序的数组进行两两合并,在合并过程中进行比较,合并生成的新的数组仍然是有序的.然后再次将合并的有序数组进行合并,重复这个过程,知道整个数组是有序的. 下方我们先给出两个有序数组合并的示意图以及代码,然后给出归并排序的相关内容.归并排序其实就是拆分+合并.废

归并排序(Merge Sort)与快速排序思想类似:将待排序数据分成两部分,继续将两个子部分进行递归的归并排序:然后将已经有序的两个子部分进行合并,最终完成排序.其时间复杂度与快速排序均为O(nlogn),但是归并排序除了递归调用间接使用了辅助空间栈,还需要额外的O(n)空间进行临时存储.从此角度归并排序略逊于快速排序,但是归并排序是一种稳定的排序算法,快速排序则不然. 所谓稳定排序,表示对于具有相同值的多个元素,其间的先后顺序保持不变.对于基本数据类型而言,一个排序算法是否稳定,影响很小,但是

归并排序的优点不说了. 做归并排序之前,我先试着将两个有序数组进行排序,合并成一个有序数组. 思路:定义好两个有序数组,理解的时候我先思考了数组只有一个数组的排序,然后是两个元素的数组的排序,思路就有了,先比较两个数组的首元素,谁更小就放入结果数组里面,然后指针下移,继续比较,直到有一个数组为空,停止比较,因为是有序数组,那么不为空的数组后面的元素都比之前存入结果数组的要大,且是有序的,因此,只需将后面的数组存入结果数组即可. 接下来是代码实现: /* * 分治算法利用 * 两个有序数组的合并

最近在一个ASP.NET Core站点中遇到一个奇怪问题.当用dotnet run命令启动站点后,开始的一段时间请求执行速度超慢,有时要超过20秒,有时甚至超过1分钟,日志中会记录这样的错误: System.Data.SqlClient.SqlException: A network-related or instance-specific error occurred while establishing a connection to SQL Server. The server was n

12-3. 数据库连接日志 问题 你想为每次与数据库的连接和断开记录日志 解决方案 EF为DbContext的连接公开了一个StateChange 事件.我们需要处理这个事件, 为每次与数据库的连接和断开记录日志. 假设我们的模型如Figure 12-3所示. 在 Listing 12-3代码里, 我们创建一些Donation 实例,然后把它们保存到数据库. 这里的代码实现override SaveChanges() 方法为我们的StateChange 事件提供切入点. Figure 12-3.

在上一篇随笔中介绍了关于重新注册VMware Update Manager(VUM)至vCenter Server中的方法,最近有朋友反应,原本切换过去好好的更新服务为什么某次使用一下就不灵了? 当时在VCenter客户端下面的报错信息提示有数据库临时不可用或网络问题. Figure 1在vSphere Client中启用VUM插件的时候会提示这台VC服务器连接到VUM的时候反馈数据库临时不可用或网络有问题 接着前往VUM服务器查看该服务是否良好运转,发现如上篇随笔中提到的“VMware vSp

本文为博主辛苦总结,希望自己以后返回来看的时候理解更深刻,也希望可以起到帮助初学者的作用. 转载请注明 出自 : luogg的博客园 谢谢配合! JDBC part1 JDBC概述 jdbc是一种用于执行SQL语句的Java API,通过这套API可以访问各种关系数据库,例如;Oracle,MySql,SQLServer等. JDBC驱动程序是各个数据库厂家根据JDBC的W3C规范制作的JDBC实现类. oracle 驱动地址:F:\Oracle\product\10.2.0\db_1\jdbc

随着公司业务的发展,网站的日活数也逐渐增多,以前只需要考虑将所需要的功能实现就行了,当日活越来越大的时候,就需要考虑对服务器的资源使用消耗情况有一个清楚的认知.     最近老是发现数据库的连接数如果几天不重启服务器,就经常会发现有很多sleep很久的数据库连接,对数据库服务器的性能有较大的影响.所以需要知道我们的数据库连接到底是在哪里被创建的,什么时候会被复用,什么时候会被释放.     测试的时候使用的代码,适当进行调整,可帮助梳理清楚场景. from sqlalchemy.ext.decl

连接池原理 数据库连接池的基本思想就是为数据库连接建立一个“缓冲池”.预先在缓冲池中放入一定数量的连接,当需要建立数据库连接时,只需从“缓冲池”中取出一个,使用完毕之后再放回去.我们可以通过设定连接池最大连接数来防止系统无尽的与数据库连接. 现在流行的第三方Java数据库连接池库 DBCP 它是Apache推出的Database Connection Pool,属于Apache Commons开源项目,官网:http://commons.apache.org/components.html.Co

在Java中想要进行数据库操作,最重要的两个步骤就是加载数据驱动,然后取得数据库连接. 1.加载 数据库驱动( Class.forName(String className) ): 因为Java是一种纯面向对象的编程语言,所以一切事物都可以看作是类或者类对象,数据库也是,Java正是通过JDBC将数据库抽象成为对象,然后对该对象进行操作.不同的是,数据库是本身存在的,不需要Java进行创建,我们要做的只是将一个正常运行的数据库实例在我们的Java程序中进行访问. 然而任何类在Java中正常运行都

注:在这里数据库对象等同于数据库连接对象,也就是QSqlDatabase类的对象 QSqlDatabase QSqlDatabase::addDatabase((const QString & type, const QString & connectionName = QLatin1String( defaultConnection ) 功能:将某种类型的数据库加入到数据库连接列表中,可指定连接名,如果没有指定,将使用缺省的数据库连接名:返回数据库连接 参数:type——数据库类型,如Q