数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

一.服务器准备 目前有两台128G内存服务器,故准备每台启动两个es实例,再加一台虚机,共五个节点,保证down一台服务器两个节点数据不受影响. 二.系统初始化 参见我上一篇kafka系统初始化:https://www.cnblogs.com/mkxfs/p/12030331.html 三.安装elasticsearch7.5.0 1.因zookeeper和kafka需要java启动 首先安装jdk1.8环境 yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64

./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.112.33:8001 192.168.112.33:8002 192.168.112.33:8003 192.168.112.33:8004 192.168.112.33:8005 192.168.112.33:8006 原sizeredis@linux-eqnz:~/cluster6> redis-cli -c -h 192.168.112.33 -p 8001 -a Woread#2018 dbsize

比率是什么? 比率(ratio) :不同类别数值的比值 在中文里,比率这个词被用来代表两个数量的比值,这包括了两个相似却在用法上有所区分的概念:一个是比的值:另一是变化率,是一个数量相对于另一数量的变化量,例如,速率是物体的移动距离相对于时间的变化量,以每单位时间的移动距离来表示:心跳率是每分钟的心跳次数:税率则是每单位收入所应缴的税金. 为什么顺序数据不适用帕雷托图? 因为这样会打破顺序 雷达图.轮廓图如何反映多组数据多个变量的或某一特征值? 当多个变量的取值相差较大或量纲不同时,可进行变换处

阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的表操作做了简单的描述和实践.在实际使用中,可能会存在数据的导入导出,虽然可以使用sqoop等工具进行关系型数据导入导出操作,但有的时候只需要很简便的方式进行导入导出即可   下面我们开始

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的

1.使用mongodump备份小量分片集群数据 如果一个分片集群的数据集比较小,可以直接使用mongodump连接到mongos实例进行数据备份.默认情况下,mongodump到非primary的节点进行数据查询. 2.备份全库 mongodump --host 192.168.1.195 --port 28000 -o . 2.备份集群库(test库) [root@localhost datatest]# mongodump --host 192.168.1.195 --port 28000

摘要:Redis-Migrate-Tool(后面都简称RMT),是唯品会开源的redis数据迁移工具,主要用于异构redis集群间的数据在线迁移,即数据迁移过程中源集群仍可以正常接受业务读写请求,无业务中断服务时间.这篇blog主要内容包括工具特性简介.使用方法以及注意的要点.关于实现的原理,可以自行阅读源码理解或者联系我们交流. 目前该项目已经开源在GitHub上(https://github.com/vipshop/redis-migrate-tool 链接入口可点击原文阅读). 一.RMT

在之前的EurekaClient自动装配及启动流程解析一文中我们提到过,在构造DiscoveryClient类时,会把自身注册到服务端,本文就来分析一下这个注册流程 客户端发起注册 boolean register() throws Throwable { logger.info(PREFIX + "{}: registering service...", appPathIdentifier); EurekaHttpResponse<Void> httpResponse;

有时多个Elasticsearch集群避免不了要同步数据,网上查找了下数据同步工具还挺多,比较常用的有:elasticserach-dump.elasticsearch-exporter.logstash等,其中dump工具有两个版本,一个是nodejs版本,一个是go版本.这里我们使用go版本,详细使用参见:https://github.com/medcl/esm-abandoned 下载:https://github.com/medcl/esm-abandoned/releases/tag/

redis集群数据备份迁移方案 n  迁移环境描述及分析 当前我们面临的数据迁移环境是:集群->集群. 源集群: 源集群为6节点,3主3备 主 备 192.168.112.33:8001 192.168.112.33:8004-8006 192.168.112.33:8002 无 192.168.112.33:8003 无 值得注意的是:所有的槽位都分配在192.168.112.33:8001节点上,这样更方便我们迁移. 目标集群: 也是6节点,3主3备 主 备 192.168.112.33:6

本地ES集群数据通过_reindex方式迁移到腾讯云服务器(亲测有效) 随着业务量的增加,本地的ES集群服务器性能和磁盘空间有点不够使用,项目组考虑使用腾讯云服务器,以下是我测试的使用_reindex方式迁移ES数据的具体步骤. 1.在腾讯云的ES上建立新索引 可根据业务需求,自行删减mappings无用的字段,更改字段类型和settings的设置,重新设置新索引. PUT /test1 { "mappings" : { "properties" : { "

谷歌集群数据 clusterdata-2011-2 https://github.com/google/cluster-data/blob/master/ClusterData2011_2.md 链接:https://pan.baidu.com/s/1GziKrfsKAhn8yZ34fhlmNA  提取码:qb2e

使用Spring Data ElasticSearch+Jsoup操作集群数据存储 1.使用Jsoup爬取京东商城的商品数据 1)获取商品名称.价格以及商品地址,并封装为一个Product对象,代码截图: 2)创建Product实体类,完成对索引.类型.映射以及文档的配置,代码截图: 3)将爬取到的商品对象存储到集群中,代码截图: 4)完成对商品信息的查询.分页.删除和更新操作,代码截图: applicationContext.xml 1 <?xml version="1.0"

Redis通过对KEY计算hash,将KEY映射到slot,集群中每个节点负责一部分slot的方式管理数据,slot最大个数为16384. 在集群节点对应的结构体变量clusterNode中可以看到slots数组,数组的大小为CLUSTER_SLOTS除以8,CLUSTER_SLOTS的值是16384: #define CLUSTER_SLOTS 16384 typedef struct clusterNode { unsigned char slots[CLUSTER_SLOTS/8]; //

通过memberlist库实现gossip管理集群以及集群数据交互 概述 memberlist库的简单用法如下,注意下面使用for循环来执行list.Join,原因是一开始各节点都没有runing,直接执行Join会出现连接拒绝的错误. package main import ( "fmt" "github.com/hashicorp/memberlist" "time" ) func main() { /* Create the initial

mysql集群配置在网站负载均衡中是必不可少的: 首先说下我个人准备的负载均衡方式: 1.通过nginx方向代理来将服务器压力分散到各个服务器上: 2.每个服务器中代码逻辑一样: 3.通过使用redis缓存来保存内存中数据,使用redis同步功能来同步不同服务器内存中的数据: 4.在通过mysql的集群配置来实现数据库数据同步: 这里我整理了几种数据同步方式: 一:主从服务器同步: 顾名思义:主服务器负责数据的增删改查,从服务器负责同步数据: 主服务器建立二进制文件:每产生语句变化或磁盘变化写入

SparkStreaming拉取Kafka中数据,处理后入库.整个流程速度很慢,除去代码中可优化的部分,也在spark集群中找原因. 发现: 集群在处理数据时存在移动数据与移动计算的区别,也有些其他叫法,如:数据本地化.计算本地化.任务本地化等. 自己简单理解: 假设集群有6个节点,来了一批数据共12条,数据被均匀的分布在了每个节点,也就是每个节点2条.现在要开始处理这些数据. 一种情况是:某数据由哪个节点处理被随机的分配,类似A节点存了数据1和数据2却可能被要求处理C节点的数据5和数据6,C节

转自https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的.概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重

在上一篇文章中,针对服务器单点.单例.单机存在的问题: 单点故障 容量有限 可支持的连接有限(性能不足) 提出了解决的办法:根据AKF原则搭建集群,大意是先X轴拆分,创建单机的镜像,组成主主.主备.主从模型,然后Y轴拆分,根据业务将不同的访问分配在不同的业务Redis上,对于同一业务的Redis,如果还不足以支撑并发访问,那么可以继续Z轴拆分,也就是根据数据拆分,详细情况参照:Redis集群拆分原则之AKF 结合上面提出一个新问题,如果一个服务,业务数据没法拆分,或者说不容易拆分呢?也就是没办法

为什么要写统计信息 最近看到园子里有人写统计信息,楼主也来凑热闹. 话说经常做数据库的,尤其是做开发的或者优化的,统计信息造成的性能问题应该说是司空见惯. 当然解决办法也并非一成不变,“一招鲜吃遍天”的做法已经行不通了(题外话:整个时代不都是这样子吗) 当然,还是那句话,既然写了就不能太俗套,写点不一样的,本文通过分析一个类似实际案例来解读统计信息的更新的相关问题. 对于实际问题,不但要解决问题,更重要的是要从理论上深入分析,才能更好地驾驭数据库. 统计信息基础 首先说一个老掉牙的话题,统计信息