数据分片的目的在于把一个任务分散到不同的机器上运行,既可以解决单机计算能力上限的问题,也能降低部分任务失败对整体系统的影响.elastic-job并不直接提供数据处理的功能,框架只会将分片项分配至各个运行中的作业服务器(其实是Job实例,部署在一台机器上的多个Job实例也能分片),开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系.框架也预置了一些分片策略:平均分配算法策略,作业名哈希值奇偶数算法策略,轮转分片策略.同时也提供了自定义分片策略的接口. 分片原理 elastic-job的分片是通过zoo

实现方式:该算法先进行范围分片,计算出分片组,组内在取模 优点:综合了范围分片和取模分片的优点,分片组内使用取模可以保证组内的数据分布比较均匀,分片组之间采用范围分片可以兼顾范围分片的特点,事先规划好分片的数量,数据扩容时按照分片组扩容,则原有分片组的数据不需要迁移,分片组内还可以避免热点数据问题. 缺点:在数据范围时固定值(非递增值)时,存在不方便扩展的情况,例如将 dataNode Group size 从 2 扩展为 4 时,需要进行数据迁移才能完成 配置示例: <tableRule na

实现方式:切分规则根据配置中输入的数值n.此种分片规则将数据分成n份(通常dn节点也为n),从而将数据均匀的分布于各节点上. 优点:这种策略可以很好的分散数据库写的压力.比较适合于单点查询的情景 缺点:不方便扩展:出现了范围查询,就需要MyCAT去合并结果,当数据量偏高的时候,这种跨库查询+合并结果消耗的时间有可能会增加很多,尤其是还出现了order by的时候 配置示例: <tableRule name="mod-long"> <rule> <colum

一.说明 主要是对字符串的字段进行hash取模 二.修改配置文件config-sharding.yaml,并重启服务 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding

业务迅速发展带来了跑批数据量的急剧增加.单机处理跑批数据已不能满足需要,另考虑到企业处理数据的扩展能力,多机跑批势在必行.多机跑批是指将跑批任务分发到多台服务器上执行,多机跑批的前提是”数据分片”.elasticJob通过JobShardingStrategy支持分片跑批. 跑批配置需要做如下修改: shardingTotalCount:作业分片总数. jobShardingStrategyClass:作业分片策略实现类全路径,elasticJob默认提供了如下三种分片策略,AverageAll

一.分片策略 Sharding-JDBC认为对于分片策略存有两种维度: 数据源分片策略(DatabaseShardingStrategy):数据被分配的目标数据源 表分片策略(TableShardingStrategy):数据被分配的目标表 两种分片策略API完全相同,但是表分片策略是依赖于数据源分片策略的(即:先分库然后才有分表) 二.分片算法 Sharding分片策略继承自ShardingStrategy,提供了5种分片策略: 由于分片算法和业务实现紧密相关,因此Sharding-JDBC并

上文<快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC (必修课)>中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念,还搭建了一个简单的数据分片案例,但实际开发场景中要远比这复杂的多,我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >.<.between and.in等,来选择对应数据分片策略. 往下开展前先做个答疑,前两天有个小伙伴私下问了个问题说: 如果我一部分表做了分库分表,另一部分未做分库分表的表怎么处理?怎么才能正常访问? 这是一个比较典型的问题,我们知道分库分表是针对某些数据

一.分片策略 https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/concept/sharding/ Sharding-JDBC 中的分片策略有两个维度:分库(数据源分片)策略和分表策略.分库策略表示数据路由到的物理目标数据源,分表分片策略表示数据被路由到的目标表.分表策略是依赖于分库策略的,也就是说要先分库再分表,当然也可以不分库只分表.跟 Mycat 不一样,Sharding-JDBC 没有提供内置的

一.简要说明 以下配置实现了: 1.分库分表 2.每一个分库的读写分离 3.读库负载均衡算法 4.雪花算法,生成唯一id 5.字段取模 二.配置项 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional informa

HDU 1061 题目大意:给定数字n(1<=n<=1,000,000,000),求n^n%10的结果 解题思路:首先n可以很大,直接累积n^n再求模肯定是不可取的, 因为会超出数据范围,即使是long long也无法存储. 因此需要利用 (a*b)%c = (a%c)*(b%c)%c,一直乘下去,即 (a^n)%c = ((a%c)^n)%c; 即每次都对结果取模一次 此外,此题直接使用朴素的O(n)算法会超时,因此需要优化时间复杂度: 一是利用分治法的思想,先算出t = a^(n/2),若

摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/job-sharding-strategy/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢! 本文基于 Elastic-Job V2.1.5 版本分享 1. 概述 2. 自带作业分片策略 2.1 AverageAllocationJobShardingStrategy 2.2 OdevitySortByNameJobShardingStrategy 2.3 RotateServerByNameJobShardingSt

最近在优化部分业务的搜索吞吐率,结合之前优化过写请求的经验,想和大家讨论下我对es分片在不同场景下的分配策略的思路   原先普通索引我的分片策略是: 主分片=节点数,副本=1,这样可以保证业务数据一定的可用性(丢失一个节点数据完整),且书局是均匀的读写请求在各个节点也是均匀的. 该模式目前看来并不是一个最好的方案,首先对于写请求,请求会优先落到主分片,再由主分片下发到各个副本,默认半数节点同步完返回,主分片=机器数可以保证写请求负载均衡,而1个副本的情况下主分片写成功即可,所以该模式对写还是相对

E - Qwerty78 Trip Time Limit:2000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice Gym 100947E Description standard input/output Announcement   Statements Qwerty78 is a well known programmer (He is a member of the I

头文件:#include <math.h> fmod() 用来对浮点数进行取模(求余),其原型为:    double fmod (double x); 设返回值为 ret,那么 x = n * y + ret,其中 n 是整数,ret 和 x 有相同的符号,而且 ret 的绝对值小于 y 的绝对值.如果 x = 0,那么 ret = NaN. fmod 函数计算 x 除以 y 的 f 浮点余数,这样 x = i*y + f,其中 i 是整数,f 和 x 有相同的符号,而且 f 的绝对值小于

题目:1119 机器人走方格 V2 思路:求C(m+n-2,n-1) % 10^9 +7       (2<=m,n<= 1000000) 在求组合数时,一般都通过双重for循环c[i][j] = c[i-1][j] + c[i-1][j-1]直接得到. 但是m,n都很大时,就会超时. 利用公式:C(n,r) = n! / r! *(n-r)!  与  a/b = x(mod M)  ->  a * (b ^ (M-2)) =x (mod M)     进行求解 费马小定理:对于素数 M

传送门:HDU 5895 Mathematician QSC 这是一篇很好的题解,我想讲的他基本都讲了http://blog.csdn.net/queuelovestack/article/details/52577212 [分析]一开始想简单了,对于a^x mod p这种形式的直接用欧拉定理的数论定理降幂了 结果可想而知,肯定错,因为题目并没有保证gcd(x,s+1)=1,而欧拉定理的数论定理是明确规定的 所以得另谋出路 那么网上提供了一种指数循环节降幂的方法 具体证明可以自行从网上找一找 有

1千万长度的数对73和137取模.(两个数有点像,不要写错了) 效率要高的话,每15位取一次模,因为取模后可能有3位,因此用ll就最多15位取一次. 一位一位取模也可以,但是比较慢,取模运算是个耗时的运算. #include <cstdio> #define ll long long ll n,m; int p,cas; char s[10000005]; int main() { while(gets(s)){ n=m=p=0; while(s[p]){ for(int i=0;i<1

组合数取模就是求的值,根据,和的取值范围不同,采取的方法也不一样. 下面,我们来看常见的两种取值情况(m.n在64位整数型范围内) (1)  , 此时较简单,在O(n2)可承受的情况下组合数的计算可以直接用杨辉三角递推,边做加法边取模. (2) ,   ,并且是素数 本文针对该取值范围较大又不太大的情况(2)进行讨论. 这个问题可以使用Lucas定理,定理描述: 其中 这样将组合数的求解分解为小问题的乘积,下面考虑计算C(ni, mi) %p. 已知C(n, m) mod p = n!/(m!(

(转自:http://www.jb51.net/article/54947.htm) 本文实例汇总了C语言实现的快速幂取模算法,是比较常见的算法.分享给大家供大家参考之用.具体如下: 首先,所谓的快速幂,实际上是快速幂取模的缩写,简单的说,就是快速的求一个幂式的模(余).在程序设计过程中,经常要去求一些大数对于某个数的余数,为了得到更快.计算范围更大的算法,产生了快速幂取模算法.我们先从简单的例子入手:求abmodc 算法1.直接设计这个算法: ; ;i<=b;i++) { ans = ans

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2303 题意:给出两个数k, l(4<= k <= 1e100, 2<=l<=1e6):其中k是两个素数的乘积,问k是否存在严格小于l的因子,若有,输出 BAD 该因子,反之输出GOOD: 思路: 先1e6内素数打表,再枚举一个因子,判断因子用大数取模: 代码: #include <iostream> #include <stdio.h> #include <

进制转换 + 大整数取模一,题意: 在b进制下,求p%m,再装换成b进制输出. 其中p为b进制大数1000位以内,m为b进制数9位以内二,思路: 1,以字符串的形式输入p,m; 2,转换:字符串->整数 十进制->b进制; 3,十进制下计算并将整形结果转换成字符串形式,并倒序储存; 4,输出.三,步骤: 1,输入p[],m[]; 2,字符串->整形 + 进制->b进制: i,进制转换语句:m2 = m2*b + m[j]-'0'; ii,大整数取模,大整数可以写成这样的形式: 12