GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。GreatSQL是MySQL的国产分支版本，使用上与MySQL一致。用一个简明、清晰的步骤来解析一下DML操作产生的binlogevent。主要是TABLE_MAP_EVENT和UPDATE_ROWS_EVENT类型的event。使用语法简单易上手的Golang来编码。数据库使用的是MySQL5.7.34版本，Golang1.15版本。获取binlogevent获取binlog一般是模拟成从库封装通讯package向主库发送binlogdump命令（COM_BINLOG_DUMP或者COM_BINLOG_DUMP_GT
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助前言JS是一门单线程语言，单线程就意味着，所有的任务需要排队，前一个任务结束，才会执行下一个任务。这样所导致的问题是：如果JS执行的时间过长，这样就会造成页面的渲染不连贯，导致页面渲染加载阻塞的觉。为了解决这个问题，JS中出现了同步和异步。他们的本质区别是：一条流水线上各个流程的执行顺序不同。在讲JS任务执行机制前，先要了解一下什么是同步任务与异步任务。同步任务：即主线程上的任务，按照顺序由上⾄下依次执⾏，当前⼀个任务执⾏完毕后，才能执⾏下⼀个任务。异步任务：不进⼊主线程，⽽是进⼊任务队列的任务，执行完毕之后会产生一个回调函数,并且通
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助前言JS是一门单线程语言，单线程就意味着，所有的任务需要排队，前一个任务结束，才会执行下一个任务。这样所导致的问题是：如果JS执行的时间过长，这样就会造成页面的渲染不连贯，导致页面渲染加载阻塞的觉。为了解决这个问题，JS中出现了同步和异步。他们的本质区别是：一条流水线上各个流程的执行顺序不同。在讲JS任务执行机制前，先要了解一下什么是同步任务与异步任务。同步任务：即主线程上的任务，按照顺序由上⾄下依次执⾏，当前⼀个任务执⾏完毕后，才能执⾏下⼀个任务。异步任务：不进⼊主线程，⽽是进⼊任务队列的任务，执行完毕之后会产生一个回调函数,并且通
在日常开发工作中，我经常会遇到需要统计总数的场景，比如：统计订单总数、统计用户总数等。一般我们会使用MySQL的count函数进行统计，但是随着数据量逐渐增大，统计耗时也越来越长，最后竟然出现慢查询的情况，这究竟是什么原因呢？本篇文章带你一下学习一下。1.MyISAM存储引擎计数为什么这么快？我们总有个错觉，就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快，实际这不是错觉。MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上，查询的时候可以直接返回，不需要再累加统计。但是当SQL查询中有where条件的时候，就无法再使用表的总行数了，还是需要乖乖的进行累加统计，查询性能也就跟InnoD
在日常开发工作中，我经常会遇到需要统计总数的场景，比如：统计订单总数、统计用户总数等。一般我们会使用MySQL的count函数进行统计，但是随着数据量逐渐增大，统计耗时也越来越长，最后竟然出现慢查询的情况，这究竟是什么原因呢？本篇文章带你一下学习一下。1.MyISAM存储引擎计数为什么这么快？我们总有个错觉，就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快，实际这不是错觉。MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上，查询的时候可以直接返回，不需要再累加统计。但是当SQL查询中有where条件的时候，就无法再使用表的总行数了，还是需要乖乖的进行累加统计，查询性能也就跟InnoD
1、SparkCatalyst扩展点Sparkcatalyst的扩展点在SPARK-18127中被引入，Spark用户可以在SQL处理的各个阶段扩展自定义实现，非常强大高效，是SparkSQL的核心组件(查询优化器)，它负责将SQL语句转换成物理执行计划，Catalyst的优劣决定了SQL执行的性能。CatalystOptimizer是SparkSQL的核心组件(查询优化器)，它负责将SQL语句转换成物理执行计划，Catalyst的优劣决定了SQL执行的性能。查询优化器是一个SQL引擎的核心，开源常用的有ApacheCalcite(很多开源组件都通过引入Calcite来实现查询优化，如Hive
1、SparkCatalyst扩展点Sparkcatalyst的扩展点在SPARK-18127中被引入，Spark用户可以在SQL处理的各个阶段扩展自定义实现，非常强大高效，是SparkSQL的核心组件(查询优化器)，它负责将SQL语句转换成物理执行计划，Catalyst的优劣决定了SQL执行的性能。CatalystOptimizer是SparkSQL的核心组件(查询优化器)，它负责将SQL语句转换成物理执行计划，Catalyst的优劣决定了SQL执行的性能。查询优化器是一个SQL引擎的核心，开源常用的有ApacheCalcite(很多开源组件都通过引入Calcite来实现查询优化，如Hive
1导引我们在博客《Hadoop:单词计数(WordCount)的MapReduce实现》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。2.Spark的MapReudce原理Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过该框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下两个特点：对大数据处理框架的输入/输出，中间数据进行建模，将这些数据抽象为统一的数据结构命名为弹性分布式数据集(ResilientDistributedDataset)，并在此数据结构上构建了一系列通用的数据
1导引我们在博客《Hadoop:单词计数(WordCount)的MapReduce实现》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。2.Spark的MapReudce原理Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过该框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下两个特点：对大数据处理框架的输入/输出，中间数据进行建模，将这些数据抽象为统一的数据结构命名为弹性分布式数据集(ResilientDistributedDataset)，并在此数据结构上构建了一系列通用的数据
1.Map与Reduce过程1.1Map过程首先，Hadoop会把输入数据划分成等长的输入分片(inputsplit)或分片发送到MapReduce。Hadoop为每个分片创建一个map任务，由它来运行用户自定义的map函数以分析每个分片中的记录。在我们的单词计数例子中，输入是多个文件，一般一个文件对应一个分片，如果文件太大则会划分为多个分片。map函数的输入以形式做为输入，value为文件的每一行，key为该行在文件中的偏移量(一般我们会忽视)。这里map函数起到的作用为将每一行进行分词为多个word，并在context中写入以代表该单词出现一次。map过程的示意图如下：mapper代码编写
