目录一：静态分区和动态分区介绍二：静态分区和动态分区区别三：样例四：动态分区参数一：静态分区和动态分区介绍1、静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说，静态分区的列实在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。静态分区：分区是指定的一个固定值；动态分区：分区根据读入的值动态写（可理解为变量形式）。静态分区的表不能被加到动态分区里，可以增加新的分区但是只对后来加入的新数据有意义，已经写入数仓的文件不能被重新分区了，只能重写！2、Hive分区是在创建表的时候用Partitionedby关键字定义的，但要注意，Partit
先执行free-h查看现在的swap分配情况 执行swapon-s查看swap的分区文件执行swapoff/dev/dm-1取消已经挂上的swap文件现在扩充swap到4G，并将swap文件挂到/vm_memory/swapfile上先创建/vm_memory/swapfile，依次执行mkdir/vm_memorytouch/vm_memory/swapfile这时候就创建了/vm_memory目录和swapfile文件然后执行ddif=/dev/zeroof=/vm_memory/swapfilebs=1Mcount=4096说明下 if是啥我也不知道，好像是个只写0的东西，是linux
前面分享了几期高通和mtk芯片机型备份字库的几种方法教程。这些针对与很多没有线刷包资源的手机机型玩机操作。前面对接一个友商的mtk芯片杂牌机。和另外一个国外mtk芯片级都是来制作线刷包。因为，这些机型没有固件流出。而同一批机型中安卓版本高低不固定。支持的资源也就不同，所以需求导出分区进行二次刷写。前面几期相关教程资源可以参考高通机型备份字库备份制作线刷包的几种方式解析｛二｝_高通qpst线刷包_安卓机器的博客-CSDN博客💔💔💔今天的教程针对mtk芯片机型制作线刷包的另外一种方式💔💔💔 通过前面几期的教程可以分析出。mtk芯片线刷包的基础在于他的引导txt，这个里面涵盖了mtk芯片各个分区的写
创建increase-replication-factor.json文件$catincrease-replication-factor.json{"version":1,"partitions":[{"topic":"testTopic","partition":0,"replicas":[0,1,2]},{"topic":"testTopic","partition":1,"replicas":[0,1,2]},{"topic":"testTopic","partition":2,"replicas":[0,1,2]},{"topic":"testTopic","partition":3,"
一、MBR分区MBR是MasterBootRecord的缩写，是一种旧的分区表格式，用于在硬盘上标识和管理分区。MBR分区表可以标识最多4个主分区或3个主分区和1个扩展分区。2TB的限制是指，使用MBR分区表格式的硬盘最大只能分区到2TB，因为MBR使用32位的LBA（LogicalBlockAddressing）寻址方式，最大地址只能表示2^32个扇区，每个扇区大小为512字节，因此最大支持的硬盘大小为2TB。为了支持更大的硬盘容量，硬盘制造商和操作系统开发商引入了GPT（GUIDPartitionTable）分区表格式。GPT使用64位LBA寻址方式，可以支持最大容量为9.4ZB（1ZB=
当涉及到Oracle数据库性能优化时，以下是一些重要的方面：SQL查询性能调优。编写高效的SQL查询语句，避免使用不必要的表连接、子查询等。使用适当的谓词和操作符，以减少数据检索的数量。避免在WHERE子句中对列进行函数操作，因为它可能会导致索引无效。使用绑定变量而不是直接在SQL语句中硬编码值，以便在多次执行相同语句时重用已编译的执行计划。索引和表分区：为频繁使用的列创建索引，以加快数据检索速度。使用适当的索引类型，如B树索引、位图索引等，根据不同的查询需求选择最佳索引类型。考虑索引的选择性，以确保它们对查询有意义。对大型表进行分区，将数据分割成更小的逻辑单元，提高查询性能。查询计划和执行计
用sqoop导出hiveparquet分区表到mysql确保你已经安装并配置好了Sqoop工具，并且可以连接到Hadoop集群和MySQL数据库。创建一个MySQL表来存储导出的数据。请确保MySQL表的结构与HiveParquet分区表的结构匹配。使用Sqoop的export命令来执行导出操作。以下是一个示例命令：sqoopexport\--connectjdbc:mysql://mysql_host>/database_name>\--usernamemysql_username>\--passwordmysql_password>\--tablemysql_table>\--export
废话不多说，直接上1、先介绍环境，我的hive元数据存在mysql中2、hive元数据表和分区相关的表有哪些（hive的元数据表有很多，另外这图形界面我是用sqlyog连接查看的，你们可以直接进入mysql命令行用语句查效果一样） 在上面所有的表，和分区有关的只有 ①TBLS（这是记录创建表的元数据） ②PARTITION_KEYS(这是记录分区的元数据，其中分区的主键使用外键绑定了TBLS表的主键)所以接下来我们直接向PARTITION_KEYS表中增加一条分区记录即可增加分区前：我们可以看到stu表只有列名相关记录，是没有分区信息的所有分区记录（21、22两张表可以在下面看到是
前言在官方文档的描述中，APIFlinkKafkaConsumer和FlinkKafkaProducer将在后续版本陆续弃用、移除，所以在未来生产中有版本升级的情况下，新APIKafkaSource和KafkaSink还是有必要学会使用的。下面介绍下基于新API的一些自定义类以及主程序的简单实践。官方案例官方文档地址:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/connectors/datastream/kafka/KafkaSource的自定义类自定义反序列化器自定义反序列化器可以以指定的格式取到来源K
