一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCache,负载均衡领域的 Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用,它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。![image.png](https://p9-ju... 我们会介绍一下几款比较常见的哈希算法,并且了解一下它们在分布均匀程度,哈希碰撞概率和性能等方面的优劣。- MD5 算法:全称为 Message-Digest Algorithm 5,用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算...
有两种常见情况:Text 采用分词+倒排索引,而 Keyword 则使用不分词+倒排索引。对于数值类型,如 Long/Float 通常使用 Block Kd Tree。 **倒排索引**在索引构建时,ES 会默认给每个字段建立索引。这个过程包括分词、语义处理和映射表的构建。首先,文本会被分割成词,分词方式与语言有关,比如英文按空格切割等。接着将无意义的词汇删除,同时进行语义归一化处理。最后构建映射表。如下例子中简要展示了主播15的 Name 字段处理过...
├── abort // 该文件在 Broker 启动后会自动创建,正常关闭 Broker,该文件会自动消失。若在没有启动 Broker 的情况下,发现这个文件是存在的,则说明之前 Broker 的关闭是非正常关闭 ├── checkpoint // 其中存储着 commitlog、consumequeue、index 文件的最后刷盘时间戳 ├── commitlog // 其中存放着 commitlog 文件,而消息是写在 commitlog 文件中的 │ ├── 00000000000000000000...
数据湖的概念最早是在 Hadoop World 大会上提出的。当时的提出者给数据湖赋予了一个非常抽象的含义,他认为它能解决数据集市面临的一些重要问题。其中最主要的两个问题是:首先,数据集市只保留了部分属性,只能解决预... 整个表或者分区就相当于是一张哈希表,文件名中记录的这个哈希值,就相当于哈希表中这个数组的值。可以根据这个数据中的主键哈希值快速地定位到文件组。一个文件组就类似于哈希表中的一个链表,可以将数据追加到这个文...
所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时,Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据,而不是对RDD的所有分区进行重新计算。(4)一个Partitioner,即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数,一个是基于哈希的HashPartitioner,另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD,才会有Partitioner,非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数...
可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。>> Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。Recor... 并且能够避免在大数据场景下的插入性能问题。在不断实践中,字节跳动数据湖团队在逻辑层开发了一种基于哈希的索引,使得在插入过程中,定位传入 Record 的待写入文件位置信息时,无需读历史的 Record ,并贡献到了社区...
## **写在前面**如果某个网站受 SSL 证书保护,其相应的 URL 中会显示 HTTPS(超文本传输安全协议)。单击浏览器地址栏的小绿锁,即可查看证书中的详细信息。那么一本证书是如何诞生的?HTTPS 背后的 SSL/TLS 是如何... 获取速度最快的证书之一。验证过程仅要求网站所有者通过答复电子邮件或电话来证明域所有权。浏览器地址栏仅显示 HTTPS 和一个挂锁,没有显示公司名称。另外,除了常见的单域名证书外,按照不同域名类型证书还可以包...
可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。> > > Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。R... 并且能够避免在大数据场景下的插入性能问题。在不断实践中,字节跳动数据湖团队在逻辑层开发了一种基于哈希的索引,使得在插入过程中,定位传入 Record 的待写入文件位置信息时,无需读历史的 Record ,并贡献到了...
从上图可以看到,在计算层会有很多数据表,每个数据表实际是一个由 Page 组成的 table space,我们要做的是把计算层的基本单元(Page),映射到存储层的基本单元(Segment)。这个映射规则可以基于哈希或者如图所示的 roun... 远端存储池自然会根据 Segment 组织起来一个多 Page 多版本的 log 链表,每个 Page 只要向前消费这些针对自身修改的 redo log,就能不断产生新的版本,然后去服务不同版本需求的 Page Read。这就是从 log 到 Page 的全...
如果确定好了最小的执行节点,我们需要考虑到,业务场景并不会永远顺序执行node,再返回结果,流程执行过程中跳转、循环、并发执行都是比较常见的操作。考虑不同业务场景复用性,我们在执行节点之上加了一层执行策略,用... 可以看出来策略behaivor的跳转方式类似于链表,不断执行next方法,所以编码过程中需要注意不要出现死循环,小心stackoverflow。 ## Executor执行器Executor的主要作用是串联执行策略和执行节点,策略behavior将...
可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。Record Key... 并且能够避免在大数据场景下的插入性能问题。在不断实践中,字节跳动数据湖团队在逻辑层开发了一种基于哈希的索引,使得在插入过程中,定位传入 Record 的待写入文件位置信息时,无需读历史的 Record ,并贡献到了社区...
我们的目光集中在了Apache软件基金会旗下的两款开源数据湖框架Iceberg和Hudi中。Iceberg和Hudi两款数据湖框架都非常优秀。但两个项目被创建的目的是为了解决不同的问题,所以在功能上的侧重点也有所不同。- **I... 最近几小时或者几天的数据会有比较频繁的更新,但是更老的数据则不会有太多的变化。**冷热分区的场景就比较适合布隆索引、带TTL的State索引和哈希索引**。#### CDC场景第二个例子是一个数据库导出的例子,也就...
数据湖的概念最早是在Hadoop World大会上提出的。当时的提出者给数据湖赋予了一个非常抽象的含义,他认为它能解决数据集市面临的一些重要问题。其中最主要的两个问题是:首先,数据集市只保留了部分属性,只能解决预先... 整个表或者分区就相当于是一张哈希表,文件名中记录的这个哈希值,就相当于哈希表中这个数组的值。可以根据这个数据中的主键哈希值快速地定位到文件组。一个文件组就类似于哈希表中的一个链表,可以将数据追加到这个文...