TinyDbRouter

我可能对加入/组By-agg有一个天真的问题。在RDD的日子里，每当我想执行a. groupBy-agg时，我曾经说reduceByKey（PairRDDFunctions）带有可选的分区策略（带有分区数或分区程序）b.join（PairRDDFunctions）及其变体，我曾经有一种方法可以提供分区数量 在DataFrame中，如何指定此操作期间的分区数？我可以在事后使用repartition（

Redisson 仅在集群模式中支持数据分区(分片)。 它使得可以使用整个 Redis 集群的内存而不是单个节点的内存来存储单个数据结构实例。 Redisson 默认将数据结构切分为 231 个槽。槽的数量可在 3 和 16834 之间。槽会一致地分布在所有的集群节点上。这意味着每个节点将包含近似相等数量的槽。如默认槽量(231) 和 4 个节点的情况，每个节点将包含接近 57 个数据分区，而对

我有一个具有5个分区的delta表，其中一个分区是runid列。当我尝试使用runid删除时，使用真空命令后，底层拼花文件会被删除。但这不会删除runid分区。如果我运行相同的真空命令4次，那么它会删除runid分区。 对于配置单元，我们有删除分区，但这不适用于增量表！ 这就是删除在增量表中的工作方式吗？或者有没有更好的方法从托管增量表中删除runid的数据和分区？

有人能解释一下将为Spark Dataframe创建的分区数量吗。 我知道对于RDD，在创建它时，我们可以提到如下分区的数量。 但是对于创建时的Spark数据帧，看起来我们没有像RDD那样指定分区数量的选项。 我认为唯一的可能性是，在创建数据帧后，我们可以使用重新分区API。 有人能告诉我在创建数据帧时，我们是否可以指定分区的数量。

本文向大家介绍zabbix进行数据库备份以及表分区的方法，包括了zabbix进行数据库备份以及表分区的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 由于测试环境上面使用的zabbix服务器配置比较低，经常会遇到性能瓶颈（主要是数据库和磁盘I/O等），于是倒逼我使用了一些方式来缓解这些问题。 主要是以前使用的那个备份数据库的脚本是对zabbix数据库进行全备的，使用的又是mysql自带的工具mysq

整数n的划分是将n写成正整数和的一种方式。对于 例如，对于n=7，一个分区是1 1 5。我需要一个程序来查找所有 使用“r”整数对整数“n”进行分区。例如，

一种是关系数据库，典型代表产品：DB2; 　　另一种则是层次数据库，代表产品：IMS层次数据库。 　　非关系型数据库有MongoDB、memcachedb、Redis等。

我读过Kafka文档，但当有人谈论数据和分区时，我仍然感到困惑。在文档中，我看到客户机将向分区发送消息。然后将消息分区复制到副本（跨代理）。和使用者从分区读取数据。 我有一个有两个分区的主题。假设我有一个生产者，它向分区#1发送消息。但我有两个消费者，一个从分区1读取，另一个从分区2读取。这是否意味着我的分区1将有50%的消息，分区2将有50%的消息。或者，当客户端将数据发送到分区#1时，分区#1