仔细看了一下hadoop pig 的udf 文档 在 Algebraic interface 设计上还是可以学习的。 一些聚合函数,如 SUM, COUNT 都得实现 Algebraic 接口 此接口要实现 三个方法,这三个方法都是返回具体实现的 class name 并且这些 class name都要实现 exec方法 public
仔细看了一下hadoop pig 的udf 文档 在 Algebraic interface 设计上还是可以学习的。
一些聚合函数,如 SUM, COUNT 都得实现 Algebraic 接口
此接口要实现 三个方法,这三个方法都是返回具体实现的 class name
并且这些 class name都要实现 exec方法
<code> public interface Algebraic{ public String getInitial(); public String getIntermed(); public String getFinal(); } </code>
看 pig built in COUNT 的实现
这几个方法都可以对应对相关的hadoop 的map combine,reduce
map 对应 Initial
combine 对应 Intermed
reduce 对应 reduce
发现 java 的内部静态内还是很有用的
<code>public class COUNT extends EvalFunc<long> implements Algebraic{ public Long exec(Tuple input) throws IOException {return count(input);} public String getInitial() {return Initial.class.getName();} public String getIntermed() {return Intermed.class.getName();} public String getFinal() {return Final.class.getName();} static public class Initial extends EvalFunc<tuple> { public Tuple exec(Tuple input) throws IOException {return TupleFactory.getInstance().newTuple(count(input));} } static public class Intermed extends EvalFunc<tuple> { public Tuple exec(Tuple input) throws IOException {return TupleFactory.getInstance().newTuple(sum(input));} } static public class Final extends EvalFunc<long> { public Tuple exec(Tuple input) throws IOException {return sum(input);} } static protected Long count(Tuple input) throws ExecException { Object values = input.get(0); if (values instanceof DataBag) return ((DataBag)values).size(); else if (values instanceof Map) return new Long(((Map)values).size()); } static protected Long sum(Tuple input) throws ExecException, NumberFormatException { DataBag values = (DataBag)input.get(0); long sum = 0; for (Iterator (Tuple) it = values.iterator(); it.hasNext();) { Tuple t = it.next(); sum += (Long)t.get(0); } return sum; } } </long></tuple></tuple></long></code>
原文地址:Hadoop Pig Algebraic Interface, 感谢原作者分享。

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
