数据切分

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:42:30

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CAP原则 BASE策略异步(MessageQueue) 数据库数据的水平切分及垂直切分数据库读写分离避免分布式事务反范式的数据库设计负载均衡 DNS负载均衡反向代理负载均衡 LVS 缓存数据库缓存服务器缓存/页面缓存/数据缓存/静态化反向代理缓存 Session/Share Nothing Architecture架构浏览器优化浏览器缓存/CDN/小图片合并分布式文件系统(MogileFS)

函数名：cut参数说明：x:必须是一维输入数组，一般就是dataframe数据中某一列数据；bins：整型或者列表，是切分的规则；right：True表示切分区间是左开右闭，否则是左闭右开；其他参数：【labels，retbins，precision，include_lowest，duplicates，ordered】举例：按照数据中成绩进行数据切分，等距分为10组：tb[‘等距分箱’] = pd.cut(x=tb[‘成绩’], bins=10, right=False)

文章目录前言基于文件数/文件Size的数据切分方式前言在如今数据使用场景越来越多的环境下，如何对数据做到更准确，更高效的处理无疑是我们开发者所重点关注以及所期望达成的目标。说到数据的处理，在当今成熟的分布式系统下，我们已经能够达到比较高效的数据并行处理能力了。但是这并不意味着说对此我们没有别的改善空间的余地了。在数据的并行处理过程中，不是所有情况我们都能保证每个并行处理任务都能按照预期顺利执行，中间就可能出现长尾任务现象。这里笔者想抛出的一个关键词：数据切分。在数据切分不均匀的情况下，是极有可能出现任

为何进行数据切分海量数据的存储和访问成为系统设计的瓶颈问题。每天海量数据的增长无疑对数据库造成了相当高的负载。给系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据的拆来提高系统整体性能，扩充系统整体容量，横向扩展数据层已经成为分布式数据库架构师及开发人员首选的方式。因此，需要能数据库的数据进分切分存储。为何进行数据合并存储文件会被后台的管理进程仔细地监控起来以确保它们处于控制之下。随着memstore的刷写会生成很多磁盘文件。会生成很小文件，如果文件的数目达到阈值，合并（compaction）过程将把它们

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