hello，大家好，我是小楼。今天给大家分享一个关于HBase数据倾斜的排查案例，不懂调用链？不懂HBase？没关系，看完包懂背景最近HBase负责人反馈HBase存储的调用链数据偶尔出现极其严重的倾斜情况，并且日常的倾斜情况也比较大，讲的通俗点就是出现了热点机器。举个例子，有三台HBase机器存储调用链数据，其中大部分数据读写都在一台机器上，导致机器负载

对于一个表中非主键列的指定列，唯一(UNIQUE约束|:强制非主键上的实体完整性的约束。UNIQUE约束确保未输入重复值，并创建一个索引以增强性能。)约束确保不会输入重复的值。例如，在employee表中emp\_id列是主键，可以定义一个唯一约束来要求表中社会安全号码(ssn)列的项是唯一的。在数据库关系图中，可以使用"索引/键"属性页创建、

1.Java集合1.1集合应用场景1.无法预测存储数据的数量的情况下，2.同时存储一对一关系的数据3.需要进行数据的增删4.数据重复问题1.2集合框架的体系结构集合框架分为两类，一是Collection，用于存储类的对象。二是Map，以键值对的形式存储信息。Collection主要有三个子接口，List(序列)，Queue(队列

联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

Spark在前面已经和大家说过很多了，Python这几天也整理出了很多自己的见解，今天就和大家说下一个新的东西，PySpark，一看名字就知道和前面二者都有很大关系，那么PySpark到底是什么，和之前所说的Spark与Python有什么不一样的呢？今天就和大家简单的聊聊。回忆下Spark的简介：Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于

TiDB作为一款高效稳定的开源分布式数据库，在国内外的银行、证券、保险、在线支付和金融科技行业得到了普遍应用，并在约20多种不同的金融业务场景中支撑着用户的关键计算。本篇文章将为大家介绍分布式关系型数据库TiDB在金融行业关键应用领域的实践。金融关键业务场景银行的业务系统非常复杂，包括从核心上的账户、账务、结算等业务到外围

一般情况下，我们会设置MySQL默认的字符编码为utf8，但是近些年来，emoji表情的火爆使用，给数据库带来了意外的错误，就是emoji的字符集已经超出了utf8的编码范畴😄令人抓狂的字符编码问题谈到字符编码问题，会让很多人感到头疼，这里不在深究各个字符编码的特点和理论，这里只说下Unicode和utf8字符编码的关系

  上一篇文章介绍了FastCFS采用数据分组的做法，一个数据分组的几个节点（如三个节点即三副本）之间是Master/Slave关系；FastCFS采用数据强一致模型，通过Master/Slave结构的同步复制机制来保证数据一致性，本文将概要介绍这一机制的原理和关键点。  和单机系统相比，分布式系统因网络通信方面存在较大不确定性，要做到数

语法join用于根据两个或多个表中的列之间的关系，从这些表中查询数据。Join和Key有时为了得到完整的结果，我们需要从两个或更多的表中获取结果。我们就需要执行join。数据库中的表可通过键将彼此联系起来。主键（PrimaryKey）是一个列，在这个列中的每一行的值都是唯一的。在表中，每个主键的值都是唯一的。这

一、前言引擎（Engine），我们都知道是机器发动机的核心所在，数据库存储引擎便是数据库的底层软件组织。数据库使用数据存储引擎实现存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。这