好的,各位编程界的英雄豪杰,大家好!今天,咱们来聊聊数组分割这门“分家大法”,让你的数据从此不再“挤”在一起,而是井然有序,各得其所! 开场白:数组分割,数据管理的“断舍离” 各位,想象一下,你家里的衣柜,如果所有的衣服、裤子、袜子、领带都胡乱地堆在一起,那会是什么景象?😱 恐怕每天早上你都得花半个小时才能找到想穿的那件衬衫吧? 数组也是一样!当你的数据量越来越大,各种类型的数据都混杂在一个庞大的数组里,那简直就是一场灾难!查找、修改、分析都会变得异常困难。 所以,我们需要“断舍离”,我们需要把数组“分家”!让不同的数据各归其位,让我们的代码更加清晰、高效。这就是数组分割的意义所在! 第一章:split,分割界的万金油 split 函数,就像一把锋利的瑞士军刀,可以灵活地将数组分割成多个子数组。它就像一位经验丰富的“包工头”,可以根据你的需求,精确地切割你的数据“蛋糕”。 1.1 split 的基本用法 split 函数的基本语法如下: numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0) 别被这些参数吓到,其实很简单! ary: 要分割的数组,就 …
如何处理 Sentinel 模式下的脑裂(Split-Brain)问题
好的,各位观众,朋友们,大家好!我是你们的老朋友,人称“码农界的段子手”的程序猿老王。今天,咱们不聊那些高深莫测的算法,也不谈那些让人头秃的bug,咱们来聊点儿刺激的——Sentinel模式下的“脑裂”问题!😱 想象一下,你是一位国王,统领着一个庞大的王国(Redis集群)。你手下有几个忠心耿耿的卫士(Sentinel),时刻守护着你的宝座(Master节点)。有一天,王国里刮起了妖风(网络故障),把你和一部分卫士吹到了一座孤岛上,而另一部分卫士则留在大陆。 大陆上的卫士一看,国王不见了!以为你驾崩了,于是赶紧拥立了一个新的国王(新的Master)。而孤岛上的卫士们,依然坚定地认为你才是真正的国王。这下好了,王国分裂成了两个!这就是传说中的“脑裂”! 一、 啥是脑裂?为啥可怕? 所谓“脑裂”,英文名叫 Split-Brain,顾名思义,就是大脑(Redis集群)分裂成了两个互相独立的个体,各自为政。更通俗地说,就是Redis集群中出现了多个Master节点,各自拥有数据,互相之间无法同步。 脑裂的可怕之处在于: 数据不一致: 客户端可能连接到不同的Master节点,写入的数据无法同步, …
MapReduce 作业的输入分片(Input Split)机制
各位观众,各位朋友,大家好!今天咱们来聊聊一个听起来高大上,实则挺接地气的话题:MapReduce 作业的输入分片(Input Split)机制。如果你是数据领域的初学者,别担心,我会尽量用最幽默风趣的方式,把这个概念掰开了、揉碎了,喂到你嘴里。如果你是老司机,也欢迎来交流,看看咱们的理解是不是在同一频道上。 开场白:话说数据洪流与分而治之 想象一下,你面前堆着一座喜马拉雅山般高的文件,里面塞满了各种数据,你要从中找出所有“小明”同学的生日。如果让你一个人啃,估计啃到天荒地老也啃不完。这时候,聪明的你一定会想到:能不能找几个小伙伴,大家一人分一块,一起啃呢? 这,就是“分而治之”的思想,也是MapReduce的核心理念。而“输入分片(Input Split)”,就是把这座数据喜马拉雅山分成一块块、方便小伙伴们啃的小山头。 第一幕:什么是Input Split? Input Split,中文可以翻译成“输入分片”或者“输入切片”,它是MapReduce框架中,数据输入的最小单元。注意,是最小单元!它定义了Map Task(小伙伴,也就是Mapper)要处理的数据范围。 你可以把它想象成: …