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： …