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基于 BDD 理论的 Nebula 集成测试框架重构(上篇)

本文首发于 Nebula Graph 公众号 NebulaGraphCommunity,Follow 看大厂图数据库技术实践。 测试框架的演进 截止目前为止,在 Nebula Graph 的开发过程中,测试框架一共发生三次较大的改动,如下图所示。在不断的演进中,团队还是积累了一些经验和教训,希望借由此文做个简单的介绍和梳理。 对于一个数据库产品而言,测试的重要性不言而喻,如何强调都不为过。所以测试框架无论切换到谁,出发点始终只有一个:方便快速的积累测试用例来保障 Nebula Graph 功能的稳定。这里提到的“方便快速”,不是局限于“开发者”这个群体,而是需要面向 Nebula Graph 的所有用户,可能是运维、文档甚至是非技术相关人员。为了实现这点目标,最好是能够让用户进行“无码编程”甚至不需要编程。 纵观大多数的数据库产品,往往是定制一套自己的文本规则,开发者基于这套规则来提交测试,前期我们也有过这方面的尝试,后续考虑到要从头实现定制功能太多,再加上用户又需要学习一套新的规则,最终没有真正的切换过去。直到我们开始做兼容 openCypher 的 MATCH 功能时,注意到 TC...

Hive 千亿级数据倾斜解决方案

数据倾斜问题剖析 数据倾斜是分布式系统不可避免的问题,任何分布式系统都有几率发生数据倾斜,但有些小伙伴在平时工作中感知不是很明显。这里要注意本篇文章的标题—“千亿级数据”,为什么说千亿级,因为如果一个任务的数据量只有几百万,它即使发生了数据倾斜,所有数据都跑到一台机器去执行,对于几百万的数据量,一台机器执行起来还是毫无压力的,这时数据倾斜对我们感知不大,只有数据达到一个量级时,一台机器应付不了这么多数据,这时如果发生数据倾斜,最后就很难算出结果。 所以就需要我们对数据倾斜的问题进行优化,尽量避免或减轻数据倾斜带来的影响。 在解决数据倾斜问题之前,还要再提一句:没有瓶颈时谈论优化,都是自寻烦恼。 大家想想,在map和reduce两个阶段中,最容易出现数据倾斜的就是reduce阶段,因为map到reduce会经过shuffle阶段,在shuffle中默认会按照key进行hash,如果相同的key过多,那么hash的结果就是大量相同的key进入到同一个reduce中,导致数据倾斜。 那么有没有可能在map阶段就发生数据倾斜呢,是有这种可能的。 一个任务中,数据文件在进入map阶段之前会进行切...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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