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Python 完美诠释"高内聚"概念的 IO 流 API 体系结构

1. 前言 第一次接触 Python 语言的 IO API 时,是惊艳的。相比较其它语言所提供的 IO 流 API 。 无论是站在使用者的角度还是站在底层设计者的角度,都可以称得上无与伦比。 很多人在学习 JAVA 语言中的 IO 流 API 时,几乎是崩溃的。其 API 太多、API 之间的关系过于复杂。类的层次结构需要花费很多时间才能搞明白。API 设计者未免有炫技之嫌。 而 Python 的 IO 流操作,才真正应了哪句话:人生苦短,我学 python 。 以 open( ) 函数 为操作起点,便捷、快速地完成所有操作,绝对算得上轻量级设计的典范,且高度诠释了“高内聚”概念。使用起来颇有“四两拨千金”的轻松。 通过了解 open( ) 函数的参数设计,其开闭设计思想可谓使用到了极致。 2. open( ) 函数 2.1 函数原型 def open(file, mode='r', buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True): …… 2.2 函数功能 打开一个指定位置的文件并返回 IO...

全量、增量数据在HBase迁移的多种技巧实践

作者经历了多次基于HBase实现全量与增量数据的迁移测试,总结了在使用HBase进行数据迁移的多种实践,本文针对全量与增量数据迁移的场景不同,提供了1+2的技巧分享。 HBase全量与增量数据迁移的方法 1.背景 在HBase使用过程中,使用的HBase集群经常会因为某些原因需要数据迁移。大多数情况下,可以用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对业务影响时间也比较长,往往在设计的时间窗口无法完成,本文给出一种迁移思路,可以利用HBase自身的功能,对集群进行迁移,减少集群业务中断时间 2.简介 大家都知道HBase有snapshot快照的功能,利用快照可以记录某个时间点表的数据将其保存快照,在需要的时候可以将表数据恢复到打快照时间时的样子。我们利用hbase的snapshot可以导出某个时间点的全量数据。 因为实际的业务还在不停的写入表中,除了迁移快照时间点之前的全量数据,我们还需要将快照时间点后源源不断的增量数据也迁移走,这里如果能采用双写的方式,将数据写入两个集群就好了...

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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。