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分布式场景怎么Join | 京东云技术团队

背景 最近在阅读查询优化器的论文,发现System R中对于Join操作的定义一般分为了两种,即嵌套循环、排序-合并联接。在原文中,更倾向使用排序-合并联接逻辑。 考虑到我的领域是在处理分库分表或者其他的分区模式,这让我开始不由得联想我们怎么在分布式场景应用这个Join逻辑,对于两个不同库里面的不同表我们是没有办法直接进行Join操作的。查阅资料后发现原来早有定义,即分布式联接算法。 分布式联接算法 跨界点处理数据即分布式联接算法,常见的有四种模型:Shuffle Join(洗牌联接)、Broadcast Join(广播联接)、MapReduce Join(MapReduce联接)、Sort-Merge Join(排序-合并联接)。 接下来将进行逐一了解与分析,以便后续开发的应用。 Shuffle Join(洗牌联接) 先上原理解释: Shuffle Join的核心思想是将来自不同节点的数据重新分发(洗牌),使得可以联接的数据行最终位于同一个节点上。 通常,对于要联接的两个表,会对联接键应用相同的哈希函数,哈希函数的结果决定了数据行应该被发送到哪个节点。这样,所有具有相同哈希值的行都会...

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一、背景 资金平台概述 为了监控集团各业务线的资金来源和去向,资金部需每天分析所有账户出金和入金情况。为此,我们提供了资金管理平台,该平台拥有账户收支流水和账单拉取等功能,以及现金流打标能力,为资金部提供更加精准的现金流分析。 需求场景 资金管理平台作为发起方,以账户维度请求支付系统下载渠道账单(不同渠道传参不同),解析流水落库后做现金流打标。 系统交互简图 抛出问题 上述需求中资金平台请求支付系统下载账单功能这一点,考虑到不同渠道的账户,请求传参不同,该场景如何做功能设计? 实现方案 方案 1(简写):无脑堆 if else 缺点:每新增一个渠道,都要在原有代码基础上添加参数处理逻辑,导致代码臃肿,难以维护,难以支持系统的持续演进和扩展。违反开闭原则,修改会对原有功能产生影响,增加了引入错误的风险。 /** * 资金系统请求支付系统下载渠道账单 * * @param instCode 渠道名 * @param instAccountNo 账户 * @return 同步结果 */ public String applyFileBill(String instCode...

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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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