avro: stocker les valeurs nulles dans les fichiers
AVRO gère efficacement les valeurs nuls en tirant parti de son approche basée sur le schéma et en évitant la nécessité de stocker explicitement des marqueurs nuls pour chaque champ. Contrairement à certains formats qui pourraient dédier l'espace pour représenter une valeur nulle, AVRO ne stocke que des données pour les champs qui ont des valeurs réelles. Lorsqu'un champ est nul, il est simplement omis des données codées. En effet, le schéma définit déjà les champs attendus, donc l'absence de champ pendant le décodage implique une valeur nulle. Cette omission contribue directement aux tailles de fichiers plus petites. Le décodeur utilise le schéma pour comprendre quels champs sont présents et lesquels sont implicitement nuls. Ce mécanisme est significativement plus économe en espace que le stockage d'indicateurs nuls explicites pour chaque champ potentiellement nul.
Comment AVRO gère-t-il efficacement les valeurs nulles sans impact sur la taille du fichier?
L'efficacité d'Avro dans la gestion des valeurs nulles provient de sa conception axée sur le schéma. Le schéma agit comme un plan, définissant la structure des données. Lors du codage des données, AVRO n'écrit que les valeurs pour les champs qui ne sont pas nuls. L'absence d'un champ dans les données codées, lorsqu'elle est interprétée contre le schéma, est interprétée comme une valeur nulle. Cela élimine les frais généraux de stockage explicitement des marqueurs nuls. Cette approche est très efficace car elle évite d'écrire des octets inutiles dans le fichier, ce qui entra?ne des tailles de fichiers plus petites et des temps de traitement plus rapides. Le schéma transmet implicitement le statut nul, évitant ainsi toute représentation explicite de NULL dans les données elle-même. Ceci contraste avec les formats où une valeur nulle est représentée par un modèle de bit spécifique ou un marqueur nul dédié, ce qui ajoute à la taille globale du fichier.
Quelles sont les meilleures pratiques pour représenter les valeurs nulles dans les schémas AVRO pour assurer l'intégrité des données et la lisibilité? - Définissez explicitement la nullabilité: Utilisez le type
null
dans votre schéma AVRO pour déclarer explicitement qu'un champ peut être nul. Cela communique clairement la possibilité de valeurs nulles à toute personne travaillant avec le schéma. Par exemple: "myField": {"type": ["null", "string"]}
. Cela indique que myField
peut être une cha?ne ou un nul. - Utiliser les types de données appropriés: Choisissez des types de données adaptés à la gestion des valeurs nulles potentielles. Par exemple, si un champ peut contenir des nombres ou être absents, l'utilisation d'un type d'union comme
["null", "int"]
vaut mieux que d'essayer de représenter Null avec une valeur numérique spéciale (comme -1 ou 0). Cela évite l'ambigu?té et la corruption potentielle des données. - Documenter vos schémas: Documenter clairement la signification des valeurs nulles dans votre schéma. Expliquez les implications d'une valeur nulle pour chaque champ. Cela garantit la clarté et empêche des interprétations erronées. Utilisez des commentaires dans le fichier de schéma pour fournir un contexte.
- Maintenir la cohérence du schéma: évitez d'apporter des modifications fréquentes à la nullabilité du schéma. La manipulation incohérente des valeurs nulles peut entra?ner des problèmes lors de l'évolution et du traitement des données. Les stratégies prudentes de schéma et de migration sont cruciales.
- Utilisez un registre de schéma: Utilisez un registre de schéma pour gérer vos schémas AVRO. Cela aide à appliquer la cohérence du schéma, le contr?le des versions et un accès plus facile aux définitions de schéma pour les producteurs et les consommateurs des données.
Puis-je optimiser le stockage de fichiers AVRO pour minimiser l'espace consommé par les valeurs nulles? - Conception de schéma: La conception soigneusement de votre schéma est primordiale. évitez d'inclure des champs souvent nuls, surtout s'ils sont grands. Si un champ est presque toujours nul, envisagez de le retirer complètement du schéma à moins que la valeur non nul potentielle ne soit critique.
- Compression de données: Utilisez des algorithmes de compression efficaces. AVRO prend en charge diverses codecs de compression (par exemple, Snappy, Deflate, BZIP2). Le choix du codec droit peut réduire considérablement la taille du fichier, même avec un nombre substantiel de valeurs nulles. L'expérimentation avec différents codecs est recommandée pour trouver l'équilibre optimal entre le rapport de compression et la vitesse de traitement.
- Partionnement des données: Si vous avez des données avec une prévalence élevée de valeurs nulles dans des sous-ensembles spécifiques, envisagez de partitionner vos données pour regrouper des données similaires. Cela peut améliorer l'efficacité de la compression et réduire l'empreinte de stockage globale.
null
dans votre schéma AVRO pour déclarer explicitement qu'un champ peut être nul. Cela communique clairement la possibilité de valeurs nulles à toute personne travaillant avec le schéma. Par exemple: "myField": {"type": ["null", "string"]}
. Cela indique que myField
peut être une cha?ne ou un nul. ["null", "int"]
vaut mieux que d'essayer de représenter Null avec une valeur numérique spéciale (comme -1 ou 0). Cela évite l'ambigu?té et la corruption potentielle des données. - Conception de schéma: La conception soigneusement de votre schéma est primordiale. évitez d'inclure des champs souvent nuls, surtout s'ils sont grands. Si un champ est presque toujours nul, envisagez de le retirer complètement du schéma à moins que la valeur non nul potentielle ne soit critique.
- Compression de données: Utilisez des algorithmes de compression efficaces. AVRO prend en charge diverses codecs de compression (par exemple, Snappy, Deflate, BZIP2). Le choix du codec droit peut réduire considérablement la taille du fichier, même avec un nombre substantiel de valeurs nulles. L'expérimentation avec différents codecs est recommandée pour trouver l'équilibre optimal entre le rapport de compression et la vitesse de traitement.
- Partionnement des données: Si vous avez des données avec une prévalence élevée de valeurs nulles dans des sous-ensembles spécifiques, envisagez de partitionner vos données pour regrouper des données similaires. Cela peut améliorer l'efficacité de la compression et réduire l'empreinte de stockage globale.
En résumé, la conception inhérente d'Avro aborde déjà efficacement les valeurs nulles. Se concentrer sur la conception du schéma, la compression et le partitionnement des données peut optimiser davantage le stockage, mais les gains principaux sont réalisés grace au mécanisme fondamental d'omission des valeurs nulles à partir des données codées.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grace à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit?!

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Java prend en charge la programmation asynchrone, y compris l'utilisation de la transition complète, des flux réactifs (tels que ProjectActor) et des threads virtuels dans Java19. 1.COMPLETABLEFUTURE Améliore la lisibilité et la maintenance du code à travers les appels de cha?ne et prend en charge l'orchestration des taches et la gestion des exceptions; 2. ProjectAacteur fournit des types de mono et de flux pour implémenter une programmation réactive, avec mécanisme de contre-pression et des opérateurs riches; 3. Les fils virtuels réduisent les co?ts de concurrence, conviennent aux taches à forte intensité d'E / S et sont plus légères et plus faciles à développer que les fils de plate-forme traditionnels. Chaque méthode a des scénarios applicables, et les outils appropriés doivent être sélectionnés en fonction de vos besoins et les modèles mixtes doivent être évités pour maintenir la simplicité

En Java, les énumérations conviennent à représenter des ensembles constants fixes. Les meilleures pratiques incluent: 1. Utilisez ENUM pour représenter l'état fixe ou les options pour améliorer la sécurité et la lisibilité des types; 2. Ajouter des propriétés et des méthodes aux énumérations pour améliorer la flexibilité, telles que la définition des champs, des constructeurs, des méthodes d'assistance, etc.; 3. Utilisez Enuummap et Enumset pour améliorer les performances et la sécurité des types car ils sont plus efficaces en fonction des tableaux; 4. évitez l'abus des énumérations, tels que des valeurs dynamiques, des changements fréquents ou des scénarios logiques complexes, qui doivent être remplacés par d'autres méthodes. L'utilisation correcte de l'énumération peut améliorer la qualité du code et réduire les erreurs, mais vous devez faire attention à ses limites applicables.

Javanio est un nouvel IOAPI introduit par Java 1.4. 1) s'adresse aux tampons et aux canaux, 2) contient des composants de tampon, de canal et de sélecteur, 3) prend en charge le mode non bloquant et 4) gère les connexions simultanées plus efficacement que l'OI traditionnel. Ses avantages se reflètent dans: 1) IO non bloquant les réductions de la surcharge du thread, 2) le tampon améliore l'efficacité de transmission des données, 3) le sélecteur réalise le multiplexage et 4) la cartographie de la mémoire accélère la lecture et l'écriture de la lecture de fichiers. Remarque Lorsque vous utilisez: 1) le fonctionnement FLIP / clair du tampon est facile à confondre, 2) les données incomplètes doivent être traitées manuellement sans blocage, 3) l'enregistrement du sélecteur doit être annulé à temps, 4) Nio ne convient pas à tous les scénarios.

HashMap implémente le stockage de paires de valeurs clés via des tables de hachage en Java, et son noyau réside dans les emplacements de données de positionnement rapidement. 1. Utilisez d'abord la méthode HashCode () de la clé pour générer une valeur de hachage et la convertir en un index de tableau via les opérations de bit; 2. Différents objets peuvent générer la même valeur de hachage, entra?nant des conflits. à l'heure actuelle, le n?ud est monté sous la forme d'une liste liée. Après JDK8, la liste liée est trop longue (longueur par défaut 8) et elle sera convertie en arbre rouge et noir pour améliorer l'efficacité; 3. Lorsque vous utilisez une classe personnalisée comme clé, les méthodes equals () et hashcode () doivent être réécrites; 4. Hashmap élargit dynamiquement la capacité. Lorsque le nombre d'éléments dépasse la capacité et se multiplie par le facteur de charge (par défaut 0,75), se développez et remaniez; 5. Hashmap n'est pas en file et concu doit être utilisé dans multithread

Les énumérations Java représentent non seulement des constantes, mais peuvent également encapsuler le comportement, transporter des données et implémenter des interfaces. 1. L'énumération est une classe utilisée pour définir des instances fixes, telles que la semaine et l'état, ce qui est plus s?r que les cha?nes ou les entiers; 2. Il peut transporter des données et des méthodes, telles que passer des valeurs à travers les constructeurs et fournir des méthodes d'accès; 3. Il peut utiliser Switch pour gérer différentes logiques, avec une structure claire; 4. Il peut implémenter des interfaces ou des méthodes abstraites pour faire des comportements différenciés de différentes valeurs d'énumération; 5. Faites attention à éviter les abus, la comparaison du code dur, la dépendance à l'égard des valeurs ordinales et la dénomination raisonnable et la sérialisation.

Le modèle de conception Singleton en Java garantit qu'une classe n'a qu'une seule instance et fournit un point d'accès global via des constructeurs privés et des méthodes statiques, ce qui convient au contr?le de l'accès aux ressources partagées. Les méthodes de mise en ?uvre incluent: 1. Chargement paresseux, c'est-à-dire que l'instance n'est créée que lorsque la première demande est demandée, ce qui convient aux situations où la consommation de ressources est élevée et pas nécessairement requise; 2. Traitement à filetage, garantissant qu'une seule instance est créée dans un environnement multi-thread par des méthodes de synchronisation ou le verrouillage à double vérification et la réduction de l'impact des performances; 3. Le chargement affamé, qui initialise directement l'instance pendant le chargement des cours, convient aux objets ou scénarios légers qui peuvent être initialisés à l'avance; 4. La mise en ?uvre de l'énumération, en utilisant l'énumération Java pour soutenir naturellement la sérialisation, la sécurité des filetages et prévenir les attaques réfléchissantes, est une méthode concise et fiable recommandée. Différentes méthodes de mise en ?uvre peuvent être sélectionnées en fonction des besoins spécifiques

Facultatif peut clairement exprimer les intentions et réduire le bruit du code pour les jugements nuls. 1. Facultatif. Par exemple, lors de la prise de valeurs des cartes, Orelse peut être utilisée pour fournir des valeurs par défaut, afin que la logique soit plus claire et concise; 2. Utilisez des cartes d'appels de cha?ne pour atteindre les valeurs imbriquées pour éviter en toute sécurité le NPE, et terminer automatiquement si un lien est nul et renvoie la valeur par défaut; 3. Le filtre peut être utilisé pour le filtrage conditionnel, et les opérations ultérieures ne continueront à être effectuées que si les conditions sont remplies, sinon elle sautera directement à Orelse, qui convient au jugement commercial léger; 4. Il n'est pas recommandé de surutiliser facultatif, tels que des types de base ou une logique simple, ce qui augmentera la complexité, et certains scénarios reviendront directement à NU.

La solution de contournement principale pour la rencontre de Java.io.NotSerializableException est de s'assurer que toutes les classes qui doivent être sérialisées implémentent l'interface sérialisable et de vérifier le support de sérialisation des objets imbriqués. 1. Ajouter des ouvrages ImplementSerialisables à la classe principale; 2. Assurez-vous que les classes correspondantes de champs personnalisées de la classe implémentent également sérialisables; 3. Utilisez transitoire pour marquer les champs qui n'ont pas besoin d'être sérialisés; 4. Vérifiez les types non sérialisés dans les collections ou les objets imbriqués; 5. Vérifiez quelle classe n'implémente pas l'interface; 6. Considérez la conception de remplacement pour les classes qui ne peuvent pas être modifiées, telles que la sauvegarde des données clés ou l'utilisation de structures intermédiaires sérialisables; 7. Envisagez de modifier
