脚本，然后由这个shell脚本提交一个Hadoop Map-Reduce 作业。该表函数与映射器 (mapper) 之 间使用 Oracle 高级队列特性进行通信。Hadoop mapper 将数据排入一个公共队列，而表函数则 从该队列中取出数据。由于该表函数能够并行运行，因此使用额外的逻辑来确保仅有一个服 务进程提交外部作业。 3 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 并行处理集成 Hadoop 数据 图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受 Oracle 查询协调器的控制，这种情况下，队列能提供负载平衡。 4 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 利用表函数的示例 下面我们将以一个实际示例展示图 图 3. 启动 Mapper 作业并检索数据 第 1 步是确定由谁作为查询协调器。对此我们采用一种将具有相同键值的记录写入表的简单 机制。首个插入胜出，作为此进程的查询协调器 (QC)。请注意，QC 表函数调用同时也承担 着处理角色。 在第 2 步中，该表函数调用 (QC) 使用 dbms_scheduler（图 3 中的作业控制器）启动一个异步 作业，该作业接着在 Hadoop

-ck /挂载点 //杀死正在使用该挂载点的进程 启动时自动挂载文件系统（在/etc/fstab 里添加） /dev/mapper/data-www /srv/www ext4 dafaults 0 0 *逻辑卷/dev/data/www 在文件系统里变成了/dev/mapper/卷组名-逻辑卷名 如果逻辑卷已经创建了文件系统，再调整大小，需要执行以下命令： #resize2fs /dev/data/www 目录下。 因为/boot 里面存放的是系统启动文件，系统未完全启动时，LVM 也还未启动，所以/boot 不能是虚拟的，只能是位于真实的物理分区上，系统才能找得到该路径。 81 二十二、进程操作及作业控制 ①ps 命令查看进程 #ps //查看当前用户的进程，仅显示有控制终端的进程 #ps -x //查看当前用户的进程，包括没有控制终端的进程 #ps -au //查看所有用户的进程，仅显示有控制终端的进程，可与 进程且放到后台去 82 ④后台进程操作（作业操作） #jobs //查看在后台运行 或挂在后台的进程 ↑作业号 ↑状态 ↑进程名称 作业号后面的+加号表示默认作业号，—减号为第二默认作业号 #jobs -l //加选项 -l 可以显示出作业对应的进程 pid #bg %1 //将作业号为 1 的进程在后台继续运行 #fg %1 //将作业号为 1 的进程调到前台来运行 // bg 和

性的证券交易所等每天需要处理数百万笔数据的企业机构， 或者是大型企业的数据库服 务器等等。 迷你电脑（Minicomputer） 迷你电脑仍保有大型计算机同时支持多使用者的特性，但是 主机可以放在一般作业场所， 不必像前两个大型计算机需要特殊的空调场所。通常用来 作为科学研究、工程分析与工厂的流程管理等。 工作站（Workstation） 工作站的价格又比迷你电脑便宜许多，是针对特殊用途而设计的 内分别使用CPU的资源， 感觉上你会觉得大家是同时使用该主机的资源！事实上，是CPU在 每个使用者的工作之间进行切换， 在当时，这可是个划时代的技术喔！ 如此一来，无论主机在哪里，只要在终端机前面进行输入输出的作业，就可利用主机提供的 功能了。 不过，需要注意的是，此时终端机只具有输入/输出的功能，本身完全不具任何运算 或者软件安装的能力。 而且，比较先进的主机大概也只能提供30个不到的终端机而已。 为 早期并没有支持个人计算机的 Unix操作系统的出现。 Tips 如同相容分时系统的功能一般，Unix强调的是多用户多任务的环境！ 但早期的286个人 计算机架构下的CPU是没有能力达到多任务的作业，因此，并没有人对移植Unix到x86的计算 机上有兴趣。 每一家公司自己出的Unix虽然在架构上面大同小异，但是却真的仅能支持自身的硬件， 所以 啰，早先的Unix只能与服务器（Server

资源， 感觉上你会觉得大家是同时使用该主机的资源！事实上，是CPU在每个使用者的工作之间进行切换， 在当时，这可是 个划时代的技术喔！ 如此一来，无论主机在哪里，只要在终端机前面进行输入输出的作业，就可利用主机提供的功能了。 不过，需要注意 的是，此时终端机只具有输入/输出的功能，本身完全不具任何运算或者软件安装的能力。 而且，比较先进的主机大 概也只能提供30个不到的终端机而已。 为 ，在早期并没有支持个人计算机的Unix操作系统的出现。 Tips 如同相容分时系统的功能一般，Unix强调的是多用户多任务的环境！ 但早期的286个人计算机架构下的CPU是 没有能力达到多任务的作业，因此，并没有人对移植Unix到x86的计算机上有兴趣。 每一家公司自己出的Unix虽然在架构上面大同小异，但是却真的仅能支持自身的硬件， 所以啰，早先的Unix只能与 服务器（Server）或 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 Tips 其实托瓦兹有意无意之间常常会透露他自己是个只喜欢玩 （Just for Fun） 的怪人！Linux 一开始也只 是托瓦兹的一个作业发展出来的玩具而已。 他也说，如果 Minix 或 hurd 这两个中的任何一个系统可以提早开发 出他想要的功能与环境，也许他根本不会想要自己开发一个 Linux 哩！ 哇！人类智慧真是没有极限！各位啊：

• extended kernel functions：除了 ebpf VM runner 提供的核心基本功能外，应用程序的各个 hook 点都可以提供自定 义的库函数。 • memory mapper：将应用程序数据映射进 ebpf VM 以方便 ebpf 程序读写应用数据。 CTinspector 采用一个 ebpf 指令集的语言虚拟机 Packet VM，它最小只有 256 字节，包含所有虚拟机应有的部件： checkpoint basic kernel functions ebpf compiler JIT URL routing Tx Rx ebpf linker loader memory mapper transportor scheduler executor 特性增强 31 openEuler 23.09 技术白皮书 OVS 的连接跟踪 CT 流表最大可以达到 10M 级别，每一条流表的字段多达 反馈。并且能执行自动化脚本帮助运维。 utshell 功能具体如下： • 命令执行：可以执行部署在用户机器上的命令，并将执行的返回值反馈给用户。 • 批处理：通过脚本完成自动任务执行。 • 作业控制：能够将用户命令作为后台作业，从而实现多个命令同时执行。并对并行执行的任务进行管理和控制。 • 历史记录：记录用户所输入的命令。 • 别名功能：能够让用户对命令起一个自己喜欢的别名，从而个性化自己的操作功能。

<mapper resource="${MAPPER_LOCATION}.xml"/> 请将 ${TIDB_JDBC_URL}、${TIDB_USER}、${TIDB_PASSWORD} 等替换为你的 TiDB 集群的实际值。并替换 ${MAPPER �→ _LOCATION} 的值为你的 mapper XML 配置文件的位置。如果你有多个 配置文件的位置。如果你有多个 mapper XML 配置文件，需要添加多个 <mapper/> 标签。随后编写以下函数： public SqlSessionFactory getSessionFactory() { InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml"); SqlSessionFactory build(inputStream); } 插入数据 在 mapper XML 中添加节点，并在 XML 配置文件的 mapper.namespace 属性中配置的接口类中添加同名函数： mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis

* 支持通过 br 命令行工具新增的恢复参数 --tikv-max-restore-concurrency 控制每个 TiKV 节点 的最大 download 和 ingest 文件数量，并通过控制作业队列的最大长度，进而控制 BR 节点的内 存消耗 #51621 @3pointer * 粗粒度打散 Region 算法支持自适应获取并发参数，提升恢复性能 #50701 @3pointer 55 <mapper resource="${MAPPER_LOCATION}.xml"/> 请将 ${TIDB_JDBC_URL}、${TIDB_USER}、${TIDB_PASSWORD} 等替换为你的 TiDB 集群的实际值。并替换 ${MAPPER �→ _LOCATION} 的值为你的 mapper XML 配置文件的位置。如果你有多个 配置文件的位置。如果你有多个 mapper XML 配置文件，需要添加多个 <mapper/> 标签。随后编写以下函数： public SqlSessionFactory getSessionFactory() { InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml"); SqlSessionFactory

<mapper resource="${MAPPER_LOCATION}.xml"/> 请将 ${TIDB_JDBC_URL}、${TIDB_USER}、${TIDB_PASSWORD} 等替换为你的 TiDB 集群的实际值。并替换 ${MAPPER �→ _LOCATION} 的值为你的 mapper XML 配置文件的位置。如果你有多个 配置文件的位置。如果你有多个 mapper XML 配置文件，需要添加多个 <mapper/> 标签。随后编写以下函数： 94 public SqlSessionFactory getSessionFactory() { InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml"); SqlSessionFactory build(inputStream); } 插入数据 在 mapper XML 中添加节点，并在 XML 配置文件的 mapper.namespace 属性中配置的接口类中添加同名函数： mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis

TestStoreRemoved 不稳定的问题 #52791 @YuJuncen * 修复 PITR 恢复过程中 TiFlash 崩溃的问题 #52628 @RidRisR * 修复增量备份过程中扫描 DDL 作业的效率较低的问题 #54139 @3pointer * 修复断点备份过程中查找 Region leader 中断导致备份性能受影响问题 #17168 @Leavrth – TiCDC * 修复 <mapper resource="${MAPPER_LOCATION}.xml"/> 请将 ${TIDB_JDBC_URL}、${TIDB_USER}、${TIDB_PASSWORD} 等替换为你的 TiDB 集群的实际值。并替换 ${MAPPER �→ _LOCATION} 的值为你的 mapper XML 配置文件的位置。如果你有多个 配置文件的位置。如果你有多个 mapper XML 配置文件，需要添加多个 <mapper/> 标签。随后编写以下函数： public SqlSessionFactory getSessionFactory() { InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml"); SqlSessionFactory

以该框架为基础， �→ 引入全局排序，消除了数据 reorg 任务期间临时无序数据导致的不必要的 I/O、CPU 和内存峰值。 �→ 全局排序利用外部对象存储（目前为 Amazon S3）来存储系统作业期间的中间文件， �→ 提高灵活性并降低成本。ADD INDEX 和 IMPORT INTO �→ 等操作将更快速灵活、稳定可靠，且运行成本较低。 <mapper resource="${MAPPER_LOCATION}.xml"/> 请将 ${TIDB_JDBC_URL}、${TIDB_USER}、${TIDB_PASSWORD} 等替换为你的 TiDB 集群的实际值。并替换 ${MAPPER �→ _LOCATION} 的值为你的 mapper XML 配置文件的位置。如果你有多个 配置文件的位置。如果你有多个 mapper XML 配置文件，需要添加多个 <mapper/> 标签。随后编写以下函数： public SqlSessionFactory getSessionFactory() { InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml"); SqlSessionFactory