linkis shi怎么实现分库分表原理
时间: 2024-05-23 15:12:55 浏览: 11
Linkis 是一个基于Hadoop生态的大数据调度平台,支持分布式计算与数据处理。在Linkis中,分库分表的实现是通过以下几个步骤来完成的:
1. 定义分片键:在创建数据表时,需要定义分片键,即将数据分片的依据。通常情况下,分片键是表中的某一列,例如订单表可以根据订单ID进行分片。
2. 数据分片:根据分片键将数据分为多个片段,并将这些数据片段存储到不同的数据库或表中。在Linkis中,可以使用ShardingSphere等分库分表中间件来实现数据的自动分片。
3. 数据路由:当进行数据查询或更新时,需要将操作路由到正确的数据分片中。Linkis中可以使用ShardingSphere来实现路由功能。
4. 数据合并:当需要查询跨多个数据分片的数据时,Linkis会将多个数据分片的查询结果合并为一个结果集,并返回给客户端。
总之,分库分表的核心思想是将数据分散存储到多个数据库或表中,并通过路由算法将操作路由到正确的数据分片,从而提高数据的存储容量和查询效率。
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Shi-Tomasi角点检测python
Shi-Tomasi角点检测是一种计算机视觉算法,用于在图像中检测角点。它是由J. Shi和C. Tomasi在1994年提出的。Shi-Tomasi角点检测算法基于一组特征值来评估像素区域是否为角点。Shi-Tomasi算法常用于计算机视觉领域的各种任务,如跟踪、3D重建和相机姿态估计等。
在Python中,可以使用OpenCV库来实现Shi-Tomasi角点检测。以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Shi-Tomasi角点检测
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 25, 0.01, 10)
# 绘制角点
corners = np.int0(corners)
for i in corners:
x, y = i.ravel()
cv2.circle(img, (x, y), 3, 255, -1)
# 显示图像
cv2.imshow('Corner detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码使用了OpenCV库的`cv2.goodFeaturesToTrack()`函数来进行Shi-Tomasi角点检测,并在图像中绘制了检测到的角点。
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![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
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