HBASE如何在TB级别上的数据做实时join操作 [问题点数:100分]

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红花 2010年5月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
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红花 2014年3月 高性能开发大版内专家分月排行榜第一
2014年2月 高性能开发大版内专家分月排行榜第一
2014年1月 高性能开发大版内专家分月排行榜第一
2013年6月 高性能开发大版内专家分月排行榜第一
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2013年4月 高性能开发大版内专家分月排行榜第一
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hbase何在hdfs上做到实时
先来看MR如<em>何在</em>hdfs的一个大文件中检索一行<em>数据</em>的。一个大文件在hdfs上被拆分成很多block,在集群中不同的block通常会放在不同的datanode中,当要从改文件中检索一行<em>数据</em>时,每个block都会启 动一个mapper作业来遍历该block中的<em>数据</em>,这就意味着在不同的datanode(更确切的说应该是tasktracker,在本地化计算的时候会在datanode上)上会同时运行m
基于HBase做Storm 实时计算指标存储
HBase 做Storm <em>实时</em>计算指标存储
彻底解决 根级别上数据无效 行1 位置1
根级<em>别上</em>的<em>数据</em>无效 行1 位置1
根级别上数据无效 行1 位置1(转)
在写一个XML文件的读取,我的这个错误出现在这条语句:   [c-sharp] view plaincopyprint? XmlDocument doc = new XmlDocument();              doc.LoadXML("Config.XML");   XmlDocument doc = new XmlDocument();
根级别上数据无效第1行位置1
烦人问题:我在程序中第一次打开xml文件可以正常读取,第二次就报错“根级<em>别上</em>的<em>数据</em>无效第1行位置1” 代码完全相同: XmlDocument xdoc = new XmlDocument(); string fileName = @".\ClientLocal.xml"; xdoc.LoadXml(fileName); Cli
异常详细信息: System.Xml.XmlException: 根级别上数据无效。 第 1 行,位置 1。
今天在调用WCF服务的时候出现了这个异常提示, “System.Xml.XmlException: 根级<em>别上</em>的<em>数据</em>无效。 第 1 行,位置 1。”。具体的现象是在<em>数据</em>库表的某列,类型为nvarchar(max),现在需要从表中读出<em>数据</em>和写入<em>数据</em>。 但是一提交<em>数据</em>就抛异常,从异常信息上看和XML有关,但是调用方和服务提供方都没有用到XML的地方,后来发现<em>数据</em>量小的时候就可以提交,说明和服务代码无关
根级别上数据无效 解决了!
        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)        {            try            {                XmlDocument doc = new XmlDocument();                string file = @"D:/
解决XML 根级别上数据无效。
真正解决XML 根级<em>别上</em>的<em>数据</em>无效: UTF8或者Unicode编码转换时,第一个字符转换会出现一个?号。 所以,为避免异常。还应加上。 xml = xml.Substring(1, xml.Length - 1); 然后再 LoadXml(xml) 就不会出错了。
无法显示xml,根级别上数据无效,第1行,位置1
无法显示xml,根级<em>别上</em>的<em>数据</em>无效,第1行,位置1
别上的数据无效.Microsoft.WinFx.targets"的解决办法">vs上出现"未能加载项目文件,根级别上数据无效.Microsoft.WinFx.targets"的解决办法
今天用unity和vs2013开发时发现unityvs插件调试,点attach出下面的错误,然后也不能用vs重新生成dll,后面在网上找到下面的办法。 其中有些文件是隐藏的,可以直接搜索。 以下内容来自互联网 vs上出现"未能加载项目文件,根级<em>别上</em>的<em>数据</em>无效.Microsoft.WinFx.targets"的解决方法 问题: 本人尝试百度、谷歌和发帖,均未能找到解决办
根级别上数据无效 行1 位置1
在写一个XML文件的读取,我的这个错误出现在这条语句: XmlDocument doc = new XmlDocument(); doc.LoadXML("Config.XML"); 把loadXML函数改成load()函数就可以解决了。两个的用法有区别:     LoadXml (): 该方法从字符串中读取   XML。 如  LoadXml("C#</b
根级别上数据无效。 行 1,位置 1
public void Parse(string xml) { this.Items=new RssItemCollection(); XmlDocument xDoc=new XmlDocument(); try { //xDoc.LoadXml(xml); xDoc.LoadXml(xml.Trim()); } catch(Exception e) { t...
根级别上数据无效 行1 位置1 问题解决参考
根级<em>别上</em>的<em>数据</em>无效 行1 位置1 问题解决参考public void Parse(string xml)   {    this.Items=new RssItemCollection();    XmlDocument xDoc=new XmlDocument();    try    {     xDoc.LoadXml(xml);    }    catch(Exce
别上的数据无效.Microsoft.WinFx.targets"的解决方法">vs上出现"未能加载项目文件,根级别上数据无效.Microsoft.WinFx.targets"的解决方法
问题: 本人尝试百度、谷歌和发帖,均未能找到解决办法。最好误打误撞解决了: 1.删除C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\Microsoft.WinFx.targets文件 2.将C:\Program Files (x86)\MSBuild\12.0\Bin\Microsoft.WinFx.targets文件复制到C:\Windo
HttpWebResponse请求报错: 服务器无法处理请求。 ---> 根级别上数据无效。 行 1,位置 1。
解决这个问题,如图所示,一般是请求方法没有写(Process)造成的。
为什么HBase数据查询快速
快速查询可以分作两方面: 一是根据亿级的记录中快速查询,二是以<em>实时</em>的方式查询<em>数据</em>。 A:如果快速查询(从磁盘读<em>数据</em>),<em>hbase</em>是根据rowkey查询的,只要能快速的定位rowkey,  就能实现快速的查询,主要是以下因素:      1、<em>hbase</em>是可划分成多个region,你可以简单的理解为关系型<em>数据</em>库的多个分区。       2、键是排好序了的       3、按列存储的
Spark+Hbase 亿级流量分析实战(数据结构设计)
背景 靠文章生存的大厂们简书/小红书/CSDN(PS:好吧你们仨记得给我广告费),对优秀的文章进行大<em>数据</em>分析的工作必不可以少了,本系列文章将会从关于文章的各个维度进行实战分析,这系列文章新手可借着踏入大<em>数据</em>研发的大门,至于大<em>数据</em>的大佬们可以一起来相互伤害,至少为什么取名为 ‘‘百亿级流量<em>实时</em>分析统计’’ 看完后整个系列的文章你就知道了,相信大家都是会举一反三的孩子们。 作者 网名:大猪佩琪 姓名...
Spark+Hbase 亿级流量分析实战(日志存储设计)
背景 接着上篇文章 百亿级流量<em>实时</em>分析统计 - <em>数据</em>结构设计 我们已经设计好了日志的结构,接下来我们就准备要开始撸代码了,我最喜欢这部分的环节了,可是一个上来连就撸代码的程序肯定不是好程序员,要不先设计设计流程图?那来吧!!! 流程图 设计一 用户发起文章<em>操作</em>,发起请求日志 日志将由SLB服务器进行负载到日志打点服务器。 NSA将作为日志收集中心进行存储,也可以使用rsync把节点上的日志同...
每天TB级数据处理,携程大数据高并发应用架构涅槃
原文链接:http://www.open-open.com/lib/view/open1474600301132.html 互联网二次革命的移动互联网时代,如何吸引用户、留住用户并深入挖掘用户价值,在激烈的竞争中脱颖而出,是各大电商的重要课题。通过各类大<em>数据</em>对用户进行研究,以<em>数据</em>驱动产品是解决这个课题的主要手段,携程的大<em>数据</em>团队也由此应运而生;经过几年的努力,大<em>数据</em>的相关技术为业务带来了惊人
一行代码,Pandas秒变分布式,快速处理TB级数据
夏乙 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI刚刚在Pandas上为十几KB的<em>数据</em>做好了测试写好了处理脚本,上百TB的同类大型<em>数据</em>集摆到了面前。这时候,你可能面临着一个两难的选择:继续用Pandas?可能会相当慢,上百TB<em>数据</em>不是它的菜。(ಥ_ಥ) 然而,Spark啊分布式啊什么的,学习曲线好陡峭哦~在Pandas里写的处理脚本都作废了好桑心哦~别灰心,你可能真的不需要Spark了。加州
WebService – 3.后台调用WebService,根级别上数据无效
1.因为我的webservice返回的是json, 2.ajax传递跨域不安全, 3.contentType: &quot;application/json; charset=utf-8&quot;, 这个是直接访问的webservice   所以还是采用后台调用, 如果引用微软的webService直接new对象,调用方法,就会报错根级<em>别上</em>的<em>数据</em>无效 困扰了我1天,最后的解决方法, 创建辅助类, ...
数据实时阶段_Day07_Hbase
HBASE<em>数据</em>库 Hbase基础 1.1 <em>hbase</em><em>数据</em>库介绍 1、简介 <em>hbase</em>是基于Google BigTable模型开发的,典型的key/value系统。是建立在hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、<em>实时</em>读写nosql的<em>数据</em>库系统。它是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化和半结构化<em>数据</em>存储。 它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(ro...
错误 2 无效的 Resx 文件。根级别上数据无效。 行 1,位置 1
这两天与到了这个问题VC#2010随便创建一个新的窗口程序编译就报错: 错误 1 无效的 Resx 文件。根级<em>别上</em>的<em>数据</em>无效。 行 1,位置 1。 E:\Work\Example_Project\WindowsFormsApplication4\WindowsFormsApplication4\Properties\Resources.resx 1 1 WindowsFormsAppl
操作XML 报错:根级别上数据无效 和 给定编码中的字符无效 解决办法
根级<em>别上</em>的<em>数据</em>无效,解决如下:private void button1_Click(object sender, EventArgs e)        {            try            {                XmlDocument doc = new XmlDocument();                string file = @"D:/Books.x
错误MSB4025:无法加载项目文件。根级别的数据无效。第1行,第1位。
这个错误是在安装完.netCore sdk 和.Net Core VS 2015 Tooling Preview 后新建项目后出现的一个错误,最后在github上发现有类似的提问,在评论区有一条“在包管理器控制台下运行“dotnet restore”。”,试着运行一下,确实好使,解决了问题。 ...
在服务器级别上创建三个以SQL Server身份验证的登录名,登录名称自定
.在服务器级<em>别上</em>创建三个以SQL Server身份验证的登录名,登录名称自定。 create login Tom with password='123' create login Mary with password='123' create login John with password='123'
HBase表百万数据插入
HBase百万<em>数据</em>插入测试 代码如下: import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.<em>hbase</em>.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.<em>hbase</em>.TableName; import org.apache.hadoop.<em>hbase</em>.client.*; i...
XML:根级别上数据无效 行1 位置1
转自:http://blog.csdn.net/xuehuic/article/details/6020202 在写一个XML文件的读取,我的这个错误出现在这条语句:   [c-sharp] view plain copy XmlDocument doc = new XmlDocument();               do
基于HBase的海量数据实时查询系统设计与实现
点击打开链接 http://www.doc88.com/p-7445439907872.html
Flink 两表关联 流批处理消费kafka 数据写入hbase
Flink流批处理消费kafka <em>数据</em>写入<em>hbase</em> 通过flume将<em>数据</em>写入kafka topic Kafka topic1 <em>数据</em>: name, age, sexy, proctime.proctime java,18,男,20190516 rose,28,女,20190516 tom,38,男,20190516 jack,18,男,20190516 luoli,19,女,2019...
spark十亿数据join优化
转:https://daizuozhuo.github.io/spark-<em>join</em>/ 最近在项目中用Spark <em>join</em>了几十亿的<em>数据</em>,在debug和不断优化性能中感觉收获良多,特此记录一下。 任务很简单,就是<em>join</em>两张表,表A ship有几千万行,包含每日寄出去的包裹的信息,表B item有几十亿行,包括所有商品的属性,我们需要把商品的属性信息加到每个包裹里面的商品上。
TB级别库迁移操作
一、场景 因一套RAC库的机器需要更换机房,必须在原先机房保留一套与之一样的<em>数据</em>库,以便应用不断的情形做机器的搬迁: 1)、应用暂停为零最好,这种情形用goldengate做,可以做到零停机,成本太高; 2)、利用rman+dg来做,应用暂停时间大约在切应用和apply最后一批日志,因为是TB级库,如果顺利,控制在30分钟-50分钟左右;否则启用第二套方案,这里不作说明。 二、原理
【性能优化的秘密】Hadoop如何将TB级大文件的上传性能优化上百倍?
一、写在前面 上一篇文章,我们聊了一下Hadoop中的NameNode里的edits log写机制。 主要分析了edits log写入磁盘和网络的时候,是如何通过分段加锁以及双缓冲的机制,大幅度提升了多线程并发写edits log的吞吐量,从而支持高并发的访问。 如果没看那篇文章的朋友,可以回看一下:《大规模集群下Hadoop NameNode如何承载高并发访问》。 这篇文章,我们来看看,Hado...
何在万亿级别规模的数据量上使用Spark
一、前言Spark作为大<em>数据</em>计算引擎,凭借其快速、稳定、简易等特点,快速的占领了大<em>数据</em>计算的领域。本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路。文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色、如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的。二、Spark在DataMagic平台中的角色 图 2-1 整套架构的主要功...
Spring Boot 中直接操作 hbase 修改账户余额,实现行级锁(类似于版本号控制)
应用场景近期开发中遇到 直接修改<em>hbase</em><em>数据</em> ,用Phoenix 查询出来的<em>数据</em>  类型不一致的 问题。因修改的是用户的账户余额,涉及到钱的问题都不是小问题。初次想法使用tephra事务,但官网说目前还是 Beta版本的,感兴趣的可以研究研究。所以考虑直接<em>操作</em><em>hbase</em><em>数据</em>库,但是如果用Phoenix查询的话 类型会不一致,比如 :Phoenix 中的int型的 1 ,在<em>hbase</em>中是1'  。...
Elasticsearch+hbase 实现hbase数据的快速查询(二)
接下来是Elasticsearch (版本5.x)中<em>数据</em>的CRUD <em>操作</em>,为此,根据ES官网上的资料总结了一个工具类. 具体如下: (1)maven 添加依赖 (2)工具类代码: public class ESClientUtils { protected static Logger logger = Logger.getLogger(ESClientUtils.class); ...
TB级SQL Server数据库表分区的实现
一般在千万级的<em>数据</em>压力下,分区是一种比较好的提升性能方法。本文将介绍SQL Server<em>数据</em>库表分区的实现。 回顾下经常使用的索引 一 .聚集索引 聚集索引的页级别包含了索引键,还包含<em>数据</em>页,因此,关于 除了键值以外聚集索引的叶级别还存放了什么的答案就是一切,也就是说,每行的所有字段都在叶级别种。 另一种说话是:<em>数据</em>本身也是聚集索引的一部分,聚集索引基于键值保持表中的<em>数据</em>有序。
Eclipse操作Hbase数据
import java.io.IOException; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.<em>hbase</em>.Cell; import org.apache.hadoop.<em>hbase</em>.CellUtil; import org.apache.hadoop....
Hbase二级索引,索引海量数据实现方案
方案1:使用开源的<em>hbase</em>-indexer,是借助于<em>hbase</em>的WAL实现,不会影响<em>hbase</em>性能            https://blog.csdn.net/xiahoujie_90/article/details/53400044方案2:基于ES自己实现,利用habse的协处理器实现,会影响<em>hbase</em>性能关键注意点:因为<em>数据</em>是存在Hbase中,ES充当的是索引角色,所以在创建ES的ma...
TB级别数据排序问题
前几天看腾讯的科技博客,里面提到微信“每秒处理TB级别的<em>数据</em>量”,并提到腾讯团队在堪称计算机界的奥林匹克的2016年的sort benchmark 大赛上摘得四项冠军,将TB级别排序成绩刷新指99.8s,遂对TB级别的排序算法感兴趣,现将搜集的TB级别排序算法整理贴在这里。参考链接: http://blog.csdn.net/FX677588/article/details/72471357?lo
Tableau 不同数据源的join
http://community.tableausoftware.com/ideas/1113
分析并统计数据量为TB,PB级别的文档中的数据
一. 问题描述: 假设有一个10TB大小的文本文件test.txt,文本中每一行是一个0-10000的随机数, 现在要统计出文件中最大的1000个数字,请提出解决方案,并通过代码实现。二.解决方案方案1:(1)读取文本文件中的<em>数据</em>, 存入数组或者列表(列表底层是通过数组实现的)中, 将数组或者列表进行排序,取出前1000个或者后1000个<em>数据</em>即可。(2)这种解决方式有缺陷吗,数组能存下那么多<em>数据</em>吗...
ORACLE大数据量导入TB级别
1、先创建对应表空间,保证表空间容量充足;2、优化回滚表空间,用户表空间,临时表空间<em>数据</em>存储方式3、进行第一次导入,查看导入日志确定所缺用户和表空间名称3、如果有原用户,尽量使用原用户名称,如果没有,使用remap_schema替换用户;将所有表空间替换成本地表空间remap_tablespace4、进行第二次导入,导入表结构 include=tables,package,function,tri...
结合案例讲解MapReduce重要知识点 ------- 两个表的简单join操作
待处理<em>数据</em> 内容如下 表1: child parent 张三 王阿姨 张三 张大叔 张张 王阿姨 张张 张大叔 王阿姨 王奶奶 王阿姨 王大爷 张大叔 张奶奶 张大叔 张大爷 处理后的<em>数据</em> 内容如下 输出<em>数据</em>: grandchild grandparent *张三 张大爷 *张三 张奶奶 *张三 王奶奶 *张三 王大爷 *张张 张大爷 *张张 张奶奶 ...
HBase实现表的连接操作-1_____MultipleInputs实现多Mapper和单Reducer的组合
在MapReduce架构中,有时候需要处理一种特殊情况:     现在存在多个结构不同的<em>数据</em>文件,Job需要在这些<em>数据</em>文件中提取一些<em>数据</em>,并交给一个Reducer进一步处理。这种<em>操作</em>类似于关系<em>数据</em>库中的连接<em>操作</em>。在一个Mapper中根据输入文件名( 使用 Job.get("map.input.file") 获取 )来区分<em>数据</em>来源并分别处理,是一个解决办法,但有时需要一个更加彻底的办法,那就是Mu
操作XML 报错:根级别上数据无效 和 给定编码中的字符无效
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)        {            try            {                XmlDocument doc = new XmlDocument();                string file = @"D:/Books.xml";
天猫11.11:搜索引擎实时秒级更新
搜索是很多用户在天猫购物时的第一入口,搜索结果会根据销量、库存、人气对商品进行排序,而商品的显示顺序往往会决定用户的选择,所以保证搜索结果的<em>实时</em>性和准确性非常重要。在电商系统中,特别是在“双十一”这样的高并发场景下,如何准确展示搜索结果显得尤为重要。在今年的“双十一”活动中,InfoQ有幸采访到了阿里巴巴集团搜索引擎的三位负责人仁基、桂南和悾傅,与他们共同探讨了搜索引擎背后的细节。以下内容根据本次
TB级Elasticsearch全文检索优化研究
TB级Elasticsearch全文检索优化研究 背景 全文检索的原理 分词插件对比测试 TB级ES优化方案
HBase 二级索引与Join
二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性。RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案。 这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引<em>join</em>。文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index,?ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍。 理论目标
hbase实时优化思路
问题的提出 基于<em>hbase</em>的<em>实时</em>架构图如上图所示(也有其它基于TiDB的毫秒级别的<em>实时</em>,这里属于伪<em>实时</em>H+1)。 目前报表的H+1任务的<em>数据</em>都是通过读取binlog消息存入导<em>hbase</em>的。在对这些<em>数据</em>做计算需要在hive上,此时也就需要把<em>数据</em>从<em>hbase</em>导入hive中。最后通过一系列计算把结果export到指定<em>数据</em>库. 在<em>hbase</em>-&amp;gt;hive的过程中使用的方法为:现在的实...
Elasticsearch对Hbase中的数据建索引实现海量数据快速查询
我已将项目代码上传,地址https://github.com/xiazi123/Test一、将项目导入myeclipse中方法1:将下载好的文件(是解压es_<em>hbase</em>6文件夹而不是Test-master)解压到你myeclipse的Workspaces目录中,然后在myeclipse中右键点击Import导入项目方法2:将下载好的文件解压到你的Windows桌面,然后在myeclipse(我这里...
Java架构-亿级流量系统架构之如何支撑百亿级数据的存储与计算
“本文聊一下笔者几年前所带的团队负责的多个项目中的其中一个,用这个项目来聊聊一个亿级流量系统架构演进的过程。 一、背景引入 首先简单介绍一下项目背景,公司对合作商家提供一个付费级产品,这个商业产品背后涉及到数百人的研发团队协作开发,包括各种业务系统来提供很多强大的业务功能,同时在整个平台中包含了一个至关重要的核心<em>数据</em>产品,这个<em>数据</em>产品的定位是全方位支持用户的业务经营和快速决策。 这篇文章就聊聊...
关于使用hbase进行多维度条件实时查询的方案调研。
关于使用<em>hbase</em>进行多维度条件<em>实时</em>查询的方案调研。 1.MapReduce方案   优点:并发批量构建Index  缺点:不能<em>实时</em>构建Index   2.ITHBASE方案      缺点:需要重构<em>hbase</em>,几年没有更新。  3.IHBASE方案      缺点:需要重构<em>hbase</em>。  4.Coprocessor方案     华为的HBase二级索引采用此方案(hindex
hbase数据,存数据,读数据的详细过程
Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并<em>操作</em> -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和<em>数据</em>删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Sp
hbase数据库的一些基本操作(持续更新中)
进入到<em>hbase</em>安装目录的bin文件下,运行./start-<em>hbase</em>.sh 既可以启动,启动不了是因为配置原因,具体自己搜索,输入<em>hbase</em> shell 即可进入<em>hbase</em>'<em>数据</em>库的命令环境。 1.创建表  create 'test','cf'  ---------创建表test,并且创建列族cf。 2.put 'test','row1','cf:a','va'--------为表test按...
Elasticsearch+hbase 实现hbase数据的快速查询(一)
之前虽做了solr-<em>hbase</em>构建二级索引以及快速查询,但是考虑到以后生成的<em>数据</em>可能会很多,一旦到了亿级以上,solr查询效率会渐渐慢下来.老板不满意,又听了几位专家的建议,采用Elasticsearch+<em>hbase</em> 来实现<em>hbase</em>中<em>数据</em>的快速查询. 首先,安装Elasticsearch. CDH中没有集成Elasticsearch,所以只好独立安装. 1.下载elasticsearch-...
内存有限的情况下 Spark 如何处理 T 级别的数据
Spark被称为“内存计算引擎”是因为它可以做内存计算,而不是它只能做内存计算。早年因为在使用内存cache的情况下ML算法效率提升特别明显(1-2数量级),因此造成了一些误传,使得很多初学者都认为Spark只能做内存计算,<em>数据</em>集放不进内存就没辙了。实际上,内存cache对于Spark来说仅仅只是一个优化,即便完全关闭,效率仍然比MapReduce要来得高。去年Spark拿下Sort Benchm
何在hbase中快速插入10万条数据
我们知道每一条put<em>操作</em>实际上都是一个rpc<em>操作</em>,它将客户端<em>数据</em>传送到服务器然后返回。这只是折小<em>数据</em>量的<em>操作</em>,如果有一个应用需要插入十万行<em>数据</em> 到<em>hbase</em>表中,这样处理就太不合适了。     <em>hbase</em>的api配备了一个客户端的些缓冲区,缓冲区负责手机put<em>操作</em>,然后调用rpc一次性将put送往服务器。     下面是一个插入十万行到一个表的代码: import org.apache.h
es通过spark实现join查询
elastic search是一个分布式的搜索引擎,支持对数亿的<em>数据</em>进行秒级的查询<em>操作</em>。其底层使用了lucene来进行存储,对lucene进行了分布式的封装,同时在<em>数据</em>进入时进行了translog以实现fail over。   在将elastic search时当做<em>数据</em>库使用时,必然会遇到<em>join</em><em>操作</em>。   这里提供spark sql来实现<em>join</em>的一种思路。   spark是一个...
Apache Phoenix的Join操作和优化
估计Phoenix中支持Joins,对很多使用HBase的朋友来说,还是比较好的。下面我们就来演示一下。首先看一下几张表的<em>数据</em>:Orders表: OrderID CustomerID ItemID Quantity Date 1630781 C004 I001 650 09-01-2013 1630782 C003 I006 2500 09-02-2013
PostgreSQL 如何潇洒的处理每天上百TB的数据增量
摘要: 本文主要介绍并测试一下PostgreSQL 在中高端x86服务器上的<em>数据</em>插入速度,帮助企业用户了解PostgreSQL在这种纯插入场景的性能。(例如运营商网关<em>数据</em>,金融行业<em>数据</em>,产生量大,并且要求快速插入大<em>数据</em>库中持久化保存。) 测试结果写在前面:每32K的block存储89条记录, 每条记录约3 本文主要介绍并测试PostgreSQL 在中高端x86服务器上的<em>数据</em>插入速度(目标
hbase 线程处理
初始化HTable的时候会创建一个线程池(Threadpool)、
秒级处理海量数据,浙江移动大数据平台是怎么做到的
项目背景   近年来,随着云计算、移动互联网、物联网等技术的发展,以及智能手机、平板电脑等终端设备的不断涌现,各种类型的电商、社交媒体等应用快速发展,产生了海量的<em>数据</em>,并且<em>数据</em>量增长的速度越来越快,庞大的<em>数据</em>资源引起了各个行业越来越多的关注,并促进了相关技术的发展与创新,产生越来越重要的价值,“大<em>数据</em>时代”已经悄然降临。   对于电信运营商来说,目前正处在一个转型的关键时期
数据系列之实时处理Storm(六)Storm与Hbase集成
1.pom.mxl &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;lt;groupId&amp;gt;org.apache.storm&amp;lt;/groupId&amp;gt; &amp;lt;artifactId&amp;gt;storm-<em>hbase</em>&amp;lt;/artifactId&amp;gt; &amp;lt;version&amp;gt;1.1.0&amp;lt;/version&amp;gt; &amp;lt;/dependency&amp;gt; &
hbase 使用 (快速多维检索)-准实时搜索
1.  创建表
亿级数据多条件组合查询——秒级响应解决方案
概述 组合查询为多条件组合查询,在很多场景下都有使用。购物网站中通过勾选类别、价格、销售量范围等属性来对所有的商品进行筛选,筛选出满足客户需要的商品,这是一种典型的组合查询。在小<em>数据</em>量的情况下,后台通过简单的sql语句便能够快速过滤出需要的<em>数据</em>,但随着<em>数据</em>量的增加,继续使用sql语句,查询效率会直线下降。当<em>数据</em>量达到一定的量级,服务器将会不堪重负甚至面临挂掉的危险,并且大<em>数据</em>量的存储也成为了一个问...
【C#】 文档必须包含根级别元素, Resx文件无效,缺少根元素
今天我误删除了VS中的一些东西,然后弹出了:Resx文件无效,缺少根元素!然后在网上查阅了大量的资料,没有找到解决方案,后来自己就凭着自己慢慢捣鼓,解决了此次错误! 在VS中我们只要添加图片,自己会自动生成一个文件Resources,而我的就是因为 我的<em>操作</em>不慎,丢失了此文件!接下来一起看看是如何恢复的! 在你的当前的解决方案里,点击Properties,你会发现它的下面有一个Resource...
hbase在海量用户日志中快速查询访问路径的使用场景
1.背景:之前公司客服部门有个查看游戏用户行为记录的需求,开始我给他们做了个hive的接口,可以暂时满足需求,但是查询速度太慢,得一分钟出结果。 后来我在想能不能用<em>hbase</em>快速查询出用户路径。 查询条件有通行证账号、行为类型、时间范围。 2.设计方案:用<em>hbase</em>的scan接口,<em>hbase</em>的key设计成 通行证账号_行为类型_时间 用如下方式查询:scan '<em>hbase</em>_gameCent...
flink实战--读写Hbase
简介 在Flink文档中,提供connector读取源<em>数据</em>和把处理结果存储到外部系统中。但是没有提供<em>数据</em>库的connector,如果要读写<em>数据</em>库,官网给出了异步IO(Asynchronous I/O)专门用于访问外部<em>数据</em>,详细可看: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/stream/o...
扩展FlinkSQL实现流与维表的join
现在最新版本的flink1.6版本现在还不支持直接用SQL来实现流与维表的<em>join</em>。这里打个广告我们团队已经实现了这个功能并且开源 https://github.com/DTStack/flinkStreamSQL 这里先解释下什么是维表;维表是动态表,表里所存储的<em>数据</em>有可能不变,也有可能定时更新,但是更新频率不是很频繁。在业务开发中一般的维表<em>数据</em>存储在关系型<em>数据</em>库如mysql,oracle等,...
59_elasticSearch 通过应用层join实现用户与博客的关联
59_通过应用层<em>join</em>实现用户与博客的关联更多干货分布式实战(干货)spring cloud 实战(干货)mybatis 实战(干货)spring boot 实战(干货)React 入门实战(干货)构建中小型互联网企业架构(干货)python 学习持续更新ElasticSearch 笔记一、概述1、构造用户与博客<em>数据</em>在构造<em>数据</em>模型的时候,还是将有关联关系的<em>数据</em>,然后分割为不同的实体,类似于关系型...
实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析
1. 什么是<em>实时</em>分析(在线查询)系统? 大<em>数据</em>领域里面,<em>实时</em>分析(在线查询)系统是最常见的一种场景,通常用于客户投诉处理,<em>实时</em><em>数据</em>分析,在线查询等等过。因为是查询应用,通常有以下特点: a. 时延低(秒级别)。 b. 查询条件复杂(多个维度,维度不固定),有简单(带有ID)。 c. 查询范围大(通常查询表记录在几十亿级别)。 d. 返回结果数小(几十条甚至几千条)。 e. 并发...
Flink实现状态数据互相访问(即依赖数据访问,类似表之间的Join)
在流处理应用中,对单个event的处理如果不涉及与其他event交互或访问是比较简单的。但是如果对单个event的处理依赖其他topic过来的event或者后续处理的event依赖当前处理的event,这种情景类似于多表之间<em>join</em>,A和B <em>join</em>取A表的某几个字段。使用flink的state就可以实现。 一个场景如下:      课程信息(table,class_id,class_name...
从百万级别数据的分析角度,Mysql,Mongodb,Hbase如何选择?
------问题: 情况说明: 现在需要做一个<em>数据</em>存储,500w左右的<em>数据</em>,日后每天大约产生5w条左右的<em>数据</em>。想把这些<em>数据</em>存储起来,供日后的<em>数据</em>分析用?使用上面说的三种<em>数据</em>库中的哪中比较好?是否有必要建立集群? 个人看法是:从长远角度看,由于单台机器的性能瓶颈,后期肯定要做集群,单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此,使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mys
HBase安装及Hbase的shell命令操作,HBase的Java API的操作
环境:Linux  ubuntu 16.04jdk-1.8.0_144hadoop-2.8.3<em>hbase</em>-1.2.6步骤:在已安装好的Hadoop环境基础上,安装并配置Hbase1.首先,在Linux本地,在目录、/usr/local新建一个<em>hbase</em>目录,用于存放所需文件sudo mkdir <em>hbase</em>2.将HBase所需安装包<em>hbase</em> -1.2.6-bin.tar.gz拷贝到当前目录下(下载...
hadoop中执行关于hbase的mapreduce程序的问题
当把关于<em>hbase</em>的mapreduce程序写好上传到linux系统以后,执行hadoop jar XXX.jar会报java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/<em>hbase</em>/filter/Filter的异常,此时有两种解决方案:1、在hadoop的hadoop-env.sh中配置 export HADOOP_CLASSPATH=$HBASE_H...
Flink入门(五) 实时流Join ElasticSearch6维度表
需求 <em>实时</em>流需要和维护表Join做属性的扩展. Spark-Streaming可以 stream <em>join</em> hive表. flink没发现这个功能,所以将维度表放在ES上. maven依赖 &amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;properties&amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt; &amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;project.build.sourceEncoding&amp;amp;amp;amp;amp
调用WEB服务的错误 服务器无法处理请求 无法生成临时类 result 1 解决办法
自己总结:调用WEB服务的错误 服务器无法处理请求 无法生成临时类 result 1 多种解决办法
数据面试题——如何在大量数据中寻找唯一相同的两行数据
题目描述: 1T的文件,使用行储存,其中有唯一的两行重复,目前只有一台计算机,内存不足以容纳1T文件,比如是256M,128G,问如何使用单机寻找出这两行<em>数据</em>? 分析解答: 方法:分治法。 解题思路:对于大<em>数据</em>相关的算法题,分治法是一个非常好的方法。针对这一题来说,主要思路为:因为文件是按行储存的,我们可以一行一行的读取文件,当每读取到一行,取它的hashcode,可以根据实际可用内存的情况,确定...
HBase学习笔记-聚合函数
利用HBase的coprocessor特性实现聚合函数,添加coprocessor方式有两种 1、修改<em>hbase</em>-site.xml,添加如下内容 property>     name><em>hbase</em>.coprocessor.region.classesname>     value>org.apache.hadoop.<em>hbase</em>.coprocessor.Aggregat
IDE往集群中HBase中写数据 (实时写入数据)
1、创建封装对象 (列簇项)package com.aura.bean; import java.io.Serializable; //<em>hbase</em> 列簇项 public class CategoryClickCount implements Serializable { //点击的品类 private String name; //点击的次数 private lo...
用Hive、Impala查询Hbase数据
近期有项目需要向Hbase写入<em>数据</em>,为了测试<em>数据</em>写入是否正常,常用Hbase shell查询<em>数据</em>,但是用起来比较麻烦,看到Clouder官网有关于使用Impala查询Hbase的<em>操作</em>说明,做了简单的尝试,记录如下,供大家参考。 环境: CDH 5.10.2、Impala 2.7.0、Hive 1.1.0、Hbase 1.2.0 原理: Hive创建外部表,建立与Hbase表的映射关系,从而...
TB级海量数据实时加载技术的研究与实现.pdf
TB级海量<em>数据</em><em>实时</em>加载技术的研究与实现.pdf
Hbase总结(五)-hbase常识及habse适合什么场景
当我们对于<em>数据</em>结构字段不够确定或杂乱无章很难按一个概念去进行抽取的<em>数据</em>适合用使用什么<em>数据</em>库?答案是什么,如果我们使用的传统<em>数据</em>库,肯定留有多余的字段,10个不行,20个,但是这个严重影响了质量。并且如果面对大<em>数据</em>库,pt级别的<em>数据</em>,这种浪费更是严重的,那么我们该使用是什么<em>数据</em>库?<em>hbase</em>数个不错的选择,那么我们对于<em>hbase</em>还存在下列问题: 1.Column Family代表什么?
HBase分布式架构处理大数据量(高并发和实时处理)
先来了解下Hadoop的简单原理:(一) HDFS主要是用于做什么的?       HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中<em>数据</em>存储管理的基础,是基于流<em>数据</em>模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量<em>数据</em>提供了不怕故障的存储,为...
万亿级日志与行为数据存储查询技术剖析
万亿级日志与行为<em>数据</em>存储查询技术剖析 | 作者 王劲 发布于 2017年2月22日. 估计阅读时间: 1 分钟 | 1 讨论 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单 写在前面 近些年,大<em>数据</em>背后的价值也开始得到关注和重视,越来越多的企业开始保存和分析<em>数据</em>,希望从中挖掘大<em>数据</em>的价值。大<em>数据</em>产
C# XML 根级别上数据无效
XmlDocument加载xml方法 XmlDocument doc = new XmlDocument(); //加载xml 字符串 doc.LoadXml(_Store); //加载xml文件 doc.Load(_Store); //如果LoadXml指定的是文件地址,抛出异常,根级别的<em>数据</em>无效 ...
hbase 性能测试
n_splits = 40 create ‘usertable’,’family’,{SPLITS => (1..n_splits).map {|i| “user#{1000+i*(9999-1000)/n_splits}”}}create ‘usertable_snappy’,’family’,{SPLITS => (1..n_splits).map {|i| “user#{1000+i*(99
实时分析系统以及hbase、hive和impala的区别
1. 什么是<em>实时</em>分析(在线查询)系统? 大<em>数据</em>领域里面,<em>实时</em>分析(在线查询)系统是最常见的一种场景,通常用于客户投诉处理,<em>实时</em><em>数据</em>分析,在线查询等等过。因为是查询应用,通常有以下特点: a. 时延低(秒级别)。 b. 查询条件复杂(多个维度,维度不固定),有简单(带有ID)。 c. 查询范围大(通常查询表记录在几十亿级别)。 d. 返回结果数小(几十条甚至几千条)。 e. 并发数要求高
注解和反射操作注解
什么是注解? • Annotation是从JDK5.0开始引入的新技术。 • Annotation的作用: – 不是程序本身,可以对程序作出解释。(这一点,跟注释没什么区别) – 可以被其他程序(比如:编译器等)读取。(注解信息处理流程,是注解和注释的重大区别 。如果没有注解信息处理流程,则注解毫无意义) • Annotation的格式: – 注解是以“@注释名”在代码中存在的,还可以添加一些参数...
Mysql 数据实时同步hbase
一、前言 要<em>实时</em>同步<em>数据</em>,首先要能<em>实时</em>的监控到<em>数据</em>库<em>数据</em>的变化,可以使用canal、Maxwell 等工具完成。我选用canal,因为它更灵活,更合格我的项目需求。 二、通过canal监控<em>数据</em>库<em>数据</em>变化 Canal安装教程:https://www.aliyun.com/jiaocheng/1117575.html 三、项目整体架构 项目整体架构、离线同步:https://blog.csd...
MapReduce操作Hbase史上最完整范例
Hbase里的<em>数据</em>量一般都小不了,因此MapReduce跟Hbase就成了天然的好搭档。本文中,本博主将给出最详细的用MR读取Hbase中<em>数据</em>的实例。1.ZK授权表首先一点来说,Hbase是强依赖于ZK的。博主所在的team,就经常出现ZK连接数太多被打爆然后Hbase挂了的情况。一般在访问Hbase表之前,需要通过访问ZK得到授权: /** * 为<em>hbase</em>表授权。 *
java实现hbase数据库的增删改查操作(新API)
java 实现 <em>hbase</em><em>数据</em>库 的 增删改查 <em>操作</em>(新API)
hbase-spark全新的spark读写hbase的方式
http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6238007.html
快速了解Druid -- 实时数据分析软件
Druid 是什么   Druid 单词来源于西方古罗马的神话人物,中文常常翻译成德鲁伊。    本问介绍的Druid 是一个分布式的支持<em>实时</em>分析的<em>数据</em>存储系统(Data Store)。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目,并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生,它在处理<em>数据</em>的规模、<em>数据</em>处理的<em>实时</em>性方面
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
麦肯的方法——品牌策略培训资料下载
品牌的本质就是“产品的人化”;品牌的本质离不开人的本质【The Brand Essence can not separate from The Consumer’s Essence】,品牌与消费者是密不可分的。消费者的行为有其规律性与目的性,功利内容直接显现出来,产品对于消费者来说必须是有用的【The production must be useful to consumers】,这是品牌产生的基础。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sun30577/2077895?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sun30577/2077895?utm_source=bbsseo[/url]
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DedeCMSV5.6清爽的健康资讯类模版下载
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