import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.metrics.ScanMetrics; import java.io.IOException; /**
* Created by similarface on 16/8/23.
*/
public class ScanDataUseCache {
private static Table table=null;
public static Table getTable() {
if(table==null){
try {
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
//建立表的连接
return connection.getTable(TableName.valueOf("testtable"));
}catch (IOException e){
return table;
}
}
return table;
}
private static void scan(int caching,int batch,boolean small) {
int count=0;
//setCaching 设置的值为每次rpc的请求记录数,默认是1;cache大可以优化性能,但是太大了会花费很长的时间进行一次传输。
//setBatch 设置每次取的column size;有些row特别大,所以需要分开传给client,就是一次传一个row的几个column。
//setSmall 是否为小扫描
//setScanMetricsEnabled 使用了集合
Scan scan = new Scan().setCaching(caching).setBatch(batch).setSmall(small).setScanMetricsEnabled(true);
ResultScanner scanner=null;
try {
scanner = getTable().getScanner(scan);
}catch (IOException e){
System.out.println(e);
}
if (scanner!=null){
for (Result result:scanner){
count++;
}
scanner.close();
ScanMetrics metrics = scan.getScanMetrics();
System.out.println("Caching: " + caching + ", Batch: " + batch + ", Small: " + small + ", Results: " + count + ", RPCs: " + metrics.countOfRPCcalls);
}
else {
System.out.println("Error");
}
} public static void main(String[] args) throws IOException {
// Caching: 1, Batch: 1, Small: false, Results: 9, RPCs: 12
scan(1, 1, false); //Caching: 1, Batch: 0, Small: false, Results: 4, RPCs: 7
scan(1, 0, false); // Caching: 1, Batch: 0, Small: true, Results: 4, RPCs: 0
scan(1, 0, true); //Caching: 200, Batch: 1, Small: false, Results: 9, RPCs: 3
scan(200, 1, false); //Caching: 200, Batch: 0, Small: false, Results: 4, RPCs: 3
scan(200, 0, false); //Caching: 200, Batch: 0, Small: true, Results: 4, RPCs: 0
scan(200, 0, true); // Caching: 2000, Batch: 100, Small: false, Results: 4, RPCs: 3
scan(2000, 100, false); // Caching: 2, Batch: 100, Small: false, Results: 4, RPCs: 5
scan(2, 100, false); // Caching: 2, Batch: 10, Small: false, Results: 4, RPCs: 5
scan(2, 10, false); // Caching: 2, Batch: 10, Small: false, Results: 4, RPCs: 5
scan(5, 100, false); // Caching: 5, Batch: 100, Small: false, Results: 4, RPCs: 3
scan(5, 20, false); // Caching: 10, Batch: 10, Small: false, Results: 4, RPCs: 3
scan(10, 10, false);
}
} /**
Caching: 1, Batch: 0, Small: false, Results: 5, RPCs: 8
Caching: 1, Batch: 0, Small: true, Results: 5, RPCs: 0
Caching: 200, Batch: 1, Small: false, Results: 1009, RPCs: 8
Caching: 200, Batch: 0, Small: false, Results: 5, RPCs: 3
Caching: 200, Batch: 0, Small: true, Results: 5, RPCs: 0
Caching: 2000, Batch: 100, Small: false, Results: 14, RPCs: 3
Caching: 2, Batch: 100, Small: false, Results: 14, RPCs: 10
Caching: 2, Batch: 10, Small: false, Results: 104, RPCs: 55
Caching: 5, Batch: 100, Small: false, Results: 14, RPCs: 5
Caching: 5, Batch: 20, Small: false, Results: 54, RPCs: 13
Caching: 10, Batch: 10, Small: false, Results: 104, RPCs: 13
**/

这是一个9行数据的表

每行包含一些列

使用缓存为6  批量为3的扫描器

需要3个RPC

3个列装入一个Result实例

6个result到缓存中 组成一个RPC

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.metrics.ScanMetrics; import java.io.IOException; /**
* Created by similarface on 16/8/24.
*/
public class ScanWithOffsetAndLimit {
private static Table table = null; public static Table getTable() {
if (table == null) {
try {
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
//建立表的连接
return connection.getTable(TableName.valueOf("testtable"));
} catch (IOException e) {
return table;
}
}
return table;
} /**
* 遍历访问数据
* @param num 运行次序
* @param caching
* @param batch
* @param offset
* @param maxResults
* @param maxResultSize
* @param dump
* @throws IOException
*/
private static void scan(int num, int caching, int batch, int offset, int maxResults, int maxResultSize, boolean dump
) throws IOException {
int count = 0;
Scan scan = new Scan().setCaching(caching).setBatch(batch)
.setRowOffsetPerColumnFamily(offset)
.setMaxResultsPerColumnFamily(maxResults)
.setMaxResultSize(maxResultSize)
.setScanMetricsEnabled(true);
ResultScanner scanner = getTable().getScanner(scan);
System.out.println("Scan #" + num + " running...");
for (Result result : scanner) {
count++;
if (dump)
System.out.println("Result [" + count + "]:" + result);
}
scanner.close();
ScanMetrics metrics = scan.getScanMetrics();
System.out.println("Caching: " + caching + ", Batch: " + batch +
", Offset: " + offset + ", maxResults: " + maxResults +
", maxSize: " + maxResultSize + ", Results: " + count +
", RPCs: " + metrics.countOfRPCcalls);
} public static void main(String[] args) throws IOException {
//偏移为0 最大2个cell 所以会扫描到列1 和列2
scan(1, 11, 0, 0, 2, -1, true);
//偏移为4 最大2个cell 所以会扫描到列5 和列6
scan(2, 11, 0, 4, 2, -1, true);
//
scan(3, 5, 0, 0, 2, -1, false);
scan(4, 11, 2, 0, 5, -1, true);
scan(5, 11, -1, -1, -1, 1, false);
scan(6, 11, -1, -1, -1, 10000, false);
}
} /**
Caching: 11, Batch: 0, Offset: 0, maxResults: 2, maxSize: -1, Results: 5005, RPCs: 458
Caching: 11, Batch: 0, Offset: 4, maxResults: 2, maxSize: -1, Results: 1, RPCs: 3
Caching: 5, Batch: 0, Offset: 0, maxResults: 2, maxSize: -1, Results: 5005, RPCs: 1004
Caching: 11, Batch: 2, Offset: 0, maxResults: 5, maxSize: -1, Results: 5009, RPCs: 458
Caching: 11, Batch: -1, Offset: -1, maxResults: -1, maxSize: 1, Results: 5005, RPCs: 11012
Caching: 11, Batch: -1, Offset: -1, maxResults: -1, maxSize: 10000, Results: 5005, RPCs: 469
**/

Hbase之缓存扫描加快读取速度的更多相关文章

  1. ASP.NET状缓存Cache的应用-提高数据库读取速度

    原文:ASP.NET状缓存Cache的应用-提高数据库读取速度 一. Cache概述       既然缓存中的数据其实是来自数据库的,那么缓存中的数据如何和数据库进行同步呢?一般来说,缓存中应该存放改 ...

  2. 优化SQLServer数据库加快查询速度

    查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 ...

  3. 使用Openresty加快网页速度

    新年快乐~~~ 上一篇文章讲到使用多级缓存来减少数据库的访问来加快网页的速度,只是,仍旧没有"嗖"一下就加载出来的感觉,想再优化一下,优化代码什么的已经到了极限.上周无意中看到了o ...

  4. mysql千万级数据库插入速度和读取速度的调整记录

    一般情况下mysql上百万数据读取和插入更新是没什么问题了,但到了上千万级就会出现很慢,下面我们来看mysql千万级数据库插入速度和读取速度的调整记录吧. 1)提高数据库插入性能中心思想:尽量将数据一 ...

  5. 数据读取速度达1.5G/s,UFS 2.1存储技术曝光

    目前最快的是苹果NVME,当然UFS2.1也不差 iPhone6s与iPhone6s Plus在硬件的规格上有了很大的提升,但是它们身上的变化远没有苹果在发布会上所提到的A9处理器.1200万摄像头以 ...

  6. 160304-01、mysql数据库插入速度和读取速度的调整记录

    需求:由于项目变态,需要在一个比较短时间段急剧增加数据库记录(两三天内,由于0增加至5亿).在整个过程调优过程非常艰辛 思路: (1)提高数据库插入性能中心思想:尽量将数据一次性写入到Data Fil ...

  7. mysql千万级数据库插入速度和读取速度的调整

    mysql上百万数据读取和插入更新一般没什么问题,但上千万后速度会很慢,如何调整配置,提高效率.如下: 1.尽量将数据一次性写入DataFile和减少数据库的checkpoint操作,调整如下参数: ...

  8. Linux检测硬盘读取速度

    1. 清空缓存 > /proc/sys/vm/drop_caches 2. 测试读取速度 a. 将/dev/zero中数据按1M的数据单位写入testfile,共写512个单位,并不通过缓存 c ...

  9. Android开发之制作圆形头像自定义View,直接引用工具类,加快开发速度。带有源代码学习

    作者:程序员小冰,CSDN博客:http://blog.csdn.net/qq_21376985 QQ986945193 博客园主页:http://www.cnblogs.com/mcxiaobing ...

随机推荐

  1. Java中数组的特性

    转载:http://blog.csdn.net/zhangjg_blog/article/details/16116613 数组是基本上所有语言都会有的一种数据类型,它表示一组相同类型的数据的集合,具 ...

  2. WCF 下载“http://localhost:XXX”时出错。无法连接到远程服务器。由于目标计算机积极拒绝,无法连接。

    根据理论,WCF既然查找不到该地址 应该是没打开Service,或者说该端口被防火墙保护了,关了防火墙没解决,最后一试成功了. 我的服务端和客户端都位于一个解决方案中,当运行服务端时,则 [添加服务引 ...

  3. zookeeper系列之九—zookeeper数据模型

    http://nileader.blog.51cto.com/1381108/946788 本文主要讲述了Zookeeper的数据模型,包括Zookeeper的数据视图,节点的层次结构以及节点类型等基 ...

  4. int转多进制

    char buf[4]; int len=100; _itoa(len,buf_len,16);//16代表十六进制,可用其他进制

  5. .Net六大验证及使用方法

    C#包含有六种验证方式,分别为: 一.非空验证  RequiredFieldValidator. 二.对比验证 CompareValidator. 三.范围验证 RangeValidator. 四.正 ...

  6. jquery之 on()方法

    原文地址:http://www.365mini.com/page/jquery-on.htm on()函数用于为指定元素的一个或多个事件绑定事件处理函数. 此外,你还可以额外传递给事件处理函数一些所需 ...

  7. request 获取各种路径

    从request获取各种路径总结 request.getRealPath("url"); // 虚拟目录映射为实际目录 request.getRealPath("./&q ...

  8. CentOS系统下各文件夹的作用

    linux下的文件结构,看看每个文件夹都是干吗用的 /bin 二进制可执行命令 /dev 设备特殊文件 /etc 系统管理和配置文件 /etc/rc.d 启动的配置文件和脚本 /home 用户主目录的 ...

  9. oracle小测试

    1.请解释以下几个函数意思:NVL.TRUNC.DECODE.TO_DTAE.TO_CHAR.CONVERT.ROUND.TRIM.ISNULL.SUBSTR.GROUP BY.HAVING 答: N ...

  10. SQL索引一步到位

    以下均非原创,仅供分享.学习!!! SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱. 1.1 什么是索引? S ...