ZooKeeper Observers Observers: Scaling ZooKeeper Without Hurting Write Performance How to use Observers Example use cases Observers: Scaling ZooKeeper Without Hurting Write Performance Although ZooKeeper performs very well by having clients connect d…

哈喽!大家好,我是小奇,一位不靠谱的程序员 小奇打算以轻松幽默的对话方式来分享一些技术,如果你觉得通过小奇的文章学到了东西,那就给小奇一个赞吧 文章持续更新 一.前言 今天清明假期,赶上北京玉渊潭公园樱花盛开,女朋友非要拉着我去看樱花,我头一天晚上干文章到三点半,我很想睡觉,但是没办法,军令难违呀. 来到这里犹如来到了花的海洋,让我浑身的艺术细菌开始躁动,我忍不住吟诗一首"樱花落尽子规啼.闻道龙标过五溪,我寄愁心与明月.随君直到夜郎西",啊,美丽的樱花啊. 这时旁边的公园管理员满是疑惑…

本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能.和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入HLog,再写入对应的缓存Memstore,当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后,系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件. 开发者盛宴来袭!7月28日51CTO首届开发者大赛决赛带来技术创新分享 本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能.和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入H…

​引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择.相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多. 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark.Hbase.Presto.Flink.Druid 等大数据框架. 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景.客户使…

以下为使用hbase一段时间的三个思考,由于在内存充足的情况下hbase能提供比较满意的读性能,因此写性能是思考的重点.希望读者提出不同意见讨论 1 autoflush=false的影响 无论是官方还是很多blog都提倡为了提高hbase的写入速度而在应用代码中设置autoflush=false,然后lz认为在在线应用中应该谨慎进行该设置.原因如下: a autoflush=false的原理是当客户端提交delete或put请求时,将该请求在客户端缓存,直到数据超过2M(hbase.client…

本文转载:https://blog.csdn.net/han_cui/article/details/54767208?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg 解决 Redis 只读不可写的问题在 Redis 终端上进行读写操作,发现只读不可写,GET 操作是正常的,SET 操作提示错误:(error)MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots,but is currently not able to persist on di…

kafka在Zookeeper上的节点如下图: 该图片盗自大牛的博客http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/23744675 服务端开启的情况下,进入客户端的命令:{zookeeper目录}/bin/zkCli.sh 以下是几个zookeeper客户端用的命令,不只kafka,其他任何注册到zookeeper的服务都可以使用这些命令. 1,ls ls会显示该节点下的子节点信息 比如: ls / 显示zookeeper根目录下的子节点,其中kaf…

Of course, like any technology MongoDB has its strengths and weaknesses. MongoDB is designed for OLTP workloads. It can do complex queries, but it’s not necessarily the best fit for reporting-style workloads. Or if you need complex transactions, it’s…

问题现象 使用ECharts树图,在数据维度大,节点过多时,所看到的内容会重叠交错,无法查看. 原因 在给定ECharts树图容器尺寸后,无论数据多么庞大或者稀少,数据始终会尝试在给定容器内撑满.全部显示. 处理 var container = document.getElementById('chart-panel'); myChart.on('click', function (params) { if (params.componentType === 'series') { // 点击到…

Indexes 和全部db一样,索引肯定都会引起写性能的下降,mongodb也没啥特别的,相对索引对读性能的提示,这些消耗通常是能够接受的,所以该加入的索引还是要加入.当然须要慎重一些.扯点远的,以前我碰到过一个case.由于一个表的索引数量太多,导致兴许磁盘的util越来越高,达到70%.而刚加入的副本集成员磁盘uitl才20%不到. 后来发现是由于索引太多.越到后面造成的索引碎片也就越来越多.后来的处理方法是定期都挨个重做副本集的成员. Document Growth and the MMA…