问题:通过HBase访问服务在HBase中查询 ASSET_NORMAL 表速度很慢 如下,查询一条数据需要2.970s时间: 如下,统计总条数需要14.675s时间: HBase访问服务部署了3个节点: HBase部署了3个节点: 表 ASSET_NORMAL 部署了2个区域: 查看HBase的配置信息: 通过DBeaver查询,不经过HBase访问服务,查询速度依然慢,说明主要问题不在于HBase访问服务,而在于HBase自身,推断是由于没有对HBase建二级索引所致. 解决方法:基于Pho

今天碰到一个非常奇怪的问题问题,一条SQL语句在PL/SQL developer中很慢,需要9s,问题SQL: SELECT * FROM GG_function_location f WHERE f.parent_id ='03000000000001';  表GG_function_location有5千万的数据,parent_id上是有索引的. 诊断第一步:就在PL/SQL developer中按F5,看到的执行计划是走索引的,应该不会慢啊. 第二步:在sqlplus中用autotrace

这个问题我去网上搜索了一下,发现了很多的解决方案都是增加的nproc数量,即用户最大线程数的数量,但我修改了并没有解决问题,最终是通过修改hadoop集群的最大线程数解决问题的. 并且网络上的回答多数关于增加nproc的答案不完整,我这里顺便记录一下. 用户最大线程数可以通过linux下的命令 ulimit -a 查看,屏幕输出中的max user processes就是用户最大线程数,默认通常为1024. 修改这个参数的地方是在/etc/security/limits.conf以及/etc/s

当读取到文件末尾时,会碰到EOF,如何解决呢?    方法一:我们可以通过(ch=fin.get())!=EOF来结束读取,这样就不会像eof()那样碰到EOF之后,还会再进行一次读取,导致输出一个无用的结束符或者重复前一字符 //a.txt中的内容为abc #include <iostream> #include <fstream> using namespace std; int main() { ifstream fin("a.txt"); char ch

hbase删除table时,显示table不存在,但是创建table时,显示table存在. 解决方案: 清空zookeeper数据.(重新安装zookeeper)

Hbase创建表时遇到以下错误: ERROR: org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException: HBase is able to connect to ZooKeeper but the connection closes immediately. This could be a sign that the server has too many connections (30 is the default). Consider ins

今天导入Excel数据时,发现很多浮点数据被自动四舍五入只保留了三位,原来是jxl里对getContents()进行了封装,对数值型数据作了该处理.一般我们会对读取excel的一整套流程作为工具类,那么在读取单元格数据时,应该将数据分成三类(一般情况):日期,数值,普通字符串.最后统一转换成字符串类型. 如果是日期类型,可以使用DateCell对象提供的方法: SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Cell

问题描述在一个函数调用中,使用二级指针作为函数参数,传递一个字符串指针数组,但是在访问的时候,却出现了运行时错误,具体表现为"0xCCCCCCCC 读取字符串的字符时出错". 第一反应是字符串忘记初始化了,但是一检查不对,我初始化了啊.怎么会出现这种问题,然后通过单步调试发现是传值的二级指针指向的指针数组访问越界了,代码片段如下-- while ((string = *strings++) != NULL) { while (*string != '\0') { if (*string

mapreducer编程模型是一种八股文的代码逻辑,就以用户行为分析求流存率的作为例子 1.map端来说:必须继承hadoop规定好的mapper类:在读取hbase数据时,已经有现成的接口 TableMapper,只需要规定输出的key和value的类型 public class LoseUserMapper extends TableMapper<KeyStatsDimension, Text> { //////////省去代码 在执行map方法前会执行setup方法,在流失率的时候 比如

Mapper读取HBase数据 package MapReduce; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.ma

根据快照名称读取hbase快照中的数据,在网上查了好多资料,很少有资料能够给出清晰的方案,根据自己的摸索终于实现,现将代码贴出,希望能给大家有所帮助: public void read(org.apache.hadoop.conf.Configuration hadoopConf, Pipeline pipeline, ReaderParam readerParam, int batchSize) { limiter = RateLimiter.create(readerParam.getFet

Spark1.6.2读取SolrCloud 5.5.1 //httpmime-4.4.1.jar // solr-solrj-5.5.1.jar //spark-solr-2.2.2-20161007.041156-1-shaded.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("Test") // 创建 spark context val sc = new SparkContext(sparkConf) val sqlContext

public class LabelJob { public static void main(String[] args) throws Exception { Job job = Job.getInstance(new Configuration()); job.setJarByClass(LabelJob.class); job.setJobName("Hbase.LabelJob"); Configuration conf = job.getConfiguration(); c

写这篇博客,首先检讨一下自己,因为以前串口的程序,也和步进电机一样,时灵时不灵,我现在终于知道这是为什么了,因为51上有三个串口,一个公口,一个母口,一个usb转串口,这样的话,串口有3个了,我手头上有usb转串口线,也就是平时用来下程序的那根线,还有一个母口的线,今天我很纠结这两个的驱动,因为今天用usb转串口线,可以实现单片机和电脑的通信,但是用母口线,奇怪的是他并没有想象中的那种效果,更奇葩的是单片机下电它还能接收到数据 尼玛了这么久,还是看一下今天的程序,这个程序很简单,也就是上一次屡次

c++ 类名和enum时重复时要在类名前加class:: 一些不好的习惯都是用小写,但又没有区分开token,看看代码再说,下面的代码是我在测试polymorphism时写的一部分,怎么也查不出,最后主意到下面红色标志出来的语句,他们(animal)重复了,要区分开来. 重复名的有很多情况,以后遇见再在一起总结,先记录下来. #include <iostream> #include <cstring> #include <string> using namespace

c#中运行时编译时 多态   public class aa { } public class bb:aa { } public class cc { public static void Main() { } 多态性(Polymorphism)一词最早用于生物学,指同一种族的生物体具有相同的特性. 在C#中多态性的定义是:同一操作作用于不同的类的实例.不同的类将进行不同的解释.最后产生不同的执行结果. C#支持两种类型的多态性: 编译时的多态性(静态联编) 编译时的多态性是通过重载来实现的.方

针对平时工作中,zabbix snmp出现异常超时.不稳定.时通时断:Timeout while connecting 等的情况,以下我将以使用乐维监控为例,进行解决方案的详细叙述.   一.问题:设备SNMP不通 网络设备SNMP不通 Timeout while connecting to"192.168.1.99:161".    1.1 检查配置 1.  管理IP是否对应上     2.  对象团体名是否正确    3.  监控项snmp版本是否对应上    4.  根据以上3点

问题: 现有一客户要求上午闲时由原来的9:00追加到9:30 即: 9:30——12:00为忙时 14:00——18:00为忙时 其他为闲时 忙时费率为0.04元即4分 闲时费率为0.025元即2分5 具体案例:

安装mysql时 make 时 提示 redeclaration of C++ built-in type ‘bool’ 错误 由于gcc-c++是在./configure后进行编译的 重新./configure ,在make && make install

这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli(关于SparkSQL和Hive的整合,见文章后面的参考阅读). 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler . 环境篇 hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0 部署情况如下图:   测试集群,将Spark Worker部署在每台Dat

Spark1.6.2 读取 HBase 1.2.3 //hbase-common-1.2.3.jar //hbase-protocol-1.2.3.jar //hbase-server-1.2.3.jar //htrace-core-3.1.0-incubating.jar //metrics-core-2.2.0.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("User") // 创建 spark context val sc = n