3.1.1,为什么选用HBases a)      容量巨大 HBase 的单表可以有百亿行.百万列,数据矩阵横向和纵向两个维度所支持的数据量级 都非常具有弹性.传统的关系型数据库,如 Oracle 和 MySQL 等,如果数据记录在亿级别, 查询和写入的性能都会呈指数级下降,所以更大的数据量级对传统数据库来讲是一种灾难. 而 HBase 对于存储百亿.千亿甚至更多的数据都不存在任何问题.对于高维数据,百万量级的列没有任何问题. b)     面向列 HBase 是面向列的存储和权限控制,并支持

HDFS Read调优 在基于 HDFS 存储的 HBase 中,主要有两种调优方式: 绕过RPC的选项,称为short circuit reads 开启让HDFS推测性地从多个datanode读数据的选项,称为 hedged reads Short-Circuit Reads 一般来说,HBase RegionServer 与 HDFS DataNode在一起,所以可以实现很好的数据本地化.但是在早期Hadoop 1.0.0版本中,RegionServer 在与 DataNode通过RPC通信

关键词:sql server低版本到高版本还原 故障问题,图中备份集(红色框线部分)没有数据,无法选择,导致无法还原 解决办法: [1] 低版本的备份到高版本的,用语句可以还原 注意事项: 低版本不一定能够拿到高版本还原.两个先决条件:(1)不能跳过架构平台,即不能跳过SQL Server 7.0 或者 2005.(2)原数据库不能有不能修复的错误.

1.高内聚 首先我们来看看内聚的含义:软件含义上的内聚其实是从化学中的分子的内聚演变过来的,化学中的分子间的作用力,作用力强则表现为内聚程度高.在软件中内聚程度的高低,标识着软件设计的好坏. 我们在进行架构设计时的内聚高低是指,设计某个模块或者关注点时,模块或关注点内部的一系列相关功能的相关程度的高低. 例如:下单模块: 一般情况下,下单模块都会有如下的信息,订单的信息,产品的信息及谁下的单(买家信息).这是基本的,那么我们设计的时候就要把相关的功能内聚到一起.当然这是从大功能(下单管理)上来说

1.关于sudo不需要输密码,低权限执行高权限,在root下的命令visudo放开%wheel ALL:保存退出, 执行gpasswd -a yourusername wheel 2.脚本命令下的,权限变更执行跨用户脚本,有两种方式: <1>字符串输入: su - ossuser -c “cd  /opt/neteco_priv/ossuserbin;./uninstall_neteco_ossuser.sh” <2>利用EOF代码块切换: #!/bin/bashsu - test

一.关于负载 什么是负载:负载就是cpu在一段时间内正在处理以及等待cpu处理的进程数之和的统计信息,也就是cpu使用队列的长度统计信息,这个数字越小越好(如果超过CPU核心*0.7就是不正常) 负载分为两大部分:CPU负载.IO负载 例如,假设有一个进行大规模科学计算的程序,虽然该程序不会频繁地从磁盘输入输出,但是处理完成需要相当长的时间.因为该程序主要被用来做计算.逻辑判断等处理,所以程序的处理速度主要依赖于cpu的计算速度.此类cpu负载的程序称为“计算密集型程序”. 还有一类程序,主要从

// centos 默认有php 版本太低转移到高版本的解决办法 php -v 版本低 ln -s /usr/local/php/bin/php /usr/bin/php

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.HDFS高可用 1.基础描述 在单点或者少数节点故障的情况下,集群还可以正常的提供服务,HDFS高可用机制可以通过配置Active/Standby两个NameNodes节点实现在集群中对NameNode的热备来消除单节点故障问题,如果单个节点出现故障,可通过该方式将NameNode快速切换到另外一个节点上. 2.机制详解 基于两个NameNode做高可用,依赖共享Edits文件和Zookeeper集群: 每个NameNode节点配置一

以低代码和高代码(原生JS代码)混编的方式引入了AI算法,学习如何使用表达式调用原生代码的.整个过程在众触低代码应用平台进行,适合高阶学员. AI智能级别演示 AI算法分三个等级,体现出来的智能水平不同. 切换皮肤 切换棋阵 各棋子的走法规则 先动手玩一玩:https://chinese-chess.zc-app.cn/z 详尽的的教学请移步哔哩哔哩视频:https://www.bilibili.com/video/BV1e44y1j7Ab 初始数据 onReady里: $v.设置 = {AI搜

系列目录 RabbitMQ 入门系列:1.MQ的应用场景的选择与RabbitMQ安装. RabbitMQ 入门系列:2.基础含义:链接.通道.队列.交换机. RabbitMQ 入门系列:3.基础含义:持久化.排它性.自动删除.强制性.路由键. RabbitMQ 入门系列:4.基础编码:官方SDK使用:链接创建.单例改造.发送消息.接收消息. RabbitMQ 入门系列:5.基础编码:交换机的进阶介绍及编码方式. RabbitMQ 入门系列:6.保障消息:不丢失:发送方.Rabbit存储端.接收方

HDFS 高可用分布式环境搭建 作者:Grey 原文地址: 博客园:HDFS 高可用分布式环境搭建 CSDN:HDFS 高可用分布式环境搭建 首先,一定要先完成分布式环境搭建 并验证成功 然后在 node01 上执行stop-dfs.sh 重新规划每个节点的职责 host NN JNN DN ZKFC ZK node01 √ √ √ node02 √ √ √ √ √ node03 √ √ √ node04 √ √ 修改node01~node04节点上的配置文件 vi $HADOOP_HOME/e

1.背景(abstract) 笔者算是一个极客类型的程序员了.喜欢探索一些程序内在的原理.稳定性.自动化运维.健壮性,很多时间也会 去对程序的内存使用率.cpu使用率锱铢必较.尽量克扣掉不必要的cpu和内存资源,这在一定程序上能节省成本,比如 笔者曾经在阿里云托管java web服务器,1GHz/1G的虚拟主机,使用了springMVC,由于使用的jar包比较多,占用cpu和 内存资源多,远程ssh连接到服务器时几乎不能在有空闲的资源响应我的请求.那个程序不“疾”而终.然后就没有然后了. 做过个

问题出现 有两台物理机,一台是192.168.1.15,另一台是192.168.1.43.二者的netsnmp版本相同. 使用snmpwalk去访问两台机器,获取tcp重传数(tcpRetransSegs)时,192.168.1.43回复时间非常长.多达140s+,但是相同配置的192.168.1.15只需要30ms. -bash-4.1# time snmpwalk -v 2C -c cluster -t 200 -r 0 192.168.1.15 .1.3.6.1.2.1.6.12 TCP-

HBase作为一个分布式存储的数据库,它是如何保证可用性的呢?对于分布式系统的CAP问题,它是如何权衡的呢? 最重要的是,我们在生产实践中,又应该如何保证HBase服务的高可用呢? 下面我们来仔细分析一下. 1. 什么是分布式系统的CAP? CAP是指一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance). Consistency 一致性 一致性指更新操作成功并返回客户端完成后,分布式系统中所有节点在同一时间的数据完全一致. 从

一.业务背景+系统架构 本次场景为kafka+storm+redis+hbase,通过kafka的数据,进入storm的spout组件接收,转由storm的Bolt节点进行业务逻辑处理,最后再推送进kafka. 表数据相关的逻辑为:查询Hbase表数据,首次查询会写入redis和storm cache,再次查询,会直接从redis或cache中取值. storm应用: 二.性能测试场景 1.数据:json类型的用户偏好数据700万 2.灌入方式:java脚本 3.hbase表:生产全量数据导入

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重. 因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase等也都无法正常工作,并且重新启动 Nam

低版本xcode调试本真机高版本系统 //打开此路径把最新的文件拷贝到这里就可以了 /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/DeviceSupport

1.把数据表test从hbase下拷出 hdfs dfs -get /hbase/data/default/test /home/hadoop/hbase/test 2.文件放到新集群的系统上 scp /home/hadoop/hbase/test.tar.gz  root@192.168.1.1:/home/hadoop/hbase/ tar -zxvf test.tar.gz ./ 3.文件拷入新的hadoop集群hbase下 hdfs dfs -put /homr/hadoop/hbase

SqlServer低版本数据库不能直接还原或附加Sql高版本数据库或备份文件,我们常用DTS互导的方式,如果不同版本数据库不可访问,可以使用高版本数据库的DTS导出整个库的相应低版本建库脚本与数据,然后放在低版本数据库中去执行,常见如:我们库数据库一般是SqlServer2008+,有的客户使用的是2005版本的数据库,这时我们就提供了2005版本的建库脚本供用户自己在机器上执行,但由于文件过大(可以分成几个文件)会导致执行过程中内存不够的情形,对于此类种种情况我们可以使用命令行方式导入建表脚本

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work