压缩格式:默认压缩格式是NONE.可选值有GZ.LZO.SNAPPY. 版本数:HBase默认定义为3个版本. 以秒为单位的存活时间TTL:使用对象是行中的列簇,一旦达到过期时间,HBase会删除这些行. 快大小:HBase默认的块大小是64KB,不同于HDFS默认64MB的块大小.原因是HBase需要支持随机访问.一旦找到了行键所在的块,接下来就会定位对应的单元格.使用64KB大小的块扫描速度显然优于64MB大小的块. 内存模式:默认值是false.如果设置为true,HBase会尝试将整个列

调整ESX的VMFS磁盘格式的块大小,让单个虚拟磁盘支持更大容量 前因:客户搭建了VMware ESX企业版的测试平台:有一天接到一个需求,是测试数据库的,需要一个300G的磁盘. 解决过程: 1.按照操作手册,找到磁盘修改选项,准备调整磁盘大小由原来的150G调整为300G,当修改完数值时,确定后却出现错误提示,说可分配最大空间为256G. 2.与VMware工程师联系,提供的解决方案是:vmkfstools 磁盘扩容命令 2.1 vmkfstools -X 300G 1.Windows\ 2

1. 为什么要调整输出块大小 首先在RTMP_Connect0函数中LibRTMP是关闭了Nagle算法这个TCP选项的,为了实时性这样做是好的,但是要注意到LibRTMP的结构体RTMP的成员是有m_outChunkSize,并且在RTMP_Init函数中被初始化了默认值128,然后整个LibRTMP代码没有改变m_outChunkSize的接口函数,内部也没有改变m_outChunkSize的实现逻辑,也没有发送改变块大小的消息给流媒体服务器的代码逻辑,关闭Nagle加如此小的块大小会导致很

以下内容转自:http://blog.csdn.net/samhacker/article/details/23089157?utm_source=tuicool&utm_medium=referral http://snglw.blog.51cto.com/5832405/1643587 小文件BLOCK占用 [小于块大小的小文件不会占用整个HDFS块空间.也就是说,较多的小文件会占用更多的NAMENODE的内存(记录了文件的位置等信息):再者,在文件处理时,可能会有较大的网络开销.] 一个常

1    引言 应需求,在海思板子上测试SATA读写速度,用dd指令,每次分别读/写不同大小的块    (bs),同时检测运行dd命令CPU占比,记录读/写速度和CPU占比. 2    实验过程 2.1     用dd指令对SATA分区进行多次文件写入,写入总大小分别为320M, 640M, 1280M, 2560M,单次写入块大小分别为512B, 1K, 2K, 4K, 8k, 16K, 32K, 64K, 128K, 256K, 512K, 1024K, 2M, 4M, 8M, 16M, 3

(一)问题 今天在使用Pl/sql developer查看表空间大小的时候,报错误:ORA-00379 缓冲池 DEFAULT 中无法提供 32K 块大小的空闲缓冲区,具体如下图: SQL> select * from dba_data_files; 通过网上查找问题原因,最终发现是因为之前设置了db_32k_cache_size参数,并且建立了32k block size大小的表空间,但是现在用了旧的参数文件,导致无法为相应的块按照32k的block_size来分配buffer cache.

HDFS 文件块大小 HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,老版本中是64M HDFS的块比磁盘的块大,其目的是为了最小化寻址开销.如果块设置得足够大,从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间.因而,传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘传输速率. 如果寻址时间约为10ms,而传输速率为100MB/s,为了使寻址时间仅占传输时间的1%,我们要将块大小设置

查看操作系统块大小:#tune2fs  -l /dev/sda1 |grep 'Block size'               ( tune2fs  -l  /dev/sda1可以查看更多相关文件系统的详细信息 ) 查看os系统页的大小: #getconf PAGESIZE 查看某分区的block和inode的数量和大小,通常block比inode多 tune2fs  -l  /dev/sda1 |grep 'Block count' tune2fs  -l  /dev/sda1 |grep

题目传送门 https://lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2906 题解 如果可以离线的话,那么这个题目就是一个莫队的裸题. 看上去这个数据范围也还会一个根号算法,所以考虑分块. 每一次询问,我们需要知道整块的答案.如果单独知道整块看上去不太好搞,所以可以预处理整块到整块的答案.令 \(c[i][j][k]\) 表示从 \(i\) 块到 \(j\) 块 \(\leq k\) 的答案,询问的时候 \(ans\) 先加上中间整块的 \(c\) 值,然后枚举

题面 luogu传送门 分析 先分块,设块大小为x(之后我们会证明块大小取何值会更优) 步骤1 把所有的数离散化,然后对每个值开一个vector pos[i],pos[i]存储数i出现的位置 我们设查询的区间为[l,r],需要求数v出现的次数,然后在vector中二分查找出第一个>=l的数的位置p1,和第一个>r的数的位置p2,p2-p1即为数v出现的次数 例: 离散化后的数组a={1,3,3,2,3,1,3 },则pos[3]={2,3,5,7},因为第2,3,5个数为3 我们需要查找[2,

1.概述 hadoop集群中文件的存储都是以块的形式存储在hdfs中. 2.默认值 从2.7.3版本开始block size的默认大小为128M,之前版本的默认值是64M. 3.如何修改block块的大小? 可以通过修改hdfs-site.xml文件中的dfs.blocksize对应的值. 注意:在修改HDFS的数据块大小时,首先停掉集群hadoop的运行进程,修改完毕后重新启动. 4.block块大小设置规则 在实际应用中,hdfs block块的大小设置为多少合适呢?为什么有的是64M,有的

网站为了设计的更好看,会有很多的样式,而用php来控制样式很常见,无聊写了一个可以用于列表展示的样式,不喜忽喷. 1.先添加一个style样式控制div默认不换行 <style>div{float:left} </style> 2.然后输入PHP代码 <?php $arr = array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20); foreach($arr as $key => $val){ $j = 1;

package com.slp.hdfs; import org.apache.commons.io.output.ByteArrayOutputStream; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.apache.hadoop.fs.F

首先,使用df命令查看所在磁盘 df -hT 显示: Filesystem Type Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 ext4 15G .1G 12G % / tmpfs tmpfs 372M 372M % /dev/shm 看到虚拟磁盘为/dev/vda1,然后,使用tune2fs查看 /dev/vda1 | grep "Block size"

C:\Users\xyw>fsutil fsinfo ntfsinfo 用法 : fsutil fsinfo ntfsinfo <volume pathname> 例如 : fsutil fsinfo ntfsinfo C: C:\Users\xyw>fsutil fsinfo ntfsinfo d: NTFS 卷序列号 :                   0x00037b060006d37d 版本 :                            3.1 扇区数量 :

这是有疑惑的一个问题,因为在董西成的<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>中提到这个值是64M,而<Hadoop权威指南>中却说是128M,到底哪个是对的呢? 我觉得应该都是对的,可能是版本不同导致的不一致,后面终于在Stack OverFlow找到了答案: 在Apache Hadoop中默认是64M,Cloudera Hadoop版本中默认是128M. ps:顺便说一下,清华大学出版社出版的<Hadoop权威指南>翻译得特别烂,实际上

134217728 / 1024 = 131072 / 1024 = 128

使用mongo shell连到mongos执行命令:AllChunkInfo("dbname.cellname",true) 点击(此处)折叠或打开 AllChunkInfo = function(ns, est){ var chunks = db.getSiblingDB("config").chunks.find({"ns" : ns}).sort({min:1}); //this will return all chunks for the

本课主题 HBase 读写数据的流程 HBase 性能优化和最住实践 HBase 管理和集群操作 HBase 备份和复制 引言 前一篇 HBase 基础 (HBase 基础) 简单介绍了NoSQL是什么和重点讨论 HBase 数据库的特点,在这一篇会进一步介绍 HBase 的其他特性和机制,比如读写数据的流程,在读写过程中 WAL,MemStore 的作用,还会谈谈一些数据缓存机制,明白在什么场景下需要用那一种缓存策略?如何对频繁使用的数据进行快速响应,从检索上提升查询效率和从内存层面上运用不同

第2章 Apache HBase配置 本章在“入门”一章中进行了扩展,以进一步解释Apache HBase的配置. 请仔细阅读本章,特别是基本先决条件,确保您的HBase测试和部署顺利进行,并防止数据丢失. 熟悉支持和测试期望.   2.1 配置文件 2.1.1 配置信息介绍 Apache HBase使用与Apache Hadoop相同的配置系统. 所有配置文件都位于conf /目录中,需要保持群集中每个节点的同步 2.1.2 配置文件简介 backup-masters 默认情况下不存在.一个纯

Block Cache HBase提供了两种不同的BlockCache实现,用于缓存从HDFS读出的数据.这两种分别为: 默认的,存在于堆内存的(on-heap)LruBlockCache 存在堆外内存的(off-heap)BucketCache 下面我们会讨论每种方法的优点和缺点.如何对两种方式做选择,以及这两种类型的相关配置. Cache Choices LruBlockCache是最初始的实现,并且全部存在Java堆内存中.BucketCache是另一个选择,主要用于将block cach