本文主要涉及flush流程,探讨flush流程过程中引入的问题并阐述2种解决策略,最后简要说明Flush执行策略. 对于Compaction,本文主要探讨Compaction要解决的本质问题以及由Compaction引入的问题.面对Compaction带来的双刃剑,如何根据自己的业务模型合理的执行Compaciton,不同的场景可以采用不同的Compaction策略以及如何选择待合并文件. Flush 1. Flush流程(HBase 1.*) MemStore中的数据,达到一定的阈值,被Flu

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  5.网络速度慢  6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)  7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列  10.查询语句不好,没有优化可以通过如下方法

一.shell 查询 hbase 查询相当简单,提供了get和scan两种方式,也不存在多表联合查询的问题.复杂查询需通过hive创建相应外部表,用sql语句自动生成mapreduce进行.但是这种简单,有时为了达到目的,也不是那么顺手.至少和sql查询方式相差较大. hbase 提供了很多过滤器,可对行键,列,值进行过滤.过滤方式可以是子串,二进制,前缀,正则比较等.条件可以是AND,OR等 组合.所以通过过滤,还是能满足需求,找到正确的结果的. 1.1 过滤器类型 HBase 最新官方文档中

Oracle查询速度慢的原因总结 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5,网络速度慢6,查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)7,锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)8,sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.9,返回了不必要的行和列10,查询语句不好,没有优化可以通过如下方法

项目背景: 在这次影像系统中,我们利用大数据平台做的是文件(图片.视频等)批次的增删改查,每个批次都包含多个文件,上传完成以后要添加文件索引(文件信息及批次信息),由于在Hbase存储的过程中,每个文件都对应一个文件rowKey,一个批次就会有很多个RoweKey,查询的下载的时候就必须根据每个文件的rowkey找到对应的文件,如果一个批次有很多个文件的话,就需要查找很多次,这样是很浪费时间的,一开始没注意这么多,开发并且完成功能测试后,觉得一切OK,但是作为大数据后台,对效率的要求非常高,在压

SQL查询速度慢的原因分析和解决方案 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 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,

Phoenix是个很好的hbase 查询工具,在hbase中安装也很简单,可以按照 http://www.cnblogs.com/laov/p/4137136.html 这个连接中进行配置客户端和服务端的Phoenix. PhoenixSQL有如下类: 增删数据:ExecutableAddColumnStatement.ExecutableDropColumnStatement 创建/删除表格:ExecutableCreateTableStatement.ExecutableDropTableS

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

特征1: hbase.client.RetriesExhaustedException: Can't get the locations 特征2: hbase日志报错如下:org.apache.zookeeper.KeeperException$ConnectionLossException: KeeperErrorCode = ConnectionLoss for /hbase/hbaseid 特征3: unexpected error, closing socket connection a

今天看到一位博友的文章,觉得不错,转载一下,希望对大家有帮助,更多文章,请访问:http://blog.haoitsoft.com 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 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞

背景:我司作为某运营商公司的技术咨询公司,发现有第三方开发公司在使用HBase 1.1.2 (HDP 2.4.2.258版本)一段时间使用正常后,从某一天开始报OOM,从而导致RegionServer宕机. 故障排查步骤 查看 regionserver的log和stdout.由于是突然宕机,log没有任何error信息,stdout 因为自动拉起以及默认启动脚本是重定向覆盖,所以被洗掉了:而oom dump当时还没开启,无任何明显提示信息. regionserver的log中尽管没有发现erro

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 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询 1.把数据.日志.索引放到不同的I/O

在以前的博客中陆续记录了有关查询效率方面的文章.今天在整理一下,写上自己的一些心得记录如下:常见查询慢的原因常见的话会有如下几种:1.没有索引或没有用到索引.PS:索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表 的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录 即可迅速得到目标记录所在的位置.如果表有10

(一)索引失效的原因分析: <>或者单独的>,<,(有时会用到,有时不会) 有时间范围查询:oracle 时间条件值范围越大就不走索引 like "%_" 百分号在前. 表没分析(统计信息最好定期收集,以业务的不同确定不同的收集周期,在新增的索引有可能没有收集 ,那么就会导致索引失效) 解决方法: 分析方法有一下几种: analyze table t1 compute statistics fortable; --针对表收集信息 analyze table t2

目录 目录 1 1. 背景 1 2. 环境 1 3. 执行语句 1 4. 问题描述 1 5. 错误信息 2 6. 问题原因 3 7. 解决办法 4 1. 背景 机房裁撤,需将源HBase集群的数据迁移到目标HBase集群,采用快照迁移方式. 2. 环境 Hadoop-3.1.2 + HBase-2.2.1 3. 执行语句 time hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -overwrite -snapshot test.sna

获取hbase数据 说说:count 'SOCIA:T_SOCIA_ALBUM_TALK'scan 'SOCIA:T_SOCIA_ALBUM_TALK',{LIMIT=>5}get 'SOCIA:T_SOCIA_ALBUM_TALK','0126353498166378496201612141604094932000245562'echo "scan 'SOCIA:T_SOCIA_ALBUM_TALK'" | hbase shell > hbasedata.txt 评论:c

一.Phoenix(jdbc)登陆 1.cd /home/mr/phoenix/bin(此路径每个环境里面有可能不一样)2../sqlline.py localhost 二.shell repl Hbase登陆 1.cd /home/mr/hbase/bin2../hbase shell

问题 1  jpa specification 复杂查询,拼接group by 时,分页会触发select  count (*),导致指定select * from table group by 字段,造成语法错误: 2  对于oracle number 类型,虽然JavaBean中定义啦 intege,但是单独查会造成无法转型bigdecimal错误 解决方法 1   用hibernate的entityManager 构建 private EntityManager entityManager

1. 查询java pid top -c 2. 查询java进程下,线程情况 top -Hp pid(threadIdList) 3. 将10进制线程id转为16进制 printf "%x \n" threadId(tid) 4. 查询线程情况 jstack pid|grep '0xtid' -C5 --color 或者jstack pid > a.txt.在a.txt查询 nid=0xtid

1.用explain看看mysql的执行情况,可以得知,task_id扫描了近20万条数据,而且这个task_id不是索引 2.为这个task_id所在的表,将此字段添加索引后,查询就变得很快了

1.scan '表名',{FILTER=>"PrefixFilter('rowkey值')"} scan 'useractions',{FILTER=>"PrefixFilter('taxpayerServiceCenter_20160917150521_INFO')"} 2.get '表名','rowkey值' get 'useractions','taxpayerServiceCenter_20160917150521_INFO'