数据保存策略(Retention Policies) InfluxDB没有提供直接删除Points的方法,但是它提供了Retention Policies.主要用于指定数据的保留时间:当数据超过了指定的时间之后,就会被删除. 查看当前数据库的Retention Policies SHOW RETENTION POLICIES ON "testDB" 创建新的Retention Policies CREATE RETENTION POLICY "rp_name" ON

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡, HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝: 当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏, 所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉, 那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关. Datanode会定期将当前

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡,HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝:当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏,所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉,那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关.Datanode会定期将当前该结点上所

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<

hdfs如何让某些数据查询快,某些数据查询慢? hdfs冷热数据分层存储 本质: 不同路径制定不同的存储策略. hdfs存储策略 hdfs的存储策略 依赖于底层的存储介质. hdfs支持的存储介质: ARCHIVE:高存储密度但耗电较少的存储介质,例如磁带,通常用来存储冷数据 DISK:磁盘介质,这是HDFS最早支持的存储介质 SSD:固态硬盘,是一种新型存储介质,目前被不少互联网公司使用 RAM_DISK :数据被写入内存中,同时会往该存储介质中再(异步)写一份 存储策略可配置,可以设置全局的

HDFS的副本存放策略   HDFS作为Hadoop中的一个分布式文件系统,而且是专门为它的MapReduce设计,所以HDFS除了必须满足自己作为分布式文件系统的高可靠性外,还必须为MapReduce提供高效的读写性能,那么HDFS是如何做到这些的呢?首先,HDFS将每一个文件的数据进行分块存储,同时每一个数据块又保存有多个副本,这些数据块副本分布在不同的机器节点上,这种数据分块存储+副本的策略是HDFS保证可靠性和性能的关键,这是因为:一.文件分块存储之后按照数据块来读,提高了文件随机读的效

HDFS副本摆放策略 不同的版本副本摆放策略可能并不一致,HDFS主要采用一种机架感知(rack-ware)的机制来实现摆放策略. 由于不同的机架上节点间通信要通过交换机(switches),同一机架上的通信带宽要优于不同机架. HDFS默认采用3副本策略(参考2.9.1 & 3.2.1): 1.若操作的机器(writer)为一个DataNode,则将一个副本放在该机器上,否则任选一个DataNode: 2.将第二个副本放在与第一个不同的机架上: 3.第三个副本放置在与第二个同一机架但不同的节点

InfluxDB每秒可以处理成千上万条数据,要将这些数据全部保存下来会占用大量的存储空间,有时我们可能并不需要将所有历史数据进行存储,因此,InfluxDB推出了数据保留策略(Retention Policies),用来让我们自定义数据的保留时间.更多InfluxDB详细教程请看:InfluxDB系列学习教程目录 InfluxDB技术交流群:580487672(点击加入) 一.InfluxDB 数据保留策略 说明 InfluxDB的数据保留策略(RP) 用来定义数据在InfluxDB中存放的时间

在ASP.NET Core中如何支持每个租户数据存储策略的数据库 不定时更新翻译系列,此系列更新毫无时间规律,文笔菜翻译菜求各位看官老爷们轻喷,如觉得我翻译有问题请挪步原博客地址 本博文翻译自: http://gunnarpeipman.com/2017/08/database-per-tenant/ 让我们继续使用ASP.NET Core web应用程序中的多租户,并关注每个租户都有自己的数据库的解决方案.它不仅仅是关于数据库的--可以有更多的服务,每个租户都有自己的实例.它使这里提供的解决方

概述 在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory,在内存限定的情况下是很有用的.譬如,在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 1.5G 的内存大小,减少内存紧张的情况,由此获取更为稳健的服务. redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

转自:http://www.tuicool.com/articles/neUrmu 在上一篇博文中分析了客户端从HDFS读取数据的过程,下面来看看客户端是怎么样向HDFS写数据的,下面的代码将本地文件系统中/home/hadoop/input目录下的文件写入到本地搭建的HDFS的/test文件中,代码如下: 01.import java.io.IOException; 02.import java.net.URI; 03.  04.import org.apache.hadoop.conf.Co

  数据保存: 1)session.save session.save方法用于实体对象到数据库的持久化操作.也就是说,session.save方法调用与实体对象所匹配的Insert SQL,将数据插入库表. 结合一个简单实例来进行讨论: 1 2 3 4 5 TUser user = new TUser(); user.setName("Luna"); Transaction tx = session.beginTransaction(); session.save(user); tx.

看到一篇介绍ClientDataSet和TDataSetProvider,非常精彩,特此保存. =========================================================================== TClientDataSet用法 第十一章 TClientDataSet 与TTable.TQuery一样,TClientDataSet也是从TDataSet继承下来的,它通常用于多层体系结构的客户端.TClientDataSet最大的特点是它不依赖于

一 @interface NSCache : NSObject Description A mutable collection you use to temporarily store transient key-value pairs that are subject to eviction when resources are low. Cache objects differ from other mutable collections in a few ways: The NSCach

在前面几期学习了Activity的创建.配置.启动和停止,还学了Activity的生命周期,本期一起来学习Activity有关的更多事儿. 一.数据保存 通过上一期 LogCat 窗口打印的日志可以看出,当 Activity失去焦点时,首先必然会执行onPause()方法,因此当项目中需要保存数据时,可以在onPause()方法中保存.同时,当两个Activity跳转时, MainActivity会先失去焦点让SecondActivity得到焦点,等到SecondActivity完全显示在前台时

一.HDFS 写数据流程 写的过程: CLIENT(客户端):用来发起读写请求,并拆分文件成多个 Block: NAMENODE:全局的协调和把控所有的请求,提供 Block 存放在 DataNode 上的地址: DATANODE:负责数据的存储,可以有很多个: 客户端想 NameNode 发出请求(包含 Blocksize 和 副本数): NameNode 经过计算,反馈给客户端相同副本数的 DataNode,切给出的 DataNode 有优先存储顺序要求:(数据与 DataNode 对应时,

retention policy这个东西相比较于传统的关系型数据库(比如mysql)而言,是一个比较新的东西,在将表之前,有必要来看一下保存策略有什么用,以及可以怎么用 I. 基本操作 1. 创建retention policy retention policy依托于database存在,也就是说保存策略创建时,需要指定具体的数据库,语法如下 CREATE RETENTION POLICY <retention_policy_name> ON <database_name> DUR

retention policy: 存储策略,用于设置数据保留的时间,每个数据库刚开始会自动创建一个默认的存储策略 autogen,数据保留时间为永久,之后用户可以自己设置,例如保留最近2小时的数据.插入和查询数据时如果不指定存储策略,则使用默认存储策略,且默认存储策略可以修改.InfluxDB 会定期清除过期的数据. -----------------------------------------------------------------------------------------

淘汰策略的原因 在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory,在内存限定的情况下是很有用的.譬如,在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 1.5G 的内存大小,减少内存紧张的情况,由此获取更为稳健的服务. 6中淘汰策略 redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: volatile-lru:从设置了过期时间的数据集中,选择最近最久未使用的数据释放: allkeys