Kudu 是 Cloudera 开源的新型列式存储系统,是 Apache Hadoop 生态圈的新成员之一( incubating ),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往 Hadoop 存储层的空缺.本文主要对 Kudu 的动机.背景,以及架构进行简单介绍. 背景——功能上的空白 Hadoop 生态系统有很多组件,每一个组件有不同的功能.在现实场景中,用户往往需要同时部署很多 Hadoop 工具来解决同一个问题,这种架构称为 混合架构 (hybrid architecture)

package com.java.dataStruct; public class Node<E> { E item; Node next; public Node(){ } public Node(E element){ this.item = element; } public Node(E element, Node next){ this.item = element; this.next = next; } } Node p; Node L = new Node<String&

目录: hdfs 命令操作本地 hbase Azure HDInsight HBase表数据导入本地 hbase hdfs命令操作本地hbase: 参见  HDP2.4安装(五):集群及组件安装 , 创建本地 hbase集群后,使用hadoop hdfs 命令在访问 hbase 存储数据时,数据在hdfs文件中的路径依赖于 hbase-site.xml 配置中hbase.rootdir参数,默认如下图: hdp2.4默认的目录地址为: hdfs://mycluster/apps/hbase/da

说明: (1)表A的一部分数据插入到表B (2)DataAccess 类,是放在DAL层下的底层类; da.StrConnection 写在DataAccess类中; //整表插入方法 private void InsertTable() { DataAccess da = new DataAccess();                         string sql=" select 0,字段1,字段2,字段3.. from 表A where  MainTop_ID in (&quo

java读大文件最快性能 完全引用自: 几种读大文件方法的效率对比测试 据说1.88g只要5秒左右,未亲测. /** * 读大文件 * BufferedReader + char[] * @throws IOException */ public static void readFile1() throws IOException{ long start = System.currentTimeMillis(); BufferedReader br = new BufferedReader(ne

说明: (1)表A的一部分数据插入到表B (2)DataAccess 类,是放在DAL层下的底层类; da.StrConnection 写在DataAccess类中; //整表插入方法 private void InsertTable() { DataAccess da = new DataAccess();                         string sql=" select 0,字段1,字段2,字段3.. from 表A where  MainTop_ID in (&quo

问题描述 开发同事在在14点左右发现任务表task_info数据不正确,3个小时之前的数据消失了,数据截至时间11:38:27 问题分析 查询过dba_source,只找到一个删除该表的存储过程,而且也不会造成这种情况: 根据现象,怀疑有人在11:38左右做了delete操作且没有写where条件,把整表数据全部删除: 关联查询dba_hist_active_sess_history,gv$sql未发现相关语句 关联查询gv$active_session_history,gv$sql也未发现相关

要求:计算hasgj表,计算每天新增mac数量. 因为spark直接扫描hbase表,对hbase集群访问量太大,给集群造成压力,这里考虑用spark读取HFile进行数据分析. 1.建立hasgj表的快照表:hasgjSnapshot 语句为:snapshot 'hasgj','hasgjSnapshot' 2.计算每天mac增量的代码如下: package com.ba.sparkReadHbase.operatorHfile.hfileinputformat; import java.io

前言 前不久.我们详细分析了TLB基本原理,本节我们通过一个简单的示例再次叙述TLB的算法和原理,希望借此示例能加深我们对TLB(又称之为快表,深入理解计算机系统(第三版)又称之为翻译后备缓冲区)的理解. 使用分页作为支持虚拟内存的核心机制可能会导致高性能开销,通过将地址空间划分成固定大小的小单元(即页面),分页需要映射大量信息,由于该映射信息通常存储在物理内存中,因此在逻辑上分页需要针对程序生成的每个虚拟地址进行额外的内存查找,在每条指令获取或显式加载或存储之前进入内存获取翻译信息的速度会非常

--建表CREATE TABLE kudu_testdb.perf_test_t1( id string ENCODING PLAIN_ENCODING COMPRESSION SNAPPY, int_value int, bigint_value bigint, timestamp_value timestamp, bool_value int, PRIMARY KEY (histdate,id) )PARTITION BY HASH (histdate,id) PARTITIONS 2 ST

一.引入命名空间: using Microsoft.Win32; 二.创建注册表项:CreateSubKey(name)方法 添加SubKey时候首先要打开一个表项,并设置参数为true,才能成功创建子项 //给要创建的注册表设置一个变量,使用更方便private string RegistFileName = "test"; /// <summary> /// 创建一个test注册表项,下面包含OpenLog,和SaveLog两个子项 /// </summary&g

SQL Server中,如果目标表存在: 1 insert into 目标表 select * from 原表; SQL Server中,如果目标表不存在: 1 select * into 目标表 from 原表;

1.将表1结构复制到表2 SELECT * INTO 表2 FROM 表1 WHERE 1=2 2.将表1内容全部复制到表2 SELECT * INTO 表2 FROM 表1

调试发现,查询到的就是一条数据 hql语句执行结果 Hibernate: select ballmodel0_.ball_id as ball_id1_1_, ballmodel0_.color as color2_1_, ballmodel0_.origion as origion3_1_, ballmodel0_.owner as owner4_1_, ballmodel0_.province as province5_1_ from t_ball ballmodel0_ 但是另一个dao的

select distinct o.name,i.rows from sysobjects o,sysindexes  i where o.id=i.id and o.Xtype= 'U' and i.indid <2 Order By i.rows Desc

create or replace function function_demo RETURN emp PIPELINED as Type ref_cur_emp IS REF CURSOR RETURN emp%RowType; cur_emp ref_cur_emp; rec_emp cur_emp%RowType; begin Open cur_emp For select * from emp t; Loop fetch cur_emp InTo rec_emp; Exit When c

declare Type ref_cur_variable IS REF cursor; cur_variable ref_cur_variable; v_empno scott.emp.empno%type; v_ename scott.emp.ename%type; v_sql ) := 'select t.empno, t.ename from scott.emp t'; begin Open cur_variable For v_sql; Loop fetch cur_variable

原文地址:Index Condition Pushdown Optimization 索引条件下推(ICP:index condition pushdown)是mysql中一个常用的优化,尤其是当mysql需要从一张表里检索数据时. 如果没有ICP,存储引擎将会根据WHERE子句的条件遍历整个表单数据,然后返回给mysql服务器.启用ICP,如果可以通过使用索引的列来满足WHERE条件,MySQL服务器将WHERE条件的这部分推送到存储引擎.然后,存储引擎通过使用索引来确定推送的条件,并且通过这

本文由  网易云发布. 背景 Cloudera在2016年发布了新型的分布式存储系统--kudu,kudu目前也是apache下面的开源项目.Hadoop生态圈中的技术繁多,HDFS作为底层数据存储的地位一直很牢固.而HBase作为Google BigTable的开源产品,一直也是Hadoop生态圈中的核心组件,其数据存储的底层采用了HDFS,主要解决的是在超大数据集场景下的随机读写和更新的问题.Kudu的设计有参考HBase的结构,也能够实现HBase擅长的快速的随机读写.更新功能.那么同为分

本文来自网易云社区 作者:闽涛 背景 Cloudera在2016年发布了新型的分布式存储系统——kudu,kudu目前也是apache下面的开源项目.Hadoop生态圈中的技术繁多,HDFS作为底层数据存储的地位一直很牢固.而HBase作为Google BigTable的开源产品,一直也是Hadoop生态圈中的核心组件,其数据存储的底层采用了HDFS,主要解决的是在超大数据集场景下的随机读写和更新的问题.Kudu的设计有参考HBase的结构,也能够实现HBase擅长的快速的随机读写.更新功能.那

转自: http://www.tuicool.com/articles/nmYf2uf Cloudera Impala Kudu – 在快数据上的进行快分析的存储     Kudu,对应中文的含义应该是非洲的一种带条纹的大羚羊.在软件行业,大家新开发一个软件或者系统都喜欢给软件一个响亮的代号或者名字,比如苹果的OS的Mavericks, Lion等等.Cloudera则给自己新开发的大 数据存储系统命名为Kudu,我猜想背后的原因可能还是Kudu代表了速度快吧.在Cloudera官方的博客上,对