LevelDB学习笔记 (1):初识LevelDB 1. 写在前面 1.1 什么是levelDB LevelDB就是一个由Google开源的高效的单机Key/Value存储系统,该存储系统提供了Key到Value的有序映射. 地址: https://github.com/google/leveldb 中文文档: https://kevins.pro/leveldb_chinese_doc.html 1.2 为什么要学levelDB 学习源码算是一种很好的学习方式,准备精读几个经典的开源代码,那学

测试环境简单说明 Windows下测试 硬件环境如下: 处理器:Intel(R) Core(TM) i5-4460 CPU @ 3.20GHz 内 存:8GB 硬 盘:希捷 ST1000DM003 操作系统:Windows 10 企业版 编译说明: 两个都是使用VS2015编译的64位Release版本.运行时库采用动态多线程版本(MD) Linux下测试 硬件环境如下: 处理器:Intel(R) Core(TM) i7-4500U CPU @ 1.80GHz 内 存:8GB 硬 盘:金士顿64

初识:LevelDB 上篇文章缘起:BigTable可以说是已经把论文Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data中的内容掰扯的明明白白,如果哪位小伙伴感觉还有不理解的点,可以点连接进去再反复琢磨几遍,说不定就顿悟了呢~ 之所以先花时间把BigTable掰扯了一篇,就是为了引出今天的主人公,LevelDB,接下来呢,我会一点点分享自己阅读LevelDB源码遇到的问题和学习到的一些技术,希望大家多多关注,如有问题,也请大家多多

caffe-windows之网络描述文件和参数配置文件注释(mnist例程) lenet_solver.prototxt:在训练和测试时涉及到一些参数配置,训练超参数文件 <-----lenet_solver.prototxt-----> # The train/test net protocol buffer definition 网络配置文件的位置 net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" # 训练阶段迭代次数,这个

参考: 龙果学院http://www.roncoo.com/share.html?hamc=hLPG8QsaaWVOl2Z76wpJHp3JBbZZF%2Bywm5vEfPp9LbLkAjAnB%2BnHpF8rHqMAsZ9U%2Ff1CcK%2Fi%2BOWuJ8pVcwcq6A%3D%3D 从 ActiveMQ 5.9 开始,ActiveMQ 的集群实现方式取消了传统的Master-Slave 方式,增加了基于ZooKeeper + LevelDB的 Master-Slave实现方式,其他

一. zookeeper安装(集群):http://www.cnblogs.com/wangfajun/p/8692117.html  √ 二. ActiveMq配置: 1. ActiveMq集群部署规划: 环境:Centos6.6.JDK1.7 版本:ActiveMq 5.11.1 zookeeper集群环境:. 主机 集群端口 消息端口 管控台端口 ActiveMq节点安装目录 10.0.70.12 62621 51511 8161 /home/fajun/activemq/node-01

一.使用http://www.nuget.org/packages/LevelDB.NET 测试 1.新建项目,并Nuget引入库: 2.写代码 using LevelDB; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace LevelDBDemo { class Program { static

最近工作需要找一个能使用磁盘存储数据,对写要求比较苛刻,需要每秒达100000TPS,读的时候需要能10000TPS左右,不能占用太多内存.单节点满足这个要求的常见有Redis.Memcached等,但是这个东西太费内存了,代价比较高,不太合适.找来找去,找到Leveldb这个神器了,在写的时候对内存要求不高,读的时候根据性能要求的不同需要对应的内存,如果使用SSD就是完美搭配了. 目前主要测试写入性能,发现Leveldb还是使用单线程插入最为高效,但是写入性能非常惊人.  测试数据: key=

原文:http://www.iteye.com/topic/1145651 从 ActiveMQ 5.9 开始,ActiveMQ 的集群实现方式取消了传统的Master-Slave 方式,增加了基于ZooKeeper + LevelDB的 Master-Slave实现方式,其他两种方式目录共享和数据库共享依然存在. 三种集群方式的对比: (1)基于共享文件系统(KahaDB,默认): <persistenceAdapter> <kahaDB directory="${activ

引用: (src1) :http://download.csdn.net/detail/flyfish1986/8881263(这里有下载地址) (src2) :http://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/46806893 记录下,方便以后查阅. 之前在JAVA下用的LevelDB,应为公司有个项目,对接口的返回时间有着比较高的要求,但公司用的是MSSQL,数据量比较大,估计10亿左右的数据.接口要求的返回时间是20ms以内. LevelDB

作者信息 邮箱:sijiayong000@163.com Q Q:601566386 Stress是什么 stress是一个linux下的压力测试工具,专门为那些想要测试自己的系统,完全高负荷和监督这些设备运行的用户. 安装 方式一 将stress的安装包上传并解压到linux服务器的/usr/local/src路径下, 执行:tar -xf stress_1.0.1.orig.tar.gz 进入解压后的stress-1.0.1文件夹, 输入:./configure 进行配置,若配置失败,并打印

最近有个业务写远远大于读,读也集中在最近写入,这不很适合采用leveldb存储么,leveldb业界貌似ssdb用得挺广,花了两天时间就ssdb简单做下测试,以下总结. ssdb 是leveldb的redis兼容协议封装,并且实现了主从同步,源码不多易读:主要对redis命令封装,get/set 不说,leveldb 是有序的,相比redis通过scan遍历的命令,利用有序性 list.hset也通过key+fileld/seq - val 方式存储,ttl 会单独存储一个hset 保存过期时间

caffe的编译配置真的是很让人头疼啊,不知道试过多少次了~~~ 重装系统了七八次,搞得linux的一些常用命令倒是很熟悉了~~~ 我有洁癖~~~某一个点上出了错,我一定要把它搞好了,再重新来一次,我怕会因为某一点的小错误会影响到其它重要的地方...(有同感的默默在心里举个爪~~~^_^~~~) 又折腾了好几次,参考了很多的博客,总结出一整套的安装配置流程! 开始: 0.先行设置系统软件源更新,以及目录设置 网络无问题即可,不用太纠结 更新sources.list,我使用的是ipv6校园网,用清

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都

参考 https://github.com/cloudius-systems/osv/wiki/Benchmarking-Cassandra-and-other-NoSQL-databases-with-YCSB https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/tree/master/cassandra  创建 表头 https://gist.github.com/pbailis/3978273 设置field参数 长度和个数 启动和 redis类似,只不过,参

LevelDB库简介 一.LevelDB入门 LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库,具有很高的随机写,顺序读/写性能,但是随机读的性能很一般,也就是说,LevelDB很适合应用在查询较少,而写很多的场景.LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略,lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理,并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘,降低索引插入开销,关于LSM,本文在后面也会简单提及. 根据Leveldb官方网站的描述,Leve

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了

作者:Jeff Dean, Sanjay Ghemawat 原文:http://leveldb.googlecode.com/svn/trunk/doc/index.html 译者:phylips@bmy 2011-8-16 译文:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201171705113636/ LevelDB库提供了一种永久性的key value存储.Key和value都是任意的字节序列.在这个key value存储系统中,key

前段时间在做大数据的KV引擎应用,测试了leveldb的性能,感觉挺好的,美中不足的是他是基于磁盘读写.在我们的场景里,IO频率预计会远远超出磁盘的承受能力,并且太频繁的读取可能也会引发磁盘恶化的速度. 所以考虑再三,决定使用leveldb+memory的形式. 具体的实时方法很简单了,有很多前辈写过leveldb+kt的封装.启动说明.[bluecase:kyoto tycoon + leveldb存储的性能优化] 需要注意的是,如果像我们一样,要启用kt的expire字段,那么是不用加上"#

ActiveMq+zookeeper+levelDB集群整合配置 环境:linux系统,jdk1.7  三台linux系统电脑.我这里使用一台window,分别远程3台linux电脑.三台电脑的ip分别为10.0.88.10 ,10.0.88.11 ,10.0.88.12 第一步:下载activemq 和zookeeper,levelDB会activemq自带有,所以不需要下载,把下载好的压缩包发送到所有的linux上,(我这里是把下载好的压缩包放在当前window下的tomcat,root目录

关于LevelDB的资料网上还是比较丰富的,如果你尚未听说过LevelDB,那请稍微预习一下,因为RocksDB实际上是在LevelDB之上做的改进.本文主要侧重在架构上对RocksDB对LevelDB改进的地方做个简单介绍并添加一些个人的看法,更详细的信息读者可参考其官网:http://rocksdb.org/ RocksDB是在LevelDB原来的代码上进行改进完善的,所以在用法上与LevelDB非常的相似.如下,就是简单的把原来Leveldb信息替换为Rocksdb,从继承的角度看,Roc