偶尔需要清空一下数据库,重装成本太高. --清空历史存储过程 DROP Procedure `dap_model`.`delete_datas` ; --创建存储过程 DELIMITER // CREATE DEFINER="dba"@"%" PROCEDURE "delete_datas"() begin ); ); ; declare tablename_cursor cursor for select distinct TABLE_NAME

1.为何要 BulkLoad 导入?传统的 HTableOutputFormat 写 HBase 有什么问题? 我们先看下 HBase 的写流程: 通常 MapReduce 在写HBase时使用的是 TableOutputFormat 方式,在reduce中直接生成put对象写入HBase,该方式在大数据量写入时效率低下(HBase会block写入,频繁进行flush,split,compact等大量IO操作),并对HBase节点的稳定性造成一定的影响(GC时间过长,响应变慢,导致节点超时退出,

摘要 加载数据到HBase的方式有多种,通过HBase API导入或命令行导入或使用第三方(如sqoop)来导入或使用MR来批量导入(耗费磁盘I/O,容易在导入的过程使节点宕机),但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资料导致效率低下,今天要讲的就是利用HBase在HDFS存储原理及MapReduce的特性来快速导入海量的数据   HBase数据在HDFS下是如何存储的? HBase中每张Table在根目录(/HBase)下用一个文件夹存储,Table名为文件夹名,在Table文件

1. HBase的存储形式 hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容. 其在region内大多以升序的形式排列,唯一的时logTime是以降序的形式进行排列. 所以,rowKey里越靠近左边的信息越容易被检索到.其设计时,要考虑把重要的信息放左边,不重要的信息放到右边.这样可以提高查询数据的速度.最重要的提高索引速度的就是设计合适的rowKey. 在做RowKey设计时,请先考虑业务是读比写多,还

1. 多表join优化代码结构: select .. from JOINTABLES (A,B,C) WITH KEYS (A.key, B.key, C.key) where .... 关联条件相同多表join会优化成一个job 2. LeftSemi-Join是可以高效实现IN/EXISTS子查询的语义 SELECT a.key,a.value FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM b); (1)未实现Left Semi-Join之前,Hive实现

http://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5559575.html 摘要 加载数据到HBase的方式有多种,通过HBase API导入或命令行导入或使用第三方(如sqoop)来导入或使用MR来批量导入(耗费磁盘I/O,容易在导入的过程使用节点宕机),但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资料导致效率低下,今天要讲的就是利用HBase在HDFS存储原理及MapReduce的特性来快速导入海量的数据   HBase数据在HDFS下是如何存储的? HBase中每张Ta

参考来自:mybatis mysql 批量insert 返回主键 注意:必须要在mybatis3.3.1及其以上才能实现. 1.service List branchEntryList = (ArrayList<Entry>)entryMap.get("branchEntryList"); branchDao.insertBatch(branchEntryList); 2.dao 3.xml 注意这里是list,不管参数名叫什么,这里都是list. 4.效果 执行前,bra

--清理历史表,可选 DROP TABLE IF EXISTS `dap_model`.`data_statics`; CREATE TABLE `dba`.`data_statics` ( `TABLE_NAME` ) NOT NULL, `DATA_LINES` integer NOT NULL, `TABLE_STORAGE_SIZE` ) NOT NULL ); --清理历史存储过程,可选 DROP Procedure `dba`.`get_data_statistics` ; --创建

项目有需求,百度了很久,反正他们说的方法,我都没成功,我也不知道是不是我写代码的姿势不正确,没办法只能自己想法子了 我们这个项目用到了通过Mapper,通用Mapper里通过OracleProvider 实现批量插入,好像可以通过KeySql注解可以自动生成主键, 生成的sql里有这个 <bind name="country_idGenIdBind" value="@tk.mybatis.mapper.genid.GenIdUtil@genId(record, 'cou

环境hadoop cdh5.4.7 hbase1.0.0 测试数据: topsid  uid roler_num typ 10 111111 255 0 在Hbase 创建t2数据库: create 't2','info'.创建数据库t2, columnFamily:info import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; impo

在现场中,有时候客户会要求做一下AD压力测试,需要批量创建很多AD用户.奉献此代码供各位参考.   1: <# 2:   3: .DESCRIPTION 4: 批量创建AD测试账号 5:   6: #> 7:   8: $Text = '1234567890ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz' 9: $PasswordText = ConvertTo-SecureString "Password01!"

Apache Flink是一个分布式流式和批量数据处理的开源平台. Flink的核心是一个流式数据流动引擎,它为数据流上面的分布式计算提供数据分发.通讯.容错.Flink包括几个使用 Flink引擎创建应用程序的编程接口: 1. DataStream API  集成在Java和Scala中中的流数据格式: 2.DataSet API 集成在JAVA.Scala.Python中的静态数据: 3. Table API 在JAVA.Scala中使用的类SQL的表达式: Flink 也包含为特定用户场景

把我们的简单运算逻辑,很方便地扩展到海量数据的场景下,分布式运算. Map作一些,数据的局部处理和打散工作. Reduce作一些,数据的汇总工作. 这是之前的,weekend110的hdfs输入流之源码分析.现在,全部关闭断点. //4个泛型中,前两个是指定mapper输入数据的类型,KEYIN是输入的key类型,VALUE是输入的value的类型 //map 和 reduce的数据输入输出是以key-value对的形式封装的 //默认情况下,框架传递给我们的mapper的输入数据中,key是要

[SSH项目实战]脚本密钥的批量分发与执行 标签(空格分隔): Linux服务搭建-陈思齐 ---本教学笔记是本人学习和工作生涯中的摘记整理而成,此为初稿(尚有诸多不完善之处),为原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处,作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://www.cnblogs.com/chensiqiqi/ [TOC] [企业案例] 公司来了8台新服务器,计划组成一个小规模集群架构:其中有一台服务器作为批量管理服务器使用,其余7台则是业务架构所需.现在先由

Hadoop生态圈-Azkaban实现文件上传到hdfs并执行MR数据清洗 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 如果你没有Hadoop集群的话也没有关系,我这里给出当时我部署Hadoop集群的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154265.html.当然想要了解更多还是请参考官网的部署方案,我部署的环境只是测试开发环境.   一.启动Hadoop集群 1>.启动脚本信息 [yinzhengjie@s101 ~]$ m

[TOC] 前言 <项目实战>系列为<linux实战教学笔记>第二阶段内容的同步教学配套实战练习,每个项目循序衔接最终将组成<Linux实战教学笔记>第二阶段核心教学目标10台规模的基础核心服务架构集群.本文上接http://www.cnblogs.com/chensiqiqi/p/6556509.html 项目实战二 本文转自   [SSH项目实战三]脚本密钥的批量分发与执行 - 陈思齐 - 博客园http://www.cnblogs.com/chensiqiqi/p

环境 hadoop-2.6.5 hbase-0.98.12.1-hadoop2 新增用户指标分析(1)用户分析模块 (2)浏览器分析模块 根据分析效果图,找出分析的维度:用户分析是指某个时间段内的数量变化,浏览器用户分析自然就是某个浏览器在某个时间段内的数量变化,那么根据现有条件确定统计分类的种类,举例说明: 用户基本信息模块:新增用户(时间)浏览器分析模块:新增用户(时间,浏览器信息)2018-08-10 www.bjsxt.com zhangsan firefox-482018-08-10

测试类:com.yjw.demo.PrimaryKeyTest 自增长列 数据库表的主键为自增长列,在写业务代码的时候,经常需要在表中新增一条数据后,能获得这条数据的主键 ID,MyBatis 提供了实现的方法. StudentMapper.xml <insert id="insertByAutoInc" parameterType="studentDO" keyProperty="id" useGeneratedKeys="tr

批量抓取理解:如果我们需要查找到客户的所有联系人的话,按照正常的思路,一般是首先查询所有的客户,得到返回的客户的List集合.然后遍历List集合,得到集合中的每一个客户,在取出客户中的联系人(客户表和联系人表是一个一对多的关系,一个客户有多个联系人),对于这种情况,我们就可以使用Hibernate的批量抓取,因为批量抓取进行了优化,比上面的先得到客户,在查询客户的联系人的效率更加的高效. 原始方法实现: // 批量抓取的原始做法 @Test public void fun2() { Trans

测试数据: datas 1001 lilei 17 13800001111 1002 lily 16 13800001112 1003 lucy 16 13800001113 1004 meimei 16 13800001114 数据批量导入使用mr,先生成HFile文件然后在用completebulkload工具导入. 1.需要先在hbase 创建表名: hbase> create 'student', {NAME => 'info'} maven pom.xml配置文件如下: <de