之前regionserver老挂,今天终于找到原因了. 是程序中一个函数不停的构造HTable.导致消耗内存.导致gc full. 这篇文章中得到提示:http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/07/11/htable-and-htablepool-apply-notes.html HTable使用时的一些注意事项: 1.   规避HTable对象的创建开销 因为客户端创建HTable对象后,需要进行一系列的操作:检查.META.表确认指定名称

Plugin(C#) 分派 AssignRequest assign = new AssignRequest(); assign.Assignee = prEntity["ownerid"] as EntityReference; assign.Target = new EntityReference("new_budgetused", new_budgetusedId); _service.Execute(assign); 共享 #region 插件中CRM共享共

我们会经常谈及二级索引,这是对全表数据进行另外一种方式的组织存储,是针对table级别的.如果要为HBase上的表实现一个强一致性的二级索引,那么就无法逃避分布式事务,而这一直是用户最期待的功能. 而即使只需要保证最终一致性,这个索引也并不好实现,因为你需要额外的表以存储过程数据,需要解决宕机恢复问题等 撇开分布式事务,我们是否可以考虑对索引的要求进行降级,比如把Region看成是全表下的子表,实现一套Region级别的索引,通过功能上的牺牲以换取实现的简易及稳定. 在某些存在用户概念的场景下,

XiangBai——[CVPR2018]Multi-Oriented Scene Text Detection via Corner Localization and Region Segmentation 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献和链接 作者和相关链接 作者 论文下载 方法概括 方法概述 该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络(backbone)外,包括两个并行分支和一个后处理.第一个分支是通过一个DSSD网络进行角点检

客户端在进行put.delete.get等操作的时候,它都需要数据到底存在哪个Region Server上面,这个定位的操作是通过HConnection.locateRegion方法来完成的. loc = hConnection.locateRegion(this.tableName, row.getRow()); 这里我们首先要讲hbase的两张元数据表-ROOT-和.META.表,它们一个保存着region的分部信息,一个保存着region的详细信息.在<hbase实战>这本书里面详细写了

hbase的源码终于搞一个段落了,在接下来的一个月,着重于把看过的源码提炼一下,对一些有意思的主题进行分享一下.继上一篇讲了负载均衡之后,这一篇我们从client开始讲吧,从client到master再到region server,按照这个顺序来开展,网友也可以对自己感兴趣的部分给我留言或者直接联系我的QQ. 现在我们讲一下HTable吧,为什么讲HTable,因为这是我们最常见的一个类,这是我们对hbase中数据的操作的入口. 1.Put操作 下面是一个很简单往hbase插入一条记录的例子.

首先搭建两套一样的OpenStack环境 更改前: node1: 192.168.200.100 RegionOne node2: 192.168.200.200 RegionOne 预期结果: node1: 192.168.200.100 RegionOne keystone(共用) node2: 192.168.200.200 RegionTwo 一.更改 node2 组件配置文件 [keystone_authtoken] auth_uri = http://192.168.200.200:

公司最近在搞一个hbase删除数据,由于在建表的时候是通过region来对每日的数据进行存储的,所以要求在删除的时候直接通过删除region的来删除数据(最好的方案是只删除region中的数据,不把region删掉,但是百度了很久没找到只删除region中数据的解决方法,实在遗憾,最终也就通过删除region来删除数据了 这样的弊端是在hbase 中执行scan全表的时候 会报错,找不到某某region,只能通过rowkey来查询别的数据 真的很烦~~~ 以后有时间在来研究这个region吧)

转:http://www.cnblogs.com/zhoumingang/p/5514853.html 概念介绍 所谓openstack多region,就是多套openstack共享一个keystone和horizon.每个区域一套openstack环境,可以分布在不同的地理位置,只要网络可达就行.个人认为目的就是为了提供环境隔离的功能,选择启虚拟机的时候可以根据自己所处的位置就近选择. 既然提到region了,那不如就此总结下openstack中其他的至上而下的不同的区域概念. Region

一.Region 概念 Region是表获取和分布的基本元素,由每个列族的一个Store组成.对象层级图如下: Table (HBase table) Region (Regions for the table) Store (Store per ColumnFamily for each Region for the table) MemStore (MemStore for each Store for each Region for the table) StoreFile (StoreF

概念介绍 所谓openstack多region,就是多套openstack共享一个keystone和horizon.每个区域一套openstack环境,可以分布在不同的地理位置,只要网络可达就行.个人认为目的就是为了提供环境隔离的功能,选择启虚拟机的时候可以根据自己所处的位置就近选择. 既然提到region了,那不如就此总结下openstack中其他的至上而下的不同的区域概念. Region 每个region都有个完整的Openstack部署环境, 有自己的一套服务的endpoint(服务入口)

1. region 更像是一个地理上的概念,每个region有自己独立的endpoint,regions之间完全隔离,但是多个regions之间共享同一个keystone和dashboard.(注:目前openstack的dashboard还不支持多region) 所以除了提供隔离的功能,region的设计更多侧重地理位置的概念,用户可以选择离自己更近的region来部署自己的服务. 2. cell cell是openstack一个非常重要的概念,主要用来解决openstack的扩展性和规模瓶颈

版权声明:本文为原创文章,转载请注明出处. 概念介绍 所谓openstack多region,就是多套openstack共享一个keystone和horizon.每个区域一套openstack环境,可以分布在不同的地理位置,只要网络可达就行.个人认为目的就是为了提供环境隔离的功能,选择启虚拟机的时候可以根据自己所处的位置就近选择. 既然提到region了,那不如就此总结下openstack中其他的至上而下的不同的区域概念. Region 每个region都有个完整的Openstack部署环境, 有

当遇到如下错误的时候 可能以为是regionserver 挂掉或者其他原因导致连接不上regionserver  但后面提示了Hbase 表statistic_login 具体信息 Thu Jan 17 15:30:12 CST 2013, org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerCallable@5ec136e9, org.apache.hadoop.hbase.NotServingRegionException: org.apache.hadoop.hba

HBase版本:0.94.15-cdh4.7.0 在 HBase中,大部分的操作都是在RegionServer完成的,Client端想要插入.删除.查询数据都需要先找到相应的 RegionServer.什么叫相应的RegionServer?就是管理你要操作的那个Region的RegionServer.Client本身并 不知道哪个RegionServer管理哪个Region,那么它是如何找到相应的RegionServer的?本文就是在研究源码的基础上了解这个过程. 首先来看看写过程的序列图: 客

预分Region 与 不预分Region 的测试: 1 不预分Region:       23~29秒插入100W数据   并且蛋疼的是每次都写入一个 RegionServer 且  只在一个 Region 相当于人为制造的网络风暴. 2 预分Region(3节点分了3个Region)     写入 18~19秒 100W 数据.  55555 每秒.(本机网络请求已满.否则应该线性增长) 下面是代码: (注释部分为不分 Region 的情况) package com.rocky.util; i

客户端在进行put.delete.get等操作的时候,它都需要数据到底存在哪个Region Server上面,这个定位的操作是通过 Connection.locateRegion方法来完成的. loc = hConnection.locateRegion(this.tableName, row.getRow()); 这里我们首先要讲hbase的两张元数据 表-ROOT-和.META. 表,它们一个保存着 region的分部信息,一个保存着region的详细信息.在<hbase实战>这本书里面详

户端调优的方法里面无非就这么几种:1)关闭autoFlush2)关闭WAL日志3)把writeBufferSize设大一点,一般说是设置成5MB        经过实践,就第二条关闭日志的效果比较明显,其它的效果都不明显,因为提交的过程是异步的,所以提交的时候占用的时间并不多,提交到server端后,server还有一个写入的队列,(⊙o⊙)- 让人想起小米手机那恶心的排队了...所以大规模写入数据,别指望着用put来解决...mapreduce生成hfile,然后用bulk load的方式比较

HBase之五:hbase的region分区 https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3154487.html 一.Region 概念 Region是表获取和分布的基本元素,由每个列族的一个Store组成.对象层级图如下: Table (HBase table) Region (Regions for the table) Store (Store per ColumnFamily for each Region for the table) MemStore (Mem

一.Region 概念 Region是表获取和分布的基本元素,由每个列族的一个Store组成.对象层级图如下: Table (HBase table) Region (Regions for the table) Store (Store per ColumnFamily for each Region for the table) MemStore (MemStore for each Store for each Region for the table) StoreFile (StoreF

1.共用体和结构体的相同和不同 (1)相同点就是操作语法几乎相同.(2)不同点是本质上的不同.struct是多个独立元素(内存空间)打包在一起:union是一个元素(内存空间)的多种不同解析方式. #include<stdio.h> //对同一地址数据的不同解析方法 union myunion { int a; int b; //char b; }; struct mystruct { int a; char b; }; int main(void) { union myunion u1; s