HBase学习(四) 一.HBase的读写流程 画出架构 1.1 HBase读流程 Hbase读取数据的流程:1)是由客户端发起读取数据的请求,首先会与zookeeper建立连接2)从zookeeper中获取一个hbase:meta表位置信息,被哪一个regionserver所管理着     hbase:meta表:hbase的元数据表,在这个表中存储了自定义表相关的元数据,包括表名,表有哪些列簇,表有哪些reguion,每个region存储的位置,每个region被哪个regionserver…
第四十四个知识点:在ECC密码学方案中,描述一些基本的防御方法 原文地址:http://bristolcrypto.blogspot.com/2015/08/52-things-number-44-describe-some-basic.html 在上篇文章中我们提到了在ECC中对抗侧信道攻击的一些基本防御.这篇文章似乎是为了完整性,同时对AES问询的同样的问题. 在我们讨论这个问题之前,我想要澄清我们要讨论什么样的策略.从这点看出,我们将会仅仅讨论实现层面的对策,而不是考虑硬件的对策例如双轨道…
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使用hbase的目的是为了海量数据的随机读写,但是在实际使用中却发现针对随机读的优化和gc是一个很大的问题,而且hbase的数据是存储在Hdfs,而Hdfs是面向流失数据访问进行设计的,就难免带来效率的下降.下面介绍一下Facebook Message系统在HBase online storage场景下的一个案例(<Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook>, SIGMOD 2011),最近他们在存储领域顶级会议FAST2014上发表了一篇论文<An…
这两天把要前几天的知识点回顾一下,接下来我会用自己对知识点的理解来写一些东西 一.知识点回顾 1.hbase集群启动:$>start-hbase.sh ===>hbase-daemon.sh start hmaster   +  hbase-daemon.sh start regionserver    hbase集群关闭:$>stop-hbase.sh   ===>hbase-daemon.sh staop hmaster +hbase-daemon.sh stop region…
一.本章要点 match表达式是更好的switch,不会有意外调入下一个分支 如果没有模式能够匹配,会抛出MatchError,可以用case _模式避免 模式可以包含一个随意定义的条件,称做守卫 你可以对表达式的类型进行匹配;优先选择模式匹配而不是isInstanceOf/asInstanceOf 你可以匹配数组,元祖,样例类的模式,然后匹配到不同部分绑定到变量 在for表达式中,不能呢匹配的情况会被安静的跳过 样例类是编译器会为之自动 二.更好的switch var sign=... val…
在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路,并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法.但是由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不太容易收敛. 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法:Actor-Critic算法. 本文主要参考了Sutton的强化学习书第13章和UCL强化学习讲义的第7讲. 1. Actor-Critic…
一.V4L2框架主要结构体分析 V4L2(video for linux version 2),是内核中视频设备的驱动框架,为上层访问视频设备提供统一接口. V4L2整体框架如下图: 图中主要包括两层和三个结构体: 两层是: 1. v4l2驱动核心层:包含video_device和v4l2_device的分配.设置和注册 2. v4l2下层接口层:具体的底层传感器驱动,现在的摄像头可能支持硬件解码,这就需要在摄像头驱动下面提供解码器IC驱动 三个结构体是: 1. v4l2_device: str…
我们在用hbase的api对hbase进行scan操作的时候,可以设置caching和batch来提交查询效率,那它们之间的关系是啥样的呢,我们又应该如何去设置? 首先是我们的客户端代码. 当caching和batch都为1的时候,我们要返回10行具有20列的记录,就要进行201次RPC,因为每一列都作为一个单独的Result来返回,这样是我们不可以接受的. 下面展示的是当batch=3,caching=6时候的图,是一次RPCs的传递的数据. 接着我们继续看下图 一次查询20条记录的话,只需要…
  比如第一个region 代表 0-100 第二个region 代表 101 -200的 分的越多越不好管理,但同时方便了并行化处理,并发度越高,处理的越快.mapreduce就是按照rowkey的范围进行切分,这一点跟hdfs不一样. 由于不同的同一个表的不同region有可能在不同的节点机器上,这就方便了并发处理.关于负载均衡:比如一个节点100个region 另外一个节点50个region,我们要做负载均衡,则会把25个region放到另一台机器.region是伏在均衡的最小单位,reg…