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…
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…
在第一次建立Hbase表的时候,我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据.我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中,或者通过MR方式等. 但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下,所以很不适合一次性导入大量数据. 本文将针对这个问题介绍如何通过Hbase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到Hbase中. 总的来说,使用 Bulk Load 方式由于利用了 HBase 的数据信息是按照特定格式存储在 HDFS 里的这一特性,直接在 HDFS 中生成持久…
我们在<通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase[Hadoop篇]>文中介绍了一种快速将海量数据导入Hbase的一种方法,而本文将介绍如何在Spark上使用Scala编写快速导入数据到Hbase中的方法.这里将介绍两种方式:第一种使用Put普通的方法来倒数:第二种使用Bulk Load API.关于为啥需要使用Bulk Load本文就不介绍,更多的请参见<通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase[Hadoop篇]>. 如果想及时了解Spark.Hadoop或者H…
mysql快速导入5000万条数据过程记录(LOAD DATA INFILE方式) 首先将要导入的数据文件top5000W.txt放入到数据库数据目录/var/local/mysql/data/${db_name}/ 下,并确保导入用户拥有这个txt文件的权限,否则会报Error 13错误 1.${table_name}换myisam,我们的场景对事务没啥要求,innodb引擎速度太慢了,原来导入12个小时都没导完2.导入前修改参数和禁止索引更新mysql> SET SESSION BULK_I…
一.LOAD DATA INFILE http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/load-data.html 二. 当数据量较大时,如上百万甚至上千万记录时,向MySQL数据库中导入数据通常是一个比较费时的过程.通常可以采取以下方法来加速这一过程: 一.对于Myisam类型的表,可以通过以下方式快速的导入大量的数据. ALTER TABLE tblname DISABLE KEYS; loading the data ALTER TABLE tblname E…
在Ubuntu上使用离线方式快速安装K8S v1.11.1 0.安装包文件下载 https://pan.baidu.com/s/1nmC94Uh-lIl0slLFeA1-qw v1.11.1 文件大小 630M左右 1.系统环境 系统版本 Ubuntu 18.04 LTS kubernete v1.11.1 机器数量 x3 配置 1核 2G 20G硬盘 k8s-master001 192.168.113.5 k8s-node001 192.168.113.3 k8s-node002 192.16…
8.组件注册-@Import-给容器中快速导入一个组件 8.1 给容器中注册组建的方式 包扫描+组建标注注解(@Controller.@Service.@Repository.@Component)[有局限,不是自己写的就无法注入] @Bean[导入第三方包里面的组建] @Import[快速的给容器中导入一个组建] 8.2 @Import 直接导入 新建两个类:Color.class, Read.class @Import({Color.class, Read.class}) // 快速导入组建…
前言 随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在mysql中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验. 传统命令的缺点 使用传统的redis client命令在大数据量的导入场景下存在如下缺陷: 由于redis是单线程模型,虽然避免了多线程下线…
写在前面 我们可以将一些bean组件交由Spring管理,并且Spring支持单实例bean和多实例bean.我们自己写的类,可以通过包扫描+标注注解(@Controller.@Servcie.@Repository.@Component)的形式将其注册到IOC容器中,如果不是我们自己写的类,比如,我们在项目中引入了一些第三方的类库,此时,我们需要将这些第三方类库中的类注册到Spring容器中,该怎么办呢?此时,我们就可以使用@Bean和@Import注解将这些类快速的导入Spring容器中.接…