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,…

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 中生成持久化的…

一.hbase读优化 客户端优化 1.scan缓存是否设置合理? 优化原理:一次scan请求,实际并不会一次就将所有数据加载到本地,而是多次RPC请求进行加载.默认100条数据大小. 优化建议:大scan场景下将scan缓存从100增大到500或者1000,以减少RPC次数 2.get请求是否可以使用批量请求? 优化原理:Hbase分别提供了单条get以及批量get的API接口,使用批量get接口可以减少客户端到RegionServer之间的PRC连接数,提高读取性能. 3.请求是否可以显示指定…

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下…

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H…

hbase性能优化总结 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. 有关预分区,详情参见:Table Creation: Pre-Creating…

一.前述 HBase优化能够让我们对调优有一定的理解,当然企业并不是所有的优化全都用,优化还要根据业务具体实施. 二.具体优化 1.表的设计  1.1 预分区 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. publi…

垃圾回收优化当region服务器处理大量的写入负载时,繁重的任务会迫使JRE默认的内存分配策略无法保证程序的稳定性 所以我们可能需要对region服务器的垃圾回收机制进行一些参数调整(因为master并不处理实际任务,所以没有优化的必要) 首先来了解JAVA内存中的几个概念 在HBase构架中我们可以知道 数据会被写入到memstore内存中直到达到一个阈值之后刷写持久化到磁盘 但是由于数据是客户端在不同时间写入的,这些数据占据的JAVA内存中的堆空间很可能是不连续的,所以JAVA虚拟机的内存会…

转自:http://blog.csdn.net/zhongwen7710/article/details/39577431 本blog的内容包含: 第一部分:Hbase框架原理理解 第二部分:Hbase调用MapReduce函数使用理解 第三部分:Hbase调用Java API使用理解 第四部分:Hbase Shell操作 第五部分:Hbase建表.读写操作方式性能优化总结   第一部分:Hbase框架原理理解   概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统:HBase是基于Goo…

原文链接:HBase性能优化方法总结(一):表的设计 本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,可参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 下面是本文总结的第一部分内容:表的设计相关的优化方法. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分…

zookeeper.session.timeout默认值:3分钟(180000ms)说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间.当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的RegionServer接管.调优:这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover.设置成1分钟或更低,可以减少因等待超时而被延长…

HBase性能优化方法总结 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. 有关预分区,详情参见:Table Creation: Pre-Creatin…

1. 使用“连接池” 如果每次和Hbase交互时都去新建连接的话,显然是低效率的,HBase也提供类连接池相关的API. 1.1. HTablePool 早期的API中使用它,但很不幸,现在它已经过时了.在次不再描述. 1.2. HConnection 取代HTablePool的就是现在的HConnection,可以通过它拿到几乎所有关于HBase的相关操作对象. private static HConnection connection = null; private static Confi…

近期在处理HBase的业务方面常常遇到各种瓶颈,一天大概一亿条数据,在HBase性能调优方面进行相关配置和调优后取得了一定的成效,于是,特此在这里总结了一下关于HBase全面的配置,主要参考我的另外两篇文章: (1)http://blog.csdn.net/u014297175/article/details/47975875 (2)http://blog.csdn.net/u014297175/article/details/47976909 在其基础上总结出来的性能优化方法. 1.垃圾回收优…

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4296211.html 标准Standard DSO 标准DSO有三张表:   标准DSO覆盖合计规则: 数据从源抽取到标准DSO中时,在同一抽取请求中,相同业务主键的数据会合并(合并的方式有覆盖…

1 Spark读HBase Spark读HBase黑名单数据,过滤出当日新增userid,并与mysql黑名单表内userid去重后,写入mysql. def main(args: Array[String]): Unit = { @volatile var broadcastMysqlUserids: Broadcast[Array[String]] = null val today = args(0) val sourceHBaseTable = PropertiesUtil.getProp…

如何把数据快速批量添加到Elasticsearch中 问题来源 最近新做一个项目,有部分搜索比较频繁的数据,而且量级比较大,预计一两年时间很可能达到100G,项目要求不要存在数据库中,最终出来有两个方案,一个是使用Protocol Buffers存储在文件上,另外就是存在Elasticsearch中,也方便搜索,但这两个方案需要验证,到底哪个方案好,从存储速度,搜索响应,占用空间方面做对比,而我负责给出Elasticsearch的部分技术建议! 验证需求 1.数据量:初步只算52亿条 2.写数据…

背景 写这篇文章主要是介绍一下我做数据仓库ETL同步的过程中遇到的一些有意思的内容和提升程序运行效率的过程. 关系型数据库: 项目初期:游戏的运营数据比较轻量,相关的运营数据是通过Java后台程序聚合查询关系型数据库MySQL完全可以应付,系统通过定时任务每日统计相关数据,等待运营人员查询即可. 项目中后期:随着开服数量增多,玩家数量越来越多,数据库的数据量越来越大,运营后台查询效率越来越低.对于普通的关系型来说,如MySQL,当单表存储记录数超过500万条后,数据库查询性能将变得极为缓慢,而往…

通过Spring Boot可以快速搭建一个项目结构,在此基础上本文就通过一个简单的例子,说明如何结合Mybatis 和 Fastjson,快速的完成一个数据的入库基本操作. 添加相关的依赖 <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.3.2&…

HBase 的优化3.1.高可用在 HBase 中 Hmaster 负责监控 RegionServer 的生命周期,均衡 RegionServer 的负载,如果Hmaster 挂掉了,那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态,并且此时的工作状态并不会维持太久.所以 HBase 支持对 Hmaster 的高可用配置.1) 关闭 HBase 集群(如果没有开启则跳过此步) $ bin/stop-hbase.sh2) 在 conf 目录下创建 backup-masters 文件 $ touch c…

  SQL Server 性能优化之RML Utilities:快速入门(Quick Start)(1) 安装Quick Start工具 RML(Replay Markup Language)是MS SQL Server产品支持服务团队内部开发使用的一个Trace分析工具,最新的版本支持SQL Server 2005和SQL Server 2008. 功能: 1.分析最占资源的应用和查询. 2.分析跟踪期间的查询计划变更的情况. 3.分析哪些查询比起以前来说变慢了. 工具地址:http://bl…

高可用 在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期,均衡RegionServer的负载,如果Hmaster挂掉了,那么整个HBase集群将陷入不健康的状态,并且此时的工作状态并不会维持太久.所以HBase支持对Hmaster的高可用配置. 1) 关闭HBase集群(如果没有开启则跳过此步) $ bin/stop-hbase.sh 2) 在conf目录下创建backup-masters文件 $ touch conf/backup-masters 3) 在backup-m…

HBase的优化 高可用 在 HBase 中 Hmaster 负责监控 RegionServer 的生命周期,均衡 RegionServer 的负载,如果 Hmaster 挂掉了,那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态,并且此时的工作状态并不会维 持太久.所以 HBase 支持对 Hmaster 的高可用配置. 关闭 HBase 集群 ( 如果没有开启则跳过此 步) ) $ bin/stop-hbase.sh 在 在 conf 目录下创建 backup-masters 文件 $ touch…

哈喽,前几久,和大家分享过如何把文本数据快速导入数据库(点击即可打开),今天再和大家分享一个小技能,将Oracle数据库中的数据按照指定分割符.指定字段导出至文本文件.首先来张图,看看导出的数据是什么样子. 用到的就是Oracle的spool命令,可以将数据库数据导出一个文本文件,而且也可以指定数据分隔符,其中!^是数据之间的分隔符. 首先和大家分享一下,我的这个脚本是怎么写的,其中写select时,需要导出那些字段,直接写在select里面就可以了,此外,我也是在select里面指定了分割符!…

在小公司的话,总是会有要开发去导入历史数据(数据从旧系统迁移到新系统上)的时候.这个时候,现场实施或客户会给你一份EXCEL文档,里面包含了一些别的系统上的历史数据,然后就让你导入到现在的系统上面去. 且不说表数据结构的不同了,这个协调过程就能用大量的篇幅去说故事,这里只假设已经将别的系统上的历史数据整理成了适合导入当前系统的数据.如何高效地完成这项导入工作,就是这里讨论的议题:使用EXECL表格中的数据快速生成SQL语句. 因为导入数据就是往表里面插入新数据,因此用的是INSERT语句. IN…

HBase学习之BulkLoad bulkload的学习以后再写文章. 参考资料: 1.https://blog.csdn.net/shixiaoguo90/article/details/78038462,使用hbase自带的importtsv实现bulkload,重点参考,hbase自带的bulkload只有在hbase1.0版本中有,2.0版本中没有,参考这篇文章已经成功实现了bulkload了. 2.https://blog.csdn.net/embracejava/article/de…

较早之前,曾经介绍了一篇文章<使用DataGridView数据窗口控件,构建用户快速输入体验>,介绍了在传统DataGridView中嵌入一个数据窗口进行选择列表,从而实现数据快速录入的操作例子,在DevExpress的控件使用中,我们应该如何实现这种效果呢,本文首先通过简单的例子介绍一下,具体的实现过程.然后进阶具体的应用,指导我们实际的开发工作,以及在使用过程中需要注意的一些特殊问题,提供相应的解决方法. 1. GridControl集成SearchLookUpEdit的效果展现 首先我们…

原文 C#实现大数据量TXT文本数据快速高效去重 对几千万的TXT文本数据进行去重处理,查找其中重复的数据,并移除.尝试了各种方法,下属方法是目前尝试到最快的方法.以下代码将重复和不重复数据进行分文件存放,提升效率的关键是用到了HashSet. TextReader reader = File.OpenText(m_dataFilePath); string[] files = new string[2]; files[0] = ROOT_DIR + "不重复数据.txt"; file…

最基本的写法无非是写多层foreach循环,数据量多了,循环的次数是乘积增长的. 这里推荐使用Except()差集.Intersect()交集,具体性能没有进行对比. 如果两个datatable的字段完全一致的话,可以直接使用Except,Intersect //与免打扰中的用户进行比较,筛选出可以正常接收推送的用户var normalReceive = dtUser.AsEnumerable().Except(dtDND.AsEnumerable(), DataRowComparer.Defa…

超大数据快速导入MySQL  ----千万级数据只需几十分钟本地测试方法1.首先需要修改本地mysql的编码和路径,找到my.ini.2.在里面添加或修改 character-set-server=utf8 collation-server=utf8_general_ci default-storage-engine=INNODB (最低部添加)secure_file_priv="C:\Users\Administrator\Desktop\ye(xlsx表格所在父路径)"3.将需要的…