在将mysql数据导入到hbase数据的过程中,发现hbase的数据容量增加很快, 原本在mysql存储30G容量的数据导入到hbase一直增加到快150G(还未完全导入,手动结束), 而采用默认3个备份储存的话,基本上真个集群有450G的容量. 查看了一些资料,发现hbase的储存确实耗空间,一般hbase采用压缩算法来解决,其中snappy 的算法收到Google的推崇,而且CDH中,直接安装了snappy的库,所以直接用了. hbase> disable 'test' hbase> al…

一.要点 有关Snappy的相关介绍可参看Hadoop压缩-SNAPPY算法,如果想安装Snappy,可以参看Hadoop HBase 配置 安装 Snappy 终极教程. 1. HBase修改Table压缩格式步骤 2. 实测结果分享 二.HBase修改Table压缩格式步骤 修改HBase压缩算法很简单,只需要如下几步: 1. hbase shell命令下,disable相关表: ? 1 disable 'test' 实际产品环境中,’test’表可能很大,例如上几十T的数据,disable…

传统的行存储和(HBase)列存储的区别 1.为什么要按列存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的.简单来说两者的区别就是如何组织表: Ø  Row-based storage stores atable in a sequence of rows. Ø  Column-based storage storesa table in a sequence of columns. 行式存储下一张表的…

1. 压缩算法的比较 算法 压缩比 压缩 解压 GZIP 13.4% 21MB/s 118MB/s LZO 20.5% 135MB/s 410MB/s Snappy/Zippy 22.2% 172MB/s 409MB/s 总结: 1)GZIP的压缩率最高,但它是CPU密集型的,对CPU的消耗较多,压缩和解压速度也慢: 2)LZO的压缩率居中,比GZIP要低一些,但是压缩和解压速度明显要比GZIP快很多,其中解压速度快的更多: 3)Zippy/Snappy的压缩率最低,而压缩和解压速度要稍微比LZ…

三元组表压缩存储稀疏矩阵实现稀疏矩阵的快速转置(Java语言描述) 用经典矩阵转置算法和普通的三元组矩阵转置在时间复杂度上都是不乐观的.快速转置算法在增加适当存储空间后实现快速转置具体原理见代码注释部分,时间复杂度为O(nu+tu):个人认为重排三元组之间的次序一步可以省略,虽然三元组数据变得杂乱无章,但是可以把时间复杂度提高到O(tu),如果是不考虑三元组,直接输出转置后的矩阵就可以采用这种方法;行逻辑链接实现稀疏矩阵相乘,十字链表实现稀疏矩阵相加正在编写中,即将更新.声明:转载,引用请以链接…

以前就用过自己搭建MySQL服务器的两种存储引擎MyISAM和InnoDB(也用过一点Memory方式),在今年初转向阿里云关系型数据库服务RDS的时候,看到可调参数中有一个TokuDB,不过不太了解也没有管. 最近同事转给我阿里云介绍TokuDB的文章,其中压缩存储的特性对我们来说很有吸引力,因为我们的数据库一般都偏大,已经转到阿里云的就有几百个GB了,加上以后要转的肯定是TB数量级的,而且目前还是用的MyISAM,如果用InnoDB的话,那还要扩大数倍,仅仅是存储的费用就让人难以承受.但My…

刚刚刷java选择题,遇到的对称矩阵压缩存储问题,我们知道对称矩阵是aij=aji的矩阵,压缩存储可以采用一维数组和二维数组存储. 此处只讨论一维数组存储的形式,设数组下标从0开始,对称矩阵为n维矩阵. 此矩阵有n*n个元素,主对角线上有n个,因为aij=aji,所以只需要存储上三角或者下三角的元素即可,所以数组的容量为(n*n-n)/2+n=n(n+1)/2 (注:-n是先去除主对角线上的元素) n阶对称矩阵的压缩存储对应关系   aij=aji   1<=i<=n,1<=j<=…

1. 在本方案中,我们要将数据存储到HBase中,所以使用flume中提供的hbase sink,同时,为了清洗转换日志数据,我们实现自己的AsyncHbaseEventSerializer. package com.ncc.dlut; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.flume.Context; im…

数据太大压缩存储,可以使用zlib中的压缩函数,代码如下: import ujson import MySQLdb import zlib import base64 kwargs = { 'host': '0.0.0.0', 'port': 3307, 'db': 'test', 'user': 'test_user', 'passwd': 'xxxxxxxxxxxx' } def trans_data(): """ 将json数据dumps存储到mysql中 其中一列数据…

对称矩阵 对于一个矩阵结构显然用一个二维数组来表示是非常恰当的,但在有些情况下,比如常见的一些特殊矩阵,如三角矩阵.对称矩阵.带状矩阵.稀疏矩阵等,从节约存储空间的角度考虑,这种存储是不太合适的.下面从这一角度来考虑这些特殊矩阵的存储方法. 对称矩阵的特点是:在一个n 阶方阵中,有aij=aji ,其中1≤i , j≤n,如图5.5 所示是一个5阶对称矩阵.对称矩阵关于主对角线对称,因此只需存储上三角或下三角部分即可,比如,我们只存储下三角中的元素aij,其特点是j≤i 且1≤i≤n,对于上三角…