HBase篇(1)-特性与应用场景

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HBase篇(1)-特性与应用场景

[每日五分钟搞定大数据]系列,HBase第一篇结束了Zookeeper篇, 接下来我们来说下Google三驾马车之一BigTable的开源实现:HBase,要讲的内容暂定如下: 这是第一篇我们先不聊技术实现,只讨论特性和场景 hbase的特点千万级高并发 PB级存储非结构化存储动态列,稀疏列支持二级索引强一致性,可靠性,扩展性(CP系统,可用性做了一点让步) 场景 1. 写密集型应用,每天写入量巨大,而相对读数量较小的应用 2. 不需要复杂查询条件来查询数据的应用使用rowkey,…

《HBase在滴滴出行的应用场景和最佳实践》

HBase在滴滴出行的应用场景和最佳实践背景对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database,源生对离线任务支持友好,又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构,所以同时也对接了很多线上业务.在线业务对访问延迟敏感,并且访问趋向于随机,如订单.客服轨迹查询.离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务,对一段时间内的数据进行处理并产出结果,对任务完成的时间要求不是非常敏感,并且处理逻辑复杂,如天级别报表.安全和用户行为分析.模型训练等. 多语言支持 HBase提供了多语言…

二、RabbitMQ 进阶特性及使用场景 [.NET]

前言经过上一篇的介绍,相信大家对RabbitMQ 的各种概念有了一定的了解,及如何使用RabbitMQ.Client 去发送和消费消息. 特性及使用场景 1. TTL 过期时间 TTL可以用来指定queue 和message多久会被去掉:在短期message数量很大,或者订单需要特定失效(例如15min支付)等场景,设置消息的过期时间可以减轻rabbitmq的压力,后者可以帮助方便的实现业务. 那么如何设置消息过期时间呢? 为queue中的消息整体设置 var ttlSetting = new…

解剖SQLSERVER 第七篇 OrcaMDF 特性概述（译）

解剖SQLSERVER 第七篇 OrcaMDF 特性概述(译) http://improve.dk/orcamdf-feature-recap/ 时间过得真快,这已经过了大概四个月了自从我最初介绍我的宠物项目OrcaMDF. 自从项目开始到现在,OrcaMDF发生了很多变化,功能更强了,因此我想提供一个概述对目前OrcaMDF的功能的概述以及我对OrcaMDF未来的计划页面类型 OrcaMDF 当前支持以下页面的数据完整解析:Data, Index, TextMix(lob), TextTr…

HBase指定大量列集合的场景下并发拉取数据时卡住的问题排查

最近遇到一例,HBase 指定大量列集合的场景下,并发拉取数据,应用卡住不响应的情形.记录一下. 问题背景退款导出中,为了获取商品规格编码,需要从 HBase 表 T 里拉取对应的数据. T 对商品数据的存储采用了表名:字段名:id 的列存储方式.由于这个表很大,且为详情公用,因此不方便使用 scanByPrefixFilter 的方式,担心引起这个表访问的不稳定,进而影响详情和导出的整体稳定性. 要用 multiGet 的方式来获取多个订单的指定列字段的数据,需要动态生成相应的列名集合,然…

Redis高级特性及应用场景

Redis高级特性及应用场景 redis中键的生存时间(expire) redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间,到时间后redis会自动删除它. 过期时间可以设置为秒或者毫秒精度. 过期时间分辨率总是 1 毫秒. 过期信息被复制和持久化到磁盘,当 Redis 停止时时间仍然在计算 (也就是说 Redis 保存了过期时间). expire 设置生存时间(单位/秒) expire key seconds(秒) ttl 查看键的剩余生存时间 ttl key persist 取消生存…

HBase篇(5)- BloomFilter

[每日五分钟搞定大数据]系列,HBase第五篇.上一篇我们落下了Bloom Filter,这次我们来聊聊这个东西. Bloom Filter 是什么? 先简单的介绍下Bloom Filter(布隆过滤器)是1970年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难. 在计算机科学中,我们常常会碰到时间换空间或者空间换时间的情况,即为了达到某一个方面的…