加宽行可增加扫描速度 采用组合rowkey,利用数据本地性加快扫描 少数宽行,并不比多数窄行节省空间 缩短Column family 和 column的名字 合并若干列.…

之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课. 这是小象学院hadoop2.X概述第八章的笔记 主要介绍HBase,一个分布式数据库的应用案例. 案例概况: 1)时间序列数据库(OpenTSDB) 用HBase储存时间序列数据,每时每刻都在解决,数据库为开源 2)HBase爬虫调度库 垂直搜索爬虫 大规模爬虫(全网爬虫) 这里界定URL爬虫调度 3)HBase文档库 储存文档数据库,偏重于储存 4)银行人民币查询系统 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文归http://www.cnbl…

本次分享的内容主要分为以下五点: HBase基本知识: HBase读写流程: RowKey设计要点: HBase生态介绍: HBase典型案例分析. 首先我们简单介绍一下 HBase 是什么. HBase 最开始是受 Google 的 BigTable 启发而开发的分布式.多版本.面向列的开源数据库.其主要特点是支持上亿行.百万列,支持强一致性.并且具有高扩展.高可用等特点. 既然 HBase 是一种分布式的数据库,那么其和传统的 RMDB 有什么区别的呢?我们先来看看HBase表核心概念,理解…

分布式结构化存储系统-HBase应用案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 为了让读者更进一步了解HBase在实际生成环境中的应用方法,在董西成的书里介绍两个经典的HBase实际应用案例,分别是社交关系数据存储和时间序列数据库OpenTSDB.我这里手抄记录一下. 一.社交关系数据存储 互联网领域很大一类应用是社交关系数据,国内的新浪微博和微信,国外的Twitter和Facebook等,均是典型的代表.社交关系数据主要维护了Follower-folowed用户关系…

记得在自己学习数据库知识的时候特别喜欢看案例,因为优化的手段是容易掌握的,但是整体的优化思想是很难学会的.这也是为什么自己特别喜欢看案例,今天也开始分享自己做的优化案例. 最近一直很忙,博客产出也少的可怜,今天整理了一下自己做过优化或各种方案的客户已经超过100家了,今天分享的案例算是在这些客户中比较典型的了!没有什么高大上都是常见的问题!在之前的博客中都有过提及,那么本篇我们就结合之前的技术点来看看这个案例.学习优化手段的看官们可以参见我的优化系列: SQL SERVER全面优化-------…

场景: 最近一台DB服务器偶尔出现CPU报警,我的邮件报警阈(请读yù)值设置的是15%,开始时没当回事,以为是有什么统计类的查询,后来越来越频繁. 探索: 我决定来查一下,究竟是什么在作怪,我排查的顺序如下: 1.首先打开Cacti监控,发现最近CPU均值在某天之后骤然上升,并且可以看到System\Processor Queue Length 和 sqlservr\%ProcessorTime 也在显著的变化. 2.从最容易入手的低效SQL开始,考虑是不是最近业务做了什么修改?连接到该SQL…

注意事项:首先要保证部署solr服务的Tomcat容器和检索solr服务中数据的Tomcat容器,它们的端口号不能发生冲突,否则web程序是不可能运行起来的. 一:solr服务的端口号.我这里的solr服务的tomcat容器的端口号已经修改为8083: 二:检索solr服务中数据的tomcat容器的端口号.我这里是8080: 最后必须要保证2个容器能正常访问. 需求:使用Solr实现电商网站中商品信息搜索功能,可以根据关键字搜索商品信息,根据商品分类.价格过滤搜索结果,也可以根据价格进行排序,实…

STEP 1:设置开发环境 与yeoman的所有交互都是通过命令行.Mac系统使用terminal.app,Linux系统使用shell,windows系统可以使用cmder/PowerShell/cmd.exe. 1.1 安装条件 安装yeoman之前,你需要先安装如下内容 Nodejs v4或者更高版本 npm git 通过以下命令检查是否安装node环境以及npm管理工具. $ node -v && npm -v npm默认随node一起安装.有些node版本可能安装的是旧版本的np…

了不起的nodejs算是一本不错的入门书,不过书中个别案例存在bug,按照书中源码无法做出和书中相同效果,原本兴奋的心情掺杂着些许失落. 现在我们看一下第七章HTTP,一个Twitter Web客户端的例子. 先贴上书中源码 1.创建server.js var qs = require('querystring'); require('http').createServer(function(req,res){ var body =""; req.on('data',function(…

背景 近几日,公司的应用团队反应业务系统突然变慢了,之前是一直比较正常.后与业务部门沟通了解详情,得知最近生意比较好,同时也在做大的促销活动,使得业务数据处理的量出现较大的增长,最终系统在处理时出现瓶颈. 分析和追踪问题的根源 首先:通过工具追踪服务器的性能,主要定位什么资源.在什么时候出现瓶颈. 这样的工具很多,可以网上搜搜工具和使用方法如PerMon和PAL等,最终得到结果是在业务高峰期(中午12点到23点前)如下图,CPU资源使用率一直很高,初步可以判断是CPU资源紧张.那真的“资源”不够…