Phoenix表和索引分区,基本优化方法 优化方法 1. SALT_BUCKETS RowKey SALT_BUCKETS 分区 2. Pre-split RowKey分区 3. 分列族 4. 使用压缩 5. 二级索引 6.参数优化 优化方法 原文地址:Phoenix基本优化方法 1. SALT_BUCKETS HBASE建表之初默认一个region,当写入数据超过region分裂阈值时才会触发region分裂.我们可以通过SALT_BUCKETS方法加盐,在表构建之初就对表进行预分区.SALT

一 命名空间 1 命名空间的结构 1) Table:表,所有的表都是命名空间的成员,即表必属于某个命名空间,如果没有指定, 则在 default 默认的命名空间中. 2) RegionServer group:一个命名空间包含了默认的 RegionServer Group. 3) Permission:权限,命名空间能够让我们来定义访问控制列表 ACL(Access Control List).例如,创建表,读取表,删除,更新等等操作. 4) Quota:限额,可以强制一个命名空间可包含的 re

  Centos 6.4 x86_64 最小化安装后的优化   购买了服务器以后要做的第一件事就是安装操作系统了,这里推荐安装 Centos 6.4 x86_64,安装系统时要选择最小化安装(不需要图形),在使用服务器时要记住一个原则,系统安装的应用程序包越少,服务器就会越稳定.至于服务器单机性能调优,应本着稳定安全的原则,尽量不要改动系统原有的配置(Cetnos系统自身的文件和内存机制就很优秀),以下配置优化部分也适合Amazon Linux系统,大家可以对比参考. 系统的基础优化 1)更新y

优化MySchool数据库设计 之独孤九剑 船舶停靠在港湾是很安全的,但这不是造船的目的 By:北大青鸟五道口原玉明老师 1.学习方法: 01.找一本好书 初始阶段不适合,可以放到第二个阶段,看到知识点时,要进行验证 02.查看帮助文档和搜索引擎的使用 借助网络上的Blog文章 03.不要急功近利 不要抱着速成的想法,否则必然走弯路学习编程不是一蹴而就的事情付出的成本高,才能有一个高薪的收入 04.不要浮躁 不要什么都学,只学有用的 浮躁的程度和技术水平成反比的走自己的路,让别人去浮躁去吧! 每

转自:http://www.cnblogs.com/bdifn/p/3801737.html 问题导读:1.如何防止热点?2.如何预分区?扩展:为什么会产生热点存储? HBase中,表会被划分为1...n个Region,被托管在RegionServer中.Region二个重要的属性:StartKey与EndKey表示这个Region维护的rowKey范围,当我们要读/写数据时,如果rowKey落在某个start-end key范围内,那么就会定位到目标region并且读/写到相关的数据.简单地说

Hbase的表会被划分为1....n个Region,被托管在RegionServer中.Region二个重要的属性:Startkey与EndKey表示这个Region维护的rowkey的范围,当我们要读写数据时,如果rowkey落在某个start-end key范围内,那么就会定位到目标region并且读写到相关的数据. 默认情况下,当我们通过hbaseAdmin指定TableDescriptor来创建一张表时,只有一个region正处于混沌时期,start-end key无边界,可谓海纳百川.

热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点(访问可能是读,写或者其他操作).大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力,引起性能下降甚至region不可用,这也会影响同一个RegionServer上的其他region,由于主机无法服务其他region的请求,造成资源浪费.设计良好的数据访问模式以使集群被充分,均衡的利用. 数据倾斜:Hbase可以被划分为多个Region,但是默认创建时只有一个Region分布在集群的一个节点上,数据一开始时都集中在这个Regio

目录 为什么要设计rowKey 三大原则 长度原则 散列原则 唯一原则 热点问题的解决 加盐 哈希 反转 时间戳反转 为什么要设计rowKey 首先要弄明白一点,Regions的分区就是根据数据的rowKey处理的,而如果设计rowKey不合理,就会导致所有数据到一个分区,或者并没有很好地发挥预分区带来的负载均衡作用,还是会发生数据倾斜. HBase中还有一个就是rowKey的热点问题,因为rowKey是根据字典顺序排序的,如果rowKey设计不合理,当大量的client访问hbase集群的一个

Atitit.提升 升级类库框架后的api代码兼容性设计指南 1. 增加api直接增加,版本号在注释上面增加1 2. 废弃api,使用主见@dep1 3. 修改api,1 4. 修改依赖import,雅瑶增加文件模式.保持兼容性..1 5. 优先选择同一个文件内的修改,因为文件多了不好管理了,编译速度也慢的了...1 5.1. 增加文件模式的优缺点2 1. 增加api直接增加,版本号在注释上面增加 2. 废弃api,使用主见@dep   3. 修改api, 先,添加一个api 方法,附件ver.

原文:MySQL性能优化(二):优化数据库的设计 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/81051579 一:数据库的设计 数据库命名:数据库名的命名一般和项目的名称保持一致,不要随意的起名字. 数据库编码: 采用utf8mb4而不使用utf8 MySQL 的"utf8"实际上不是真正的UTF-8,真正的UTF-8是每

@ 目录 一.开机故障描述 二.工具: 三.什么是EFI系统分区 四.如何查看EFI系统分区 五.删除后如何重建系统分区 1.建立未分配空间 2.建立ESP分区 3.按下图,ESP分区的大小200M即可 4.注意: 5.建立MSR分区 6.引导修复 7.步骤 一.开机故障描述 很多时候无法进入系统时不要急着重装系统,如果是引导分区出问题,重建分区后修复即可正常开机,资料文档等都保持原样,可以节省很多精力. 二.工具: 所使用的工具,微PE装机盘里都有 制作微PE 装机盘:使用微PE制作纯净版装机

HBase是三维有序存储的,通过rowkey(行键),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(时间戳)这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位. HBase中rowkey可以唯一标识一行记录,在HBase查询的时候,有两种方式: 1.通过get方式,指定rowkey获取唯一一条记录 2.通过scan方式,设置startRow和stopRow参数进行范围匹配  3.全表扫描,即直接扫描整张表中所有行记录 rowkey长度原则: rowke

Hbase的Rowkey设计原则 一. Hbase介绍 HBase -> Hadoop Database,HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库) 二. 设计原则 2.1 Rowkey长度原则 Rowkey是一个二进制码流,Rowkey的长度被很多开发者建议设计在10-100个字节,不过建议是越短

数据库优化的目标无非是避免磁盘I/O瓶颈.减少CPU利用率和减少资源竞争.为了便于读者阅读和理解,笔者参阅了Sybase.Informix和Oracle等大型数据库系统参考资料,基于多年的工程实践经验,从基本表设计.扩展设计和数据库表对象放置等角度进行讨论,着重讨论了如何避免磁盘I/O瓶颈和减少资源竞争,相信读者会一目了然. 基于第三范式的基本表设计 在基于表驱动的信息管理系统(MIS)中,基本表的设计规范是第三范式(3NF).第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性.基于第三范式的数据库

什么是rowkey Hbase是一个分布式的.面向列的数据库,它和一般关系型数据库的最大区别是:HBase很适合于存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式. Hbase是采用K,V存储的,那Rowkey就是KeyValue的Key了,Rowkey也是一段二进制码流,最大长度为64KB,内容可以由使用的用户自定义.数据加载时,一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的. HBase是根据Rowkey来进行检索的,系统通过找到某个Rowkey (或者某个 Rowkey 范围)所

豆瓣读书:http://book.douban.com/subject/19969386/ 第一章 Java性能调优概述 1.性能的参考指标 执行时间: CPU时间: 内存分配: 磁盘吞吐量: 网络吞吐量: 响应时间: 2.木桶定律   系统的最终性能取决于系统中性能表现最差的组件,例如window系统内置的评分就是选取最低分.可能成为系统瓶颈的计算资源如,磁盘I/O,异常,数据库,锁竞争,内存等. 性能优化的几个方面,如设计优化,Java程序优化,并行程序开发及优化,JVM调优,Java性能调

访问hbase table中的行,只有三种方式: 1 通过单个row key访问 2 通过row key的range 3 全表扫描 Hadoop Sequence File 文中可能涉及到的API: Hadoop/HDFS:http://hadoop.apache.org/common/docs/current/api/ HBase: http://hbase.apache.org/apidocs/index.html?overview-summary.html Begin! HBase的查询实

MySQL性能优化目的如何合理的设计数据库?什么样的数据库设计才能给后期DBA优化提供基石? 数据库设计与程序设计的差异? 数据库设计早期优化1. 关系明确(理清表之间的关系,可以通过冗余的方式提高效率)2. 节省空间(根据业务经验,设置字段长短)3. 提高效率 数据库表开发流程 原型=>逐步完善(表的设计也是如此) 数据库种类1. 层级数据库(注册表) 如:Windows操作系统的核心就是一个注册表,由于配置项比较多,采用层级关系的数据存储2. 关系型数据库 如:MySQL3. 时序数据库4.

热点问题 hbase 中的行是以 rowkey 的字典序排序的,这种设计优化了scan 操作,可以将相关的 行 以及会被一起读取的行 存取在临近位置,便于 scan . 然而,糟糕的 rowkey 设计是 热点 的源头. 热点发生在大量的客户端直接访问集群的一个或极少数节点.访问可以是读,写,或者其他操作.大量访问会使 热点region 所在的单个机器超出自身承受能力,引起性能下降甚至是 region 不可用.这也会影响同一个 regionserver 的其他 regions,由于主机无法服务其

作者:IT王小二 博客:https://itwxe.com 上一篇给小伙伴们讲了关于SQL查询性能优化的相关技巧,一个好的查询SQL离不开合理的索引设计.这篇小二就来唠一唠怎么合理的设计一个索引来优化我们的查询速度,要是有不合理的地方...嗯.. 当然啦,开个玩笑,欢迎小伙伴们指正! 一.索引设计基石 索引设计基石是什么呢? 小二认为索引设计的基石就是数据表字段类型的合理设计,即选择合适字段类型和设置合适的长度. 选择正确的数据类型,那么在字段上建立索引时,一个数据页可以存储更多的索引,一次读取

数据库的设计   一:什么是数据库设计? 数据库设计就是将数据库中的数据实体以及这些数据实体之间的关系,进行规范和结构化的过程. 二:为什么要实施数据库设计? 1:良好的数据库设计可以有效的解决数据冗余的问题 2:效率高 3:便于进一步扩展 4:使得应用程序开发变得容易 三:设计数据库的步骤 第一步    需求分析:  分析客户的业务和数据处理需求(收集信息,标识实体,标识每个实体需要存储的详细信息,标识实体间的关系) 第二步    概要设计:  绘制E-R图,用于与客户或团队成员的交流 第三步