环境:cdh5.1.0 启用协处理器方法1. 启用协处理器 Aggregation(Enable Coprocessor Aggregation) 我们有两个方法:1.启动全局aggregation,能过操纵所有的表上的数据.通过修改hbase-site.xml这个文件来实现,只需要添加如下代码: <property> <name>hbase.coprocessor.user.region.classes</name> <value>org.apache.h

分组后,统计记录条数: SELECT num,count(*) AS counts from test_a GROUP BY num; 查询结果如下: 对num去重后的数量的统计: SELECT count(t.counts) FROM ( SELECT num,count(*) AS counts from test_a GROUP BY num ) AS t; SELECT count(DISTINCT num) AS count FROM test_a; 它俩结果一样,都是5:只是一个是子

SELECT count(*) FROM 表名 WHERE 条件 // 这样查出来的是总记录条 SELECT count(*) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY id //这样统计的会是每组的记录条数. 如何获得 第二个sql语句的总记录条数? 则是,如下: select count(*) from(SELECT count(*) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY id ) a ; 注意: 子查询方式,MySQL中子结果集必须使用别名,而Oracle中不需要特

例如这样一个表,我想统计email和passwords都不相同的记录的条数 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test_users` ( `email_id` ) unsigned NOT NULL auto_increment, `email` ) NOT NULL, `passwords` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`email_id`) ) ENGINE ; INSERT INTO `test_users` (`email_id`, `emai

和哈希表类比,HBase中的行键类似于哈希表中的键.要构造一个良好的HBase模式,关键之一就是选择一个合适的行键. 1 记录检索 行键是HBase中检索记录所使用的键.HBase记录含有的列在数量上没有限制,但是只能有一个行键.这一点同关系型数据库有所不同,后者的主键可以有多个列组合.既然要为一个记录创建唯一的行键,那么单一的行键就需要包含多种信息.例如,如果一行标识一个订单,那么customer_id,order_id,timestamp可以作为该行的行键.在关系型数据库中,customer

2. RowKey行键设计规范 2.1. RowKey四大特性 2.1.1 字符串类型 虽然行键在HBase中是以byte[]字节数组的形式存储的,但是建议在系统开发过程中将其数据类型设置为String类型,保证通用性:如果在开发过程中将RowKey规定为其他类型,譬如Long型,那么数据的长度将可能受限于编译环境等所规定的数据长度. 常用的行键字符串有以下几种: 纯数字字符串,譬如9559820140512: 数字+特殊分隔符,譬如95598-20140512; 数字+英文字母,譬如city2

我们通过行键访问HBase.尽管使用扫描过滤器可以一次性指明大量的键,但是HBase仅仅能够根据行键识别出一行. 优秀的行键设计可以保证良好的HBase性能. 1.行键存在于HBase中的每一个单元格中.如果行键越长,用于存储单元格的I/O开销就会越大.通常我们采用MD5加密的定长键来代替行键. 2.对于组合式行键,每个组件的排序顺序取决于访问模式 如果是一个以主机名和事件类型存储的日志数据库,可能的键值选取方法有以下几种: [主机名][事件类型][时间戳] :适用于访问模式使用主机名和事件类型

JDBC查询优化分析: 现有以下查询语句: String sql1 = "select * from userinfo";// 创建语句 String sql2 = "select count(*) from userinfo";// 创建语句 String sql3 = "select count(0) from userinfo";// 创建语句 String sql4 = "select username  from userin

mysql count group by统计条数方法 mysql 分组之后如何统计记录条数? gourp by 之后的 count,把group by查询结果当成一个表再count一次select count(*) as count from(SELECT count(*) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY id ) a; 实战例子:select count(*) as total from (select count(*) from users group by user_i

SELECT count(*) FROM 表名 WHERE 条件 // 这样查出来的是总记录条   SELECT count(*) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY id //这样统计的会是每组的记录条数.   如何获得 第二个sql语句的总记录条数? select count(*) from(SELECT count(*) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY id ) a ;   SELECT count(*) FROM (SELECT COUNT(*) FR

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合. 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态: 显示用户某个月的签到次数和首次签到时间: 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数: 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息. 所以,我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据(例如亿级)的集合类型. 如何选择合适的数据集合,我们首先要了解常用的统计模式

package com.zy; import java.io.IOException; import org.apache.commons.lang.time.StopWatch; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete; import org.apache.hadoop.hbase.cli

做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 知识点汇总 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数据库 Oracle:功能强大,主要缺点就是贵 MySQL:互联网行业中最流行的数据库,这不仅

转:https://mp.weixin.qq.com/s/RYIiHAHHStIMftQT6lQSgA 做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数

NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 938+) XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 795+) 大数据投名状 先来看看“大数据演示平台”:http://bigdata.newlifex.com SQLite单表4亿行

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HT

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,

原文地址:http://www.uml.org.cn/zjjs/201307172.asp 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTML中,再用F

本篇文章内容来自2016年TOP100summit QQ空间客户端研发总监王辉的案例分享.编辑:Cynthia 王辉:腾讯SNG社交平台部研发总监.腾讯QQ空间移动客户端技术负责人高级工程师.09年起负责QQ空间技术研发,经历从Web时代到移动客户端技术的转变,在Web.移动终端上都有不错的技术积累. 导读:移动互联网飞速发展,2016年,社交网络对视频技术的应用得到爆发式的增长,短视频.视频直播.视频滤镜.视频人脸动效.音乐.K歌.变声.连麦等功能陆续在产品中上线,如何在快速上线功能的同时,保