作者: 蔡建良 2016-7-6 地图瓦片起始层数: xMin=栅格数据最小经度 xMax=栅格数据最大经度 起始层数=Log(第0层经纬度跨度/当前地图的经纬度跨度,2) minzoom = (int)( Log(360/(xMax - xMin), 2) 地图瓦片最大层数: tilesize=256 xsize=栅格数据X方向的象素值 ysize=栅格数据Y方向的象素值 levels=CEILING((LOG(MAX(xsize/tilesize,ysize/tilesize),2)) 也可

QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS是 TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器 做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数,最终利用这些信息来估计得分.客户机使 用加权协函数平均方法来计算客户机

术语说明: QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 *   请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算 公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6 公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算 服务器数量 =   ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) [峰值QPS和机器计算公式]

QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 *   请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算服务器数量 =   ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) [峰值QPS和机器计算公式] 原理:每天80%的访

聊一聊PV和并发.以及计算web服务器的数量的方法 站长之家 2016-08-17 09:40 最近和几个朋友,聊到并发和服务器的压力问题.很多朋友,不知道该怎么去计算并发?部署多少台服务器才合适? 所以,今天就来聊一聊PV和并发,还有计算web服务器的数量 的等方法.这些都是自己的想法加上一些网上的总结,如有不对,欢迎拍砖. 几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数

几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数量.每个用户的页面浏览数量.用户在网站的平均停留时间等. 网站访问量的常用衡量标准:独立访客(UV) 和 综合浏览量(PV),一般以日为单位来衡量和计算. 独立访客(UV):指一定时间范围内相同访客多次访问网站,只计算为1个独立访客. 综合浏览量(PV):指一定时间范围内页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次. PV计算带

学习mapreduce过程中, map第一个阶段是从hdfs 中获取文件的并进行切片,我自己在好奇map的启动的数量和文件的大小有什么关系,进过学习得知map的数量和文件切片的数量有关系,那文件的大小和切片的数量的有什么关系 ,下面我就进入Hadoop的源代码进行研究一下 文件的大小和切片的数量有什么关系. 文件获取和切片和一个InputFormat 这个抽象类有关系 ,这个抽象类 只有两个抽象的方法 分别是 第一个方法是用来过去切片,第二方法使用获取文件.获取切片与第一个方法有关,我们进入研究

聊一聊PV和并发.以及计算web服务器的数量的方法 http://www.chinaz.com/web/2016/0817/567752.shtml 最近和几个朋友,聊到并发和服务器的压力问题.很多朋友,不知道该怎么去计算并发?部署多少台服务器才合适? 所以,今天就来聊一聊PV和并发,还有计算web服务器的数量 的等方法.这些都是自己的想法加上一些网上的总结,如有不对,欢迎拍砖. 几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站

1 , node 的 数量 应该大于等于 副本(指的是单个 shard 的 主副本+备份副本数)的 数量 ,如果 副本的数量大于 node 数量,那么 一个node 必定有2 个相同的 副本,这个多出来的副本毫无意义.(如果是为了提高效率,可以提高 切片的 个数 ) 2 ,因为 副本 shard  和 主 shard  不会出现在同一个 节点上 ,那么 一 挂一个节点 最多挂掉一个 shard  的 一个副本. 3,所以要保证的 50% 的 节点挂了 数据不丢的  最低副本数数 = 节点数*50

转自:http://www.chinaz.com/web/2016/0817/567752.shtml 最近和几个朋友,聊到并发和服务器的压力问题.很多朋友,不知道该怎么去计算并发?部署多少台服务器才合适? 所以,今天就来聊一聊PV和并发,还有计算web服务器的数量 的等方法.这些都是自己的想法加上一些网上的总结,如有不对,欢迎拍砖. 几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网

计算eks node 中pod数量 计算公式:((IP数I - 1) * ENI数) + 2 实例规格等ENI数和IP的对应关系,请参考 https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AWSEC2/latest/UserGuide/using-eni.html#AvailableIpPerENI aws ec2 价格表:https://aws.amazon.com/cn/ec2/pricing/on-demand/ 以下这段来自:https://www.stackrox.c

学完ES分布式集群的工作原理以及一些基本的将数据放入索引然后检索它们的所有方法,我们可以继续学习在分布式系统中,每个分片的文档是被如何索引和查询的. 路由 首先,我们需要明白,文档和分片之间是如何匹配的,这就是路由.当你索引一个文档,它被存储在单独一个主分片上.Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢?当你创建一个新文档,它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢? 进程不能是随机的,因为我们将来要检索文档.事实上,它根据一个简单的算法决定: shard = hash(rou

Portable Basemap Server:多数据源多客户端的底图服务器 [poll id=”1″]2014.3.8更新v3.1~在线切片转换为MBTiles时,增加RecreateEmptyCache模式.当你想继续上次未完成的任务或打算合并多个级别/范围的切片时,RecreateEmptyCache模式会非常适合: ~在CustomOnlineMaps.xml中自定义数据源时,增加Multi-Layer模式,比如可将标注和影像两个数据源融合为一个服务.具体用法请参考自带示例: ~修复已知

    出处:[http://www.cnblogs.com/dennisit/p/4133131.html] ,防楼主删博,故保留一份! elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添

<读书报告 – Elasticsearch入门 > ' 第四章 分布式文件存储 这章的主要内容是理解数据如何在分布式系统中存储. 4.1 路由文档到分片 创建一个新文档时,它是如何确定应该存储在分片1还是分片2上的呢? 这个过程不是随机的,因为将来要检索文档.事实上,它根据一个简单的算法决定: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing值是一个任意字符串,它默认是_id但也可以自定义.这个routing字符串通过哈希函数生成

路由文档到分片 当你索引一个文档,它被存储在单独一个主分片上.Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢?当你创建一个新文档,它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢? 进程不能是随机的,因为我们将来要检索文档.事实上,它根据一个简单的算法决定: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing值是一个任意字符串,它默认是_id但也可以自定义. 这个routing字符串通过哈希函数生成一个数字,然后除以主切片的数

elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添加的设备.对比来说,Elasticsearch天生是分布式的:它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用.这意味着你的程序不需要关心这些.对于大

elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添加的设备.对比来说,Elasticsearch天生是分布式的:它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用.这意味着你的程序不需要关心这些.对于大

elasticsearch elasticsearch是一个高性能高扩展性的索引系统,底层基于apache lucene. 可结合kibana工具进行可视化. 概念: index 索引: 类似SQL中的一张表,索引名必须是全小写单词. type(索引类型):设计初衷是用type对相同逻辑结构(字段名)数据的归并,一个index中只能有一种 type,在6.0版本之后被标记为过时(deprecated),在后续大版本(7.x, 8.x+)中会将被完全弃用. document 文档:若干个键值对的数

InputFormat简介 InputFormat:管控MR程序文件输入到Mapper阶段,主要做两项操作:怎么去切片?怎么将切片数据转换成键值对数据. InputFormat是一个抽象类,没有实现怎么切片,怎么转换,由它的子类实现.其中InputFormat的默认实现类是FileInputFormat,其也是一个抽象类,没有具体实现,最终是由FileInputFormat的子类去实现的.子类一共有五个,每一个子类的分片机制和转换成key-value键值对数据的格式都不一样,其中默认使用的是