一.关于本文 工作要做的监控系统需要监控磁盘空间的使用率并报警.在测试这个功能的时候需要模拟两个场景:一是磁盘空间不断增长超过设定的阈值时,需要触发报警机制:二是磁盘空间降落到低于报警阈值的时候,不再进行报警.为了测试这两个场景,我写了下面三个脚本: 1)initializer.sh:创建目录TestDir,并创建一个大文件template 2)duplicator.sh:不断复制文件template,直到磁盘空间使用率超过输入的参数为止 3)cleaner.sh:清除前面两个脚本留下的痕迹,即

/** * Created by similarface on 16/8/16. */ import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Co

.personSunflowerP { background: rgba(51, 153, 0, 0.66); border-bottom: 1px solid rgba(0, 102, 0, 1); border-top-left-radius: 7px; border-top-right-radius: 7px; color: rgba(255, 255, 255, 1); height: 1.8em; line-height: 1.8em; padding: 5px } 1.描述 采用ja

Mapper package cn.hbase.mapreduce.hb2hdfs; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper; /** * * @author Tele

时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据写入 http://hbasefly.com/2018/03/27/timeseries-database-6/  2018年3月27日  范欣欣  时序数据库 之前两篇文章笔者分别从TSM File文件存储格式.倒排索引文件存储格式这两个方面对InfluxDB最基础.最底层也最核心的存储模块进行了介绍,接下来笔者会再用两篇文章在存储文件的基础上分别介绍InfluxDB是如何处理用户的写入(删除)请求和读取请求的.在阅读这两篇文章之前

摘要:   在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法,在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的,很显然对于如此成熟的HBase来说,高性能获取数据应该不是问题.下面首先简单介绍了搜索引擎的性能,然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比,这里的数据都是经过实际的测试获得的.最后,给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案,此方案经过测试要比通过自定义Filter的方式性能高出很多. 关键词: HBase, 高性能, 获取数据, 性能对比, 多线程

业务需求说明,由于公司数据中心处于刚开始部署的阶段,这需要涉及其它部分将数据全部汇总到数据中心,这实现的方式是同上传json文件,通过采用socket&serversocket实现传输. 其中,服务端采用多线程的方式,实现多用户传输的目的.并且实现可以将数据写入到hbase中. 具体步骤如下: 1.首先编写客户端的代码: package com.yiban.datacenter.ToHbaseFromJson; import java.io.BufferedReader; import java

1.数据样式 写入之前,需要整理以下数据的格式,之后将数据保存到hdfs中,本例使用的样式如下(用tab分开): row1 N row2 M row3 B row4 V row5 N row6 M row7 B 2.代码 假设要将以上样式的数据写入到hbase中,列族为cf,列名为colb,可以使用下面的代码(参考) package com.testdata; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configurat

本文由  网易云发布. 作者:范欣欣 本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权. 众所周知,HBase默认适用于写多读少的应用,正是依赖于它相当出色的写入性能:一个100台RS的集群可以轻松地支撑每天10T 的写入量.当然,为了支持更高吞吐量的写入,HBase还在不断地进行优化和修正,这篇文章结合0.98版本的源码全面地分析HBase的写入流程,全文分为三个部分,第一部分介绍客户端的写入流程,第二部分介绍服务器端的写入流程,最后再重点分析WAL的工作原理(注:从服务器端的角度理解,HB

业务背景:由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库,以此根据一定的条件来提供近实时查询,比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录,满足这一场景的技术包括:Solr,Elasticsearch,hbase等,在此选用了Hbase来实践. step 1 : 直接hbase建表,然后读取记录文件逐条写入Hbase.由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度,在写入了1700条记录后,hbase出现了宕机,提交后无响应.查看hbase日志,出

shell脚本中的多线程 很多场景中会用到多线程,例如备份数据库,有100个库,正常备份效率极其低下.有了多线程原本可能需要10个小时备份,现在分10个线程同时去干,只要一个小时就解决了.今天就介绍下shell中如何使用多线程去完成一些操作,提高我们的效率. 首先我们需要了解以下一些知识点: 1.文件描述符 [root@localhost ~]# touch file1         #先创建一个文件 [root@localhost ~]# exec 6<> file1   #通过exec的

https://mp.weixin.qq.com/s/f319mm6QsetwxntvSXpKxg 亿级用户下的新浪微博平台架构 炼数成金前沿推荐 2014-12-04 序言 新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户(MAU)已经达到1.43亿,2014年新年第一分钟发送的微博达808298条,如此巨大的用户规模和业务量,需要高可用(HA).高并发访问.低延时的强大后台系统支撑. 微博平台第一代架构为LAMP架构,数据库使用的MyIsam,后台用的php,缓存为Memcache. 随着应用规模的

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

mysql批量数据脚本 1 建表 create table dept( id int unsigned primary key auto_increment, deptno mediumint unsigned not null default 0, dname varchar(20) not null default "", loc varchar(13) not null default "" )engine=innodb default charset=gbk

实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 package com.yjsj.hbase_mr2; import com.yjsj.hbase_mr2.ReadFruitFromHDFSMapper; import com.yjsj.hbase_mr2.WriteFruitMRFromTxtReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configur

一.1.通过csv文件批量导入数据 1 from selenium import webdriver from time import ctime,sleep import csv #循环读取每一行每一个字段csv bid_info = csv.DictReader(open('E:\\script\\python-script\\demo_test_courses.csv','r')) dict_data = [] for lines in bid_info: if bid_info.line

有时我们需要批量删除一些hbase中符合某些条件的数据,本文提供一种简单的shell命令的方式批量删除hbase里的数据.思路就是,建立hive与hbase的关联表,通过hive sql查询出符合条件的数据rowkey导出到本地文件,然后通过hbase shell批量删除.示例如下: 1 创建hbase 表 #创建表名为"test:user_blacklist",列簇名为"user"的hbase表 #hbase 表 create 'test:user_blackli

1.前言 本文是在<如何计算实时热门商品>[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优.此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指<如何计算实时热门商品>一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错.文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:https://github.com/L-Wg/flinkExample: 环境:Flin

多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中 package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.E

功能:把hdfs上的数据写入到hbase表. hadoop的mapreduce输出要导入到hbase表,最好先输出HFile格式,再导入hbase,因为HFile是hbase的内部存储格式,所以导入效率很高,下面我们来看一下具体怎么做. 1.我们在hdfs上有一个文本文件: 2.在hbase表里我们创建一个t1表 创建语句:create 't1','cf' 3.写MR作业 package cn.tendency.wenzhouhbase.hadoop; import java.io.IOExce

package main.scala.com.web.zhangyong168.cn.spark.java; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apach