link:http://www.51testing.com/?uid-445759-action-viewspace-itemid-812467 并行运行hbase删表,建表操作,多个表多个region,导致hbase挂掉. 查看日志: 从日志中可以看出GC时间过长导致zookeeper连接超时,master退出.(是master退出而不是regionserver退出是因为进行的操作是建表,删表,是由master来进行操作的). 原因: hbase中和GC相关的参数: 修改前(默认): expo

Pinpoint接入业务监控后数据量大涨,平均每周Hbase数据增量35G左右,数据量太大,需要对数据进行定期清理,否则监控可用性降低. 操作步骤 查找出数据大的hbase表 [root@iZ28ovlz7ccZ worker]# du -sh hbase/data/default/* 2.2M hbase/data/default/AgentEvent 348K hbase/data/default/AgentInfo 2.6M hbase/data/default/AgentLifeCycl

问题:如题. 解决方法:右键数据库   属性——选项——恢复模式:简单

出处: http://lyjilu.iteye.com/ 分析导出实现代码,XLSX支持: /** * 生成<span style="white-space: normal; background-color: #ffffff;">XLSX</span>,2007版本的excel,每个sheet无6.5W的行数限制,但是到了一定数量,可能内存溢出, * 次方法适合在预计10W以下的数据导出时使用,本机测试,14W可以导出.列数量在8列左右 * * @param

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

原文: http://www.d1net.com/bigdata/news/284983.html 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里 由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同

 在SQL Server中,默认MDF文件初始大小为5MB,自增为1MB,不限增长,LDF初始为1MB,增长为10%,限制文件增长到一定的数目:一般设计中,使用SQL自带的设计即可,但是大型数据库设计中,最好亲自去设计其增长和初始大小,如果初始值太小,那么很快数据库就会写满,如果写满,在进行插入会是什么情况呢?当数据文件写满,进行某些操作时,SQL Server会让操作等待,直到文件自动增长结束了,原先的那个操作才能继续进行.如果自增长用了很长时间,原先的操作会等不及就超时取消了(一般默认的阈值

背景:当数据库里面的数据达到几百万条上千万条的时候,如果要分页的时候(不过一般分页不会有这么多),如果业务要求这么做那我们需要如何解决呢?我用的本地一个自己生产的一张表有五百多万的表,来进行测试,表名为big_data;首先我们看如下几条sql语句:在这之前我们开启profiling来监测sql语句执行的情况.set profiling=1;1.查询从第10w条数据开始分页10条2.查询从第20w条数据分页10条3.查询从第30w条数据分页10条 3.查询从第300w条数据分页10条 3.查询从

周三去某在线旅游公司面试.被问到了一个关于数据量大的优化问题.问题是:一个主外键关联表,主表有一百万数据,外键关联表有一千万的数据,要求做一个连接. 本人接触过单表数据量最大的就是将近两亿行历史数据(某运营商一业务一年数据)做查询,所有查询相关列必须做索引,而且还要保证不会出现全表扫描情况.也从来没有试过把这么多数据全部拿出来放内存中.只好回答说“再怎么做优化估计都不行,这数据量太大了,性能肯定吃不销.我只能告诉尽可能的添加过滤条件,不要一次用这么多的数据来做连接,能分批做就分批做吧”. 面试人

数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第一部分 数据库性能优化一:数据库自身优化 优化①:增加次数据文件,设置文件自动增长(粗略数据分区) 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可

1.Java代码实现 import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.AggregationClient; import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.LongColumnInterpreter; import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation; /** * <p> * 协处理器统计HBase表数据量

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp

场景:HBase存储在Azure上,现在通过访问Azure Storage的接口,获取HBase中各个表的数据量. 注意: 1.Azure存储,默认的副本数为2,即共存3份,但只收1份的费用,取到的size也是1份的大小.如果是自建HDFS,则不同. 2.此处访问的是Azure Storage的接口,还可以访问HBase的接口来获取数据量(另行验证). c#代码: using Microsoft.WindowsAzure.Storage;using Microsoft.WindowsAzure.

HBase1.2.2伪分布式安装(HDFS)+ZooKeeper-3.4.8安装配置+HBase表和数据操作+HBase的架构体系+单例安装,记录了在Ubuntu下对HBase1.2.2的实践操作,HBase的安装到数据库表的操作.包含内容1.HBase单例安装2.HBase伪分布式安装(基于Hadoop的HDFS)过程,3.HBase的shell编程,对HBase表的创建,删除等的命令,HBase对数据的增删查等操作.4.简单概述了Hbase的架构体系.5.zookeeper的单例安装和常用操

来自:https://www.zhihu.com/question/35649122 其实这里所说的数据量不足,可以换一种方式去理解:在维度高的情况下,数据相对少.举一个特例,比如只有一维,和1万个数据,那么这种情况下,我们可以认为数据量其实是足够的,因为数据密度相对来说很高.如果数据的维度有1000维,数据量仍然有1万,这种情况下,数据的密度就相当低了. 引用wiki里的两句话:- The common theme of these problems is that when the dime

引言: 大家在使用HBase的过程中,总是面临性能优化的问题,本文从HBase客户端参数设置的角度,研究HBase客户端数据批量插入性能优化的问题.事实胜于雄辩,数据比理论更有说服力,基于此,作者设计了这么一个HBase数据插入性能优化实测实验,希望大家用自己的服务器跑出的结果,给自己一个值得信服的结论. 一.客户单优化参数 1.Put List Size HBase的Put支持单条插入,也支持批量插入. 2. AutoFlush AutoFlush指的是在每次调用HBase的Put操作,是否提

一.引言 时间到了2019年,数据库也发展到了一个新的拐点,有三个明显的趋势: 越来越多的数据库会做云原生(CloudNative),会不断利用新的硬件及云本身的优势打造CloudNative数据库,国内以阿里云的Cloud HBase.POLARDB为代表,此块文章会有一定的引述,但不是本文的重点. NoSQL正在解决BigData领域的问题.根据Forrester NoSQL的报告,BigData NoSQL是提供 存储.计算处理.支持水平扩展.Schemaless以及灵活的数据模型,特别提

本文主要阐述大数据平台环境zookeeper常见异常和解决方案 1.Connection reset by peer异常 异常说明 我们现在项目有个任务OneMinuteDataSync是用spark将实时数据同步插入到hbase中,程序已经稳定运行很长一段时间,不过最近数据量增加比较多,任务运行一段时间后,突然僵死几个小时后,有恢复正常继续运行,如下图,任务正常运行情况下耗时15s左右,但2017-07-11 04:33:00这个批次运行了9486s,而凌晨数据量很少的,才13w左右,白天峰值

一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类.下面分别介绍一下. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成.

算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低. 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足

原文地址:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html 一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类.下面分别介绍一下. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp