hbase官方文档中描述了,hbase删除数据可以总结为下面三种(Java API有很多接口,可以总结下面的几种): 删除一个列的指定版本 删除一个列的所用版本 删除指定列族的所有列 hbase删除数据,并不是马上删掉,只是对数据打一个删除标记,真正删除数据是等到下一次major_compact(除非KEEP_DELETED_CELLS=true).当删除整行时,hbase会给这条数据每个列族打一个删除标记.有两个需要注意的地方: 1. major_compact之前和之后,查询结果不一样,具体

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; impor

最近遇到了一个 EF Core 的恐怖问题,在添加数据时竟然会自动删除数据库中已存在的数据,经过追查发现是一个多余的实体关系配置引起的. modelBuilder.Entity<Question>() .HasOne(q => q.Owner) .WithOne(); 罪魁祸首就是上面的 WithOne() . 今天写了个非常简单的控制台程序重现了这个问题. 实体类 Question 的定义 public class Question { public int Id { get; set

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; impor

一 简介:本文介绍创建自动删除数据的TTL索引 二 目的 定时删除数据三 创建方法   db.collection.createIndex(keys, options)   options:   expireAfterSeconds 指定多少秒或者包含日期值的数组 创建示例   db.eventlog.createIndex( { "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 },{backgroup: true}) 四 何时失

一 简介:本文介绍创建自动删除数据的TTL索引 二 目的 定时删除数据三 创建方法   db.collection.createIndex(keys, options)   options:   expireAfterSeconds 指定多少秒或者包含日期值的数组 创建示例   db.eventlog.createIndex( { "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 },{backgroup: true}) 四 何时失

在业务实体中主子表非常常见,然后子表可能有会有自己的子表或者多对多关系,在删除的业务场景下,删除主数据,剩余的子数据就成了脏数据, 之前的做法是,监听主表的删除事件,然后在插件中找到其下的子表数据然后一一删除,但这样比较麻烦且重复代码很多,CRM平台实际上提供了这种一对多关系同步删除的解决方案,只需要配置一下即可实现,当主表数据删除时,系统自动删除其关联的子表数据,具体操作步骤如下: 1.自定义实体项中找到对应的1:N关系 2.双机打开具体的关系配置,并找到关系行为和行为类型 3.更改行为类型为

转自:https://blog.csdn.net/cenjianteng/article/details/96645447 ------------------------------------------------------------------------------------------------------ HBase 的删除操作并不会立即将数据从磁盘上删除,删除操作主要是对要被删除的数据打上标记. 当执行删除操作时,HBase 新插入一条相同的 KeyValue 数据,但是

关键词: expireAfterSeconds.TTL TTL Time to Live 类似Redis中的expire机制,MongoDB也可以设置过期自动删除的表. MongoDB的过期设置依赖索引(TTL-index),设置过期字段使用的索引后,插入数据时在该字段指定日期时间, 经过在创建索引时指定的秒数后,该记录会被MongoDB认为已经过期,然后删除. JS版 db.test_timer.createIndex({"timer":1}, {expireAfterSeconds

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡, HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝: 当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏, 所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉, 那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关. Datanode会定期将当前

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡,HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝:当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏,所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉,那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关.Datanode会定期将当前该结点上所

问题: Mysql数据库由于业务原因,数据量增长迅速,binlog日志会增加较多,占用大部分磁盘空间. 解决方案: 出于节约空间考虑,可进行删除多余binary日志,并设置定期删除操作. .查看binlog过期时间 mysql> show variables like 'expire_logs_days'; 或者 mysql> select @@global.expire_logs_days; +------------------+-------+ | Variable_name | Val

在清空数据表后发现自动增长id列在新增数据后仍然会按照之前的顺序生成 强迫症,就是想清空数据后让id从0开始,于是百度 执行以下sql语句可以让自动增长列归0 truncate table 表名 这是清空数据后的做法,还有删除数据后让自动增长id连续起来,等自己测试了再来补充

博主做过比较多项目的archive脚本编写,对于这种删除数据的脚本开发,肯定是一开始的话用最简单的一个delete语句,然后由于部分表数据量比较大啊,索引比较多啊,会发现删除数据很慢而且影响系统的正常使用.然后就对delete语句进行按均匀数据量分批delete的改写,这样的话,原来的删除一个表用一个语句,就可能变成几十行,如果archive的表有十几个甚至几十个,那我们的脚本篇幅就非常大了,增加了开发和维护的成本,不利于经验比较少的新入职同事去开发archive脚本,也容易把注意力分散到所谓分

一.logging的基础使用 1.logging的级别 import logging logging.debug('debug message') # 计算或者工作的细节 logging.info('info message') # 记录一些用户的增删改查的操作 logging.warning('warning operation') # 警告操作 logging.error('error message') # 错误操作 logging.critical('critical message')

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

有时需要从hbase中一次读取大量的数据,同时对实时性有较高的要求.可以从两方面进行考虑:1.hbase提供的get方法提供了批量获取数据方法,通过组装一个list<Get> gets即可实现:2.java多线程的Future方法实现了如何从多线程中获取返回数据.以上两种方法结合后,获取数据将会更加的高效.阅读到一篇文章,对这两个方法的结合使用给出了实例,并有详细的性能分析.特意转载过来,供以后的参考学习: HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法 如何保证在十亿.百亿数据上面的查

接触过 HBase 的同学应该对 HBase 写数据的过程比较熟悉(不熟悉也没关系).HBase 写数据(比如 put.delete)的时候,都是写 WAL(假设 WAL 没有被关闭) ,然后将数据写到一个称为 MemStore 的内存结构里面的,如下图: 如果想及时了解Spark.Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop 但是,MemStore 毕竟是内存里面的数据结构,写到这里面的数据最终还是需要持久化到磁盘的,生成 HFile.如下图: 如果

一:手写TSQL 脚本 1,自动备份 每周进行一次Database 的 Full Backup,设置 Schedule Interval 为Weekly use master go ) )+N'.bak' BACKUP DATABASE [TESTDB] TO DISK = @FileName WITH Compression ,INIT ,SKIP ,Format GO 每天进行一次Database的 Differential Backup,设置Schedule Interval 为Daily

内置对象: Response对象:响应请求,Response对象用于动态响应客户端请示,控制发送给用户的信息,并将动态生成响应.Response.Write("<script>alert('添加成功!')</script>");-----弹出提示窗,显示添加成功Response.Redirect("Default.aspx");Request对象:获取请求Request["key"]来获取传递过来的值,Request对象的