1.Region数量的影响 通常较少的region数量可使群集运行的更加平稳,官方指出每个RegionServer大约100个regions的时候效果最好,理由如下: 1)Hbase的一个特性MSLAB,它有助于防止堆内存的碎片化,减轻垃圾回收Full GC的问题,默认是开启的.但是每个MemStore需要2MB(一个列簇对应一个写缓存memstore).所以如果每个region有2个family列簇,总有1000个region,就算不存储数据也要3.95G内存空间. 2)如果很多region,

今天有人问到我:memcache存储大数据量,10K,100K,1M的时候,效果怎么样??我回答:不好,效果非常慢.对方问:为什么啊??我回答不上来...于是就找了点资料. memcached使用需要注意的知识: 1.memcached的基本设置1)启动Memcache的服务器端# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护

问题: 注意到自己负责kafka的某个topic最小的偏移量为0,而最大的偏移量都7亿多了,说明存储在kafka里面的数据没有定时删除,通过登陆到kafka服务器,查看配置文件services.properties,发现log.retention.hours=876000(100年),我猜想配置kafka的人是怕数据丢失,直接保存了所有的数据. 方法: 我这边修改为log.retention.hours=4320(半年,根据实际情况设置),然后重启kafka,就生效了. (其中,当该配置生效之后

这个,很简单,但凡是略懂大数据的,就很清楚,不多说,直接上图.

XML 站点备份的方式只针对 Confluence 包含有几千页面的情况,XML 备份所需要的时间随着数据量的变化而增加.另外的一个问题是 XML 站点的备份将会包含上 G 的附件数据,随着数据量的增加,磁盘使用量也会显著增加.这是因为每一个 XML 备份都能够用来完全恢复站点.例如,一个 1GB 数据量的 Confluence 安装实例,如果采取每天备份的方式,一个月后,这个实例将会占用 30 GB 的存储空间.当你在管理大数据量的 Confluence 安装实例的时候,你可以在备份策略中不备

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/QQ578473688/article/details/54561397 思路1:采用备份表 备份表中存储不活跃的数据eg:只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少: 备份表可以是一张或者多张备份表,若采用多张备份表,则定期创建备份表(备份表的命名要规范,可以考虑使用原表名称+时间戳命名) 采用多张备份表:定期创建一个备份表(备份一定期间范围内的数据,多张备份表采用联合查询)

如果想查看 Mysql 数据库的总的数据量或者某个表的数据或者索引大小,可以使用系统库 information_schema 来查询,这个系统库中有一个 TABLES 表,这个表是用来记录数据库中表的大小.行数.索引大小等信息 mysql > use information_schema; Database changed mysql > show create table TABLES; mysql > desc TABLES; 表结构如下: sql: CREATE TEMPORARY

1.直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时的应用时,采用此种模式. 2.返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 特点:字节数组流的处理模式: 优点:易于处理,可以中文内容起到加密作用: 缺点:大数据量的传递处理慢,较消耗网络资源: 建议:当系统需要进行较大数据交换时采用.

现象 新建了一张员工表,插入了少量数据,索引中所有的字段均在where条件出现时,正确走到了idx_nap索引,但是where出现部分自左开始的索引时,却进行全表扫描,与MySQL官方所说的最左匹配原则"相悖". 数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT

ios NSUserDefaults存储数据(偏好设置) 1.NSUserDefaults用于存储数据量小的数据,主要是用户配置,但也可以支持存储一些小数据包括:NSString, NSNumber, NSDate, NSArray, NSDictionary2.数据存放于一个plist文件中.这个文件位于在 app同级目录的/Library/Preferences目录下 3.NSUserDefaults主要是 setObject 和 object ForKey,大数据使用其他的存储,如Sqli

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.

前言 RegionServer维护Master分配给它的region,处理对这些region的IO请求,负责切分在运行过程中变得过大的region, 由于集群性能( 分配的内存和磁盘是有限的 )有限的,那么HBase单个RegionServer的region数目肯定是有上限的. Region数目上限 RegionServer的region数目取决于memstore的内存使用,每个region拥有一组memstore(memstore的数量有hstore决定,hstore的数据由创建表时的指定的列

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

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

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

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

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

摘要:本文介绍了一种Hbase迁移的方法,可以在一些特定场景下运用. 背景 在Hbase使用过程中,使用的Hbase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以跟用户协商用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个Hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对客户的业务影响时间也比较长,往往在客户给的时间窗口无法完成,本文给出一种迁移思路,可以利用Hbase自身的功能,对集群进行迁移,减少集群业务中断时间. 简介 大家都知

快速查看SQL Server 中各表的数据量以及占用空间大小. CREATE TABLE #T (NAME nvarchar(100),ROWS char(20),reserved varchar(18) ,Data varchar(18) ,index_size varchar(18) ,Unused varchar(18) ) GO INSERT #T EXEC SP_MSFOREACHTABLE 'EXEC sp_spaceused "?"' SELECT * FROM #T O

今天想在服务器上还原一个DB,发现磁盘空间不够,查看发现,其中一个DB竟然有56G了.因此想收缩一下这个DB,发现大小没多大变化.然后在网上找了找SQL脚本,看能不能查看下哪个表的数据量那么大. 网上找到的脚本: ),ROWS ),reserved ) ,Data ) ,index_size ) ,Unused ) ) GO INSERT #Temp EXEC SP_MSFOREACHTABLE 'EXEC sp_spaceused "?"' SELECT * FROM #Temp O