hbase org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluationUsage: java org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation \  [--miniCluster] [--nomapred] [--rows=ROWS] <command> <nclients> Options: miniCluster     Run the test on an HBaseMiniCluster nomapr

在执行hbase和mapreduce融合时,将hdfs上的文本文件插入到hbase中,我没有使用"胖包"(胖包就是将项目依赖的jar包放入项目打包后的lib目录中),而是直接将hbase的lib加入到了hadoop的classpath中. 我是将HBase的jar包加到/opt/modules/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh中.配置好这个文件,分发到各个节点,改这个配置不用重启集群. TEMP=`ls /opt/modules/hbase/lib/*.j

好久,好久没有写个博客了,自从上次封闭开始,到“自闭”,有了一段时间了,哈哈^_^ . 多亏了云桌面的歇菜, 一下午啥都干不了, 突然想到,好久没有写点啥了,就写的,让时间流走有点痕迹吧 _(:з」∠)_ 之前,做过一个小工具,就是将一个文件中的数据,插入的hbase中, 将其简单阐述一番,多少记一点吧,要不在过一段时间都忘了. 插入到hbase中,有很多中选择,java的方式是可以的,但是做一个脚本,没有必要,操作起来不方便,还得编译,.... , 选择shell或python的方式,是个方便

hisql与目前比较流行的ORM框架性能测试对比 hisql 一直定位为新一代的ORM框架 为低代码开发而生 测试数据数据库为sqlserver数据库 测试源码地址hisql与sqlsugar freesql测试源码 git clone https://github.com/tansar/HiSqlTestDemo.git 总体测试结果 插入记录数 hisql(耗时) sqlsugar(耗时) freesql(耗时) 10条 0.0270秒 0.1710秒 0.1981秒 100条 0.0395

1.1  MongoDB的简单介绍 在当今的数据库市场上,MySQL无疑是占有一席之地的.作为一个开源的关系型数据库,MySQL被大量应用在各大网站后台中,承担着信息存储的重要作用.2009年,甲骨文公司(Oracle)收购Sun公司,MySQL成为Oracle旗下产品. 而MongoDB是一种文件导向的数据库管理系统,属于一种通称为NoSQL的数据库,是10gen公司旗下的开源产品,其内部数据存储的方式与传统的关系型数据有很大差别. NoSQL的全称是Not Only SQL,也可以理解非关系

MONGODB SPARK CONNECTOR 测试数据量: 测试结果: 116万数据通过4个表的join,从SQL Server查出,耗时1分多.MongoSparkConnector插入平均耗时:3分30秒. 总计耗时4分半-5分钟.

一万条数据批量插入和循环插入 循环插入 var startTime = (new Date()).getTime() var db = connect('log') for(var i = 0;i<10000;i++){ db.test.insert({num:i}) } var runTime = (new Date()).getTime()-startTime print('insert time is '+ runTime) // 第一次 2699ms // 第二次 2743ms // 第

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

一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限.通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s.集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式.本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示: 二.源程序: import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

本例中需要将hdfs上的文本文件,解析后插入到hbase的表中. 本例用到的hadoop版本2.7.2 hbase版本1.2.2 hbase的表如下: create 'ns2:user', 'info' hdfs上的文本文件如下[data/hbase_input/hbase.txt] 1,xiejl,20 2,haha,30 3,liudehua,40 4,daoming,41 可以通过命令查看hadoop的classpath现在包含哪些jar包: [hadoop@master ~]$ hdfs

大数据架构-使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上 摘要:HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求,Solr对于接收到的数据可以做相关的同步:增.删.改索引的操作,这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了,更何况HBase和Solr都可以集群.这对海量数据存储.检索提供了一种方式,将存储与索引放在不同的机器上,是大数据架构的必须品. 关键词:HBase, Solr, Coprocessor, 大数据, 架构   正如我的之前的

大数据之HBase数据插入优化之多线程并行插入实测案例 一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限.通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s.集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式.本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示: 二.源程序: 1 import org.apac

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

# PostgreSql性能测试 ## 1. 环境+ 版本:9.4.9+ 系统:OS X 10.11.5+ CPU:Core i5 2.7G+ 内存:16G+ 硬盘:256G SSD ## 2. 测试情况 ### 2.1 测试表结构 ```sql/* Navicat Premium Data Transfer Source Server : postgresql Source Server Type : PostgreSQL Source Server Version : 90409 Sourc

客户端API:基础 HBase的主要客户端接口是由org.apache.hadoop.hbase.client包中的HTable类提供的,通过这个类,用户可以完成向HBase存储和检索数据,以及删除无效数据之类的操作. 通常在正常负载下和常规操作下,客户端读操作不会受到其他修改数据的客户端影响,因为它们之间的冲突可以忽略不计.但是,当允许客户端需要同时修改同一行数据时就会产生问题.所以,用户应当尽量使用批量处理(batch)更新来减少单独操作同一行数据的次数. (如果是实时系统,则需要加上syn

* 转载请注明出处 - yosql473 - 格物致知,经世致用 mysql -> HBase + Phoenix 1.总体方案有哪些? 1)通过Sqoop直接从服务器(JDBC方式)抽取数据到HBase中 因为数据量非常大,因此优先考虑用Sqoop和MR抽取. 使用Sqoop抽取数据有一个问题,就是Phoenix插入的数据和HBase插入的数据是不同的: 例如,使用Phoenix插入这么一条数据: upsert into tb_collector_log_143 values ( '2018-

一.Hbase搭建: 二.理论知识介绍: 1Hbase介绍: Hbase是分布式.面向列的开源数据库(其实准确的说是面向列族).HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务,MapReduce为Hbase提供高性能的计算能力,Zookeeper为Hbase提供稳定服务和Failover机制,因此我们说Hbase是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案. 11.来源比对(hbase由谷歌公司BigTable参考而来) 项目 Hbase BIgTable 文件存储

一.HBase表的基本结构 1.概述: 平时常见的MySQL.Oracle数据库都是传统型关系数据库,它们都是按行查询.按行存储:而HBase为非关系型数据库,它是按列存储的的. 在HBase插入数据时,先输入数据的格式为rowkey => info => column => value rowkey:行键,唯一且不重复 info:列族(数量一般不超过3个) column:列(在列族下,一个列族下可有许多个列) value:值 timestamp:时间戳 cell:单元格 表的基本结构如

hbase的源码终于搞一个段落了,在接下来的一个月,着重于把看过的源码提炼一下,对一些有意思的主题进行分享一下.继上一篇讲了负载均衡之后,这一篇我们从client开始讲吧,从client到master再到region server,按照这个顺序来开展,网友也可以对自己感兴趣的部分给我留言或者直接联系我的QQ. 现在我们讲一下HTable吧,为什么讲HTable,因为这是我们最常见的一个类,这是我们对hbase中数据的操作的入口. 1.Put操作 下面是一个很简单往hbase插入一条记录的例子.

一.概述 Hbase适用于大表的存储,通过单一的RowKey查询虽然能快速查询,但是对于复杂查询,尤其分页.查询总数等,实现方案浪费计算资源,所以可以针对hbase数据创建二级索引(Hbase Secondary Indexing),供复杂查询使用. Solr是一个高性能,采用Java5开发,基于Lucene的全文搜索服务器.同时对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置.可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面,是一款非常优秀的全文搜索引擎.

Hive整合HBase后的好处: 通过Hive把数据加载到HBase中,数据源可以是文件也可以是Hive中的表. 通过整合,让HBase支持JOIN.GROUP等SQL查询语法. 通过整合,不仅可完成HBase的数据实时查询,也可以使用Hive查询HBase中的数据完成复杂的数据分析. 配置 因为Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-.jar工具类来实现.所以只需要将hive的 h