1.表的设计 Pre-creating Regions(预分区) 默认情况下,在创建Hbase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的Hbase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入Hbase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. rowkey:Hbase中rowkey用来检索表中的记录,支持一下三种方式 通过单个rowkey访问:即

在项目开发过程中,经常会遇到HANA模型运行效率的问题: 以我们项目为例,HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒,但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下(例如:ERP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条),HANA模型的运行时间基本上都在1分钟以上.在不关联其它表,单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL,运行时间都超过1分钟.鉴于这种情况,项目组对HANA模型是否存在优化空间,进行了分析和探讨,也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议. 最终的分析结

问题1:启动时start-hbase.sh 报 权限不够 原因:在移动文件时,使用root用户在/usr/local下创建的hbase,所以hbase文件夹的使用者为root,其他人没权限 解决方案: 修改权限 查看权限 :  ll /usr/local  - 找hbase, 修改:sudo chown -R userName(要使用的用户名) hbase(文件名) 问题2:启动时只有HMaster,没有HRegionServer,HQuorumPeer 原因:不详,应该是配置文件有问题 解决方

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

过早优化是万恶之源”——Donald Knuth        不少开发者在前期开发过程中对算法等类似的开销都甚少关心,而是更倾向于尽可能简单的解决某个问题,后面必要时再进行优化.这能极大加速开发进度,并保证代码简洁.但开发后期通常会出现的瓶颈就是图形资源,而优化图形渲染这一块比较有难度.        本文将分享作者Lamebait在使用Unity5制作沙盘游戏过程中优化SkinnedMeshRenderers的相关步骤提供给大家参考. 第一次迭代——使用不带动画的网格 每个城市街区约有15个

在执行hbase sqoop抽取的时候,遇到了一个错误,如下图: 在执行程序的过程中,遇到权限问题很正常,也容易让人防不胜防,有问题就想办法解决,这个是关键. 解决办法如下: 第一步:su hdfs,进入hdfs. 第二步:hadoop fs -ls ,瞅瞅user的权限. 第三步:修改权限 hadoop fs -chmod 777 /user 执行指令,问题解决.

赵海平在今年三月份来到阿里,听毕玄(他现任主管)说去年五六月份就跟赵海平聊上了.有人问:为啥 BAT 三大巨头,你看中了阿里巴巴?在今天现场达一千多人的分享中赵海平给出了回复:“因为百度和腾讯没找我呗~”,他笑道,“百度以搜索为核心,优化了很多年了,估计也没啥可以优化的了:而腾讯除了 QQ 和微信,也没什么大型应用(别跟人家说哦)”.这不是原话哈,赵海平还是相当谦虚并且能言的,思维很开阔,两个小时的分享内容丰富,时不时还插两个故事,起初进场的手机和电脑都很自觉的收起来了~旁边的同事侃道:“高 P

在合并Region的过程中出现永久RIT怎么办?笔者在生产环境中就遇到过这种情况,在批量合并Region的过程中,出现了永久MERGING_NEW的情况,虽然这种情况不会影响现有集群的正常的服务能力,但是如果集群有某个节点发生重启,那么可能此时该RegionServer上的Region是没法均衡的.因为在RIT状态时,HBase是不会执行Region负载均衡的,即使手动执行balancer命令也是无效的. 如果不解决这种RIT情况,那么后续有HBase节点相继重启,这样会导致整个集群的Regio

在SQL语句优化过程中,我们经常会用到hint,现总结一下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的用法: 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='SCOTT'; 2. /*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化.

C 编译器优化过程中的 Bug 一个朋友向我指出一个最近他们发现的 GCC 编译器优化过程(加上 -O3 选项)里的 bug,导致他们的产品出现非常诡异的行为.这使我想起以前见过的一个 GCC bug.当时很多人死活认为那种做法是正确的,跟他们说不清楚.简言之,这种有问题的优化,喜欢利用 C 语言的“未定义行为”(undefined behavior)进行推断,最后得到奇怪的结果. 这类优化过程的推理方式都很类似,他们使用一种看似严密而巧妙的推理,例如:“现在有一个整数 x,我们不知道它是多少.

据国内三大运营商数据来看,中国的手机用户数已达10亿,超过2/5的移动用户每个月都会从手机终端访问网页,如今的移动端手机网站比例肯定有提升,但是对于这些存在的移动版本网站来说,马海祥查看了很大一部分手机网站,很少做SEO优化工作,在这里,马海祥认为移动端的手机网站优化并不是PC网站的简单copy过来的移动版本. 由于是手机用户,用户浏览网页的时间是零碎的,不可能耐心点击很多的页面,因此,要想做好一个移动端网站的优化,就需要尽可能在制作移动端手机网站的过程中精简移动网站设计,并要合理的做好移动端网

深圳云栖大会已经圆满落幕,在3月29日飞天技术汇-弹性计算.网络和CDN专场中,阿里云CDN高级技术专家周哲为我们带来了<海量短视频极速分发>的主题分享,带领我们从视频内容采集.上传.存储和分发的角度介绍整体方案,并且重点讲解短视频加速的注意事项和用户体验优化要点. 讲解从三个部分展开:短视频应用场景.阿里云短视频解决方案.阿里云对短视频用户体验的相关优化. 短视频应用场景 短视频比图片和文字包含更多的信息,在移动互联网普及的今天,短视频应用场景非常广泛. 一. 社群分享场景 用户可以录制视频

从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化 神经网络在训练过程中,为应对过拟合问题,可以采用正则化方法(regularization),一种常用的正则化方法是L2正则化. 神经网络中L2正则化的定义形式如下: \[ J(W,b)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}l(y^{(i)},\hat y^{(i)})+\frac{\lambda}{2m}\sum_{i=1}^{m}||W^{(i)}||_F^2\] 其中,J(W,b)为正则化下的cost functio

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html 高性能 HBase 数据库 本文首先介绍了 HBase 数据库基本原理及专用术语,然后介绍了 HBase 数据库发布的操作 API 及部分示例,重点介绍了 Scan 方法的操作方式,接着介绍了检索 HBase 数据库时的优化方案,最后通过一个示例总结了实际项目中遇到的检索速度慢的解决方案. HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库”BigTable”. HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力,ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库"BigTable". HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力.ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive 为 HBase 提供了高层语言支持,使其能够进行数据统计(可实现多表 join 等).Sqoop 则为其提供 RDBM

特殊注明:安装zabbix 2.4.8和2.4.6遇到2个问题,如下:找了很多解决办法,实在无解,只能换版本,尝试换(2.2.2正常 | 3.0.3正常)都正常,最后决定换3.0.3 1.Error connecting to database: No such file or directory 2.如图 ========================================================= 正文开始   1.安装mysql(略过,参考mysql5.1安装)   2

首先说一下锁的优化策略. 1,自旋锁 自选锁其实就是在拿锁时发现已经有线程拿了锁,自己如果去拿会阻塞自己,这个时候会选择进行一次忙循环尝试.也就是不停循环看是否能等到上个线程自己释放锁.这个问题是基于一个现实考量的:很多拿了锁的线程会很快释放锁.因为一般敏感的操作不会很多.当然这个是一个不能完全确定的情况,只能说总体上是一种优化. 举个例子就好比一个人要上厕所发现厕所里面有人,他可以:1,等一小会.2,跑去另外的地方上厕所.等一小会不一定能等到前一个人出来,不过如果跑去别的厕所的花费的时间肯定比

从输入 URL 到浏览器接收的过程中发生了什么事情? 原文:http://www.codeceo.com/article/url-cpu-broswer.html 从触屏到 CPU  首先是「输入 URL」,大部分人的第一反应会是键盘,不过为了与时俱进,这里将介绍触摸屏设备的交互. 触摸屏一种传感器,目前大多是基于电容(Capacitive)来实现的,以前都是直接覆盖在显示屏上的,不过最近出现了 3 种嵌入到显示屏中的技术,第一种是 iPhone 5 的 In-cell,它能减小了 0.5 毫米

在osx 10.11之前cocopods问题不多,但是升级到11之后的版本,之前的cocopods大多用不了,需要重新安装,对于我这种使用测试版系统的技术狂来说,每次都需要重新安装很多东西, 当然,cocopods也避免不了安装很多次了. 对于新手来说,使用cocopods开发,还是节省了相当多的开发时间,以下便是cocopods安装和安装过程中遇到的问题及解决办法: 最新更新:2016年7月25日,新电脑新系统测试安装! 1.cocopods 安装:http://www.cnblogs.com