一.hbase replication原理 hbase 的复制方式是 master-push 方式,即主集群推的方式,主要是因为每个rs都有自己的WAL. 一个master集群可以复制给多个从集群,复制是异步的,运行集群分布在不同的地方,这也意味着从集群和主集群的数据不是完全一致的,它的目标就是最终一致性. 1. Replication 总体结构 我们直接引用社区的架构图如下,主集群的hlog中记录了所有针对table的变更(目前的ddl不同步),通过实时读取hlog中的entry来解析变更的数

一.问题描述二.分析步骤2.1 查看日志2.2 修改Solr的硬提交2.3 寻求StackOverFlow帮助2.4 修改了read-row="never"后,丢失部分字段2.5 修改代码2.6 重新打包分发三.结果四.思考 一.问题描述 部分业务需要使用HBase的数据进行多维度分析,我们采用了将部分数据同步到Solr,通过Solr进行多维度查询返回对应的Rowkey,再从HBase批量获取数据.因此我们使用了一个比较成熟的方案Lily HBase Indexer来同步二级索引到So

一.基本信息 1.组成 生产者 broker 消费者 zookeeper:brokerid.consumer信息(不包含生产者的信息) 2.需要安装多少台 2 * (生产者的峰值生产速率 * 副本 / 100) + 1 = 3 生产环境下,配置副本的数量为2-3个,2个居多 3.副本的优势和劣势 副本越多,越能提高可靠性 增加了网络IO传输 4.峰值生产速率,一般在百兆左右每秒 需要使用压力测试 如,10T数据,多长时间可以传输完 消费速率也是百兆每秒 5.监控器用的什么 kafka egale

HQueue:基于HBase的消息队列   凌柏   ​1. HQueue简介 HQueue是一淘搜索网页抓取离线系统团队基于HBase开发的一套分布式.持久化消息队列.它利用HTable存储消息数据,借助HBase Coprocessor将原始的KeyValue数据封装成消息数据格式进行存储,并基于HBase Client API封装了HQueue Client API用于消息存取. HQueue可以有效使用在需要存储时间序列数据.作为MapReduce Job和iStream等输入.输出供上

在JAVASE5 中的java.util.concurrent.BlockingQueue支持,BlockingQueue是一个接口但是我们通常可以使用LinkedBlockingQueue,它是一个无界的队列,当然我们还可以使用ArrayBlockingQueue,它拥有固定的尺寸,因此我们可以在他被阻塞之前放入有限的元素. 当消费者试图从队列中获取对象时,如果队列为空,那么这些队列还可以挂起消费者任务,多么神奇的功能,那么当队列中有足够的元素可以供消费者获取,那么他可以回复消费者任务,比使用

1 简介 SynchronousQueue是这样一种阻塞队列,其中每个put必须等待一个take,反之亦然.同步队列没有任何内部容量,甚至连一个队列的容量都没有.不能在同步队列上进行peek,因为仅在试图要取得元素时,该元素才存在,除非另一个线程试图移除某个元素,否则也不能(使用任何方法)添加元素,也不能迭代队列,因为其中没有元素可用于迭代.队列的头是尝试添加到队列中的首个已排队线程元素,如果没有已排队线程,则不添加元素并且头为 null.对于其他Collection方法(例如 contains

一.SynchronousQueue简介 Java 6的并发编程包中的SynchronousQueue是一个没有数据缓冲的BlockingQueue,生产者线程对其的插入操作put必须等待消费者的移除操作take,反过来也一样. 不像ArrayBlockingQueue或LinkedListBlockingQueue,SynchronousQueue内部并没有数据缓存空间,你不能调用peek()方法来看队列中是否有数据元素,因为数据元素只有当你试着取走的时候才可能存在,不取走而只想偷窥一下是不行

一.SynchronousQueue简介 Java 6的并发编程包中的SynchronousQueue是一个没有数据缓冲的BlockingQueue,生产者线程对其的插入操作put必须等待消费者的移除操作take,反过来也一样. 不像ArrayBlockingQueue或LinkedListBlockingQueue,SynchronousQueue内部并没有数据缓存空间,你不能调用peek()方法来看队列中是否有数据元素,因为数据元素只有当你试着取走的时候才可能存在,不取走而只想偷窥一下是不行

一. 背景二. 什么是HBase的协处理器三. HBase协处理器同步数据到Solr四. 添加协处理器五. 测试六. 协处理器动态加载 一. 背景 在实际生产中,HBase往往不能满足多维度分析,我们能想到的办法就是通过创建HBase数据的二级索引来快速获取rowkey,从而得到想要的数据.目前比较流行的二级索引解决方案有Lily HBase Indexer,Phoenix自带的二级索引,华为Indexer,以及360的二级索引方案.上面的目前使用比较广泛的应该是Lily HBase Index

''' 同步队列 put方法和task_done方法, queue有一个未完成任务数量num,put依次num+1, task依次num-1.任务都完成时任务结束. 1.创建一个 Queue.Queue() 的实例,然后使用数据对它进行填充. 2.将经过填充数据的实例传递给线程类,后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的. 3.每次从队列中取出一个项目,并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作. 4.在完成这项工作之后,使用 queue.task_done()

SynchronousQueue:同步Queue,属于线程安全的BlockingQueue的一种,此队列设计的理念类似于"单工模式",对于每个put/offer操作,必须等待一个take/poll操作,类似于我们的现实生活中的"火把传递":一个火把传递地他人,需要2个人"触手可及"才行. 因为这种策略,最终导致队列中并没有一个真正的元素;这是一种pipleline思路的基于queue的"操作传递". 如果有生产者,没有消费者,

(原创)C++ 同步队列 同步队列作为一个线程安全的数据共享区,经常用于线程之间数据读取,比如半同步半异步线程池的同步队列. 其实做起来比较简单,要用到list.锁和条件变量,条件变量的作用是在队列满了或者空了的时候等待通知.先看一个简单的同步队列:   #include <thread> #include <condition_variable> #include <mutex> #include <list> #include <iostream&

Python 多线程同步队列模型 我面临的问题是有个非常慢的处理逻辑(比如分词.句法),有大量的语料,想用多线程来处理. 这一个过程可以抽象成一个叫“同步队列”的模型. 具体来讲,有一个生产者(Dispatcher)一方面从语料中读入句子,并且存入队列中,一方面看有没有空闲的消费者(Segmentor),如果有,就把句子从队列中弹出并交给这个空闲的消费者处理. 然后消费者把处理完成的结果交给生产者输出,生产者要保证输出与输入顺序一致. 消费者是典型的threading,它需要看见生成者的队列,从

Java_并发编程培训 java并发程序设计教程 JUC Exchanger 一.概述 Exchanger 可以在对中对元素进行配对和交换的线程的同步点.每个线程将条目上的某个方法呈现给 exchange 方法,与伙伴线程进行匹配,并且在返回时接收其伙伴的对象.Exchanger 可能被视为 SynchronousQueue的双向形式.Exchanger 可能在应用程序(比如遗传算法和管道设计)中很有用. 二.算法描述 基本想法是维护一个槽指向一个结点,结点包含一个准备提供(出去)的item和一

老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助伙伴让自学从此不求人.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 背景 大数据领域数据源有业务库的数据,也有移动端埋点数据.服务器端产生的日志数据.我们在对数据进行采集时根据下游对数据的要求不同,我们可以使用不同的采集工具来进行.今天老刘给大家讲的是同步mysql增量数据的工具Canal,本篇文章的大纲如下: Canal 的概念 mysql 中主备复制实现原

一.存入数据类型 Hbase里面,rowkey是按照字典序进行排序.存储的value值,当用filter进行数据筛选的时候,所用的比较算法也是字典序的. 1.当存储的value值是float类型的时候,录入数据可以录入,但是读取出来的数据会存在问题会出问题 例如: 存入数据的代码: p = new Put(Bytes.toBytes(“66”)); p.add(Bytes.toBytes("value"),Bytes.toBytes("null"), (Long.v

最近写C#串口通信程序,系统是B/S架构.SerialPort类有一个DataReceived事件,用来接收串口返回的数据,但这种方式在C/S架构下很好用,但B/S就不好处理了.所以写了一个同步模式接收返回数据的方法,不使用DataReceived事件.经过测试,可以正常使用. 一.MachineFactory类 为什么使用工厂类:售货机由不止一个厂家提供,接口协议都不一样. using System; using System.Collections.Generic; using System

Queue模块解决了生产者.消费者问题,在多线程编程中进行线程通信的时候尤其有用,Queue类封装了加锁解锁的过程.         在Queue模块中有三种不同的队列类,区别是不同队列取出数据的顺序不同.在FIFO队列中,先存进去的数据最先取出来.而在LIFO队列中,最后存进去的数据最取出来.在加权队列中,权值最小的先取出来.         Queue(maxsize=0)类         构造一个先进先出FIFO的队列,maxsize是个整数,指定了队列中最多能够存入的数据个数,如果达到

前言: 之前写过一篇文章<在不同场景下Vue组件间的数据交流>,但现在来看,其中关于“父子组件通信”的介绍仍有诸多缺漏或者不当之处, 正好这几天学习了关于用sync修饰符做父子组件数据双向绑定的的用法, 于是决定写一篇文章, 再次总结下“Vue中的父子组件通信”. 前面提示:本文文字略少,代码略多 父子组件通讯,可分为两种情况: 1. 父组件向子组件中传递数据2. 子组件向父组件中传递数据 一般情况下, 1中情况可通过props解决数据传递的问题, 这里就不多赘述了. 主要谈谈2中情景的实现,

概要: AQS维护了一个同步队列 Condition是JUC的一个接口,AQS的ConditionObject实现了这个接口,维护了一个等待队列(等待signal信号的队列) 线程调用reentrantLock.lock()时,线程被加入到AQS同步队列中: 线程A调用condition.await()方法时,线程A从AQS同步队列中被移除,被加入到Condition等待队列,等待signal信号 线程B调用signal()方法,Condition等待队列中有一个节点A,把它取出来(A)加入到A

1. 在本方案中,我们要将数据存储到HBase中,所以使用flume中提供的hbase sink,同时,为了清洗转换日志数据,我们实现自己的AsyncHbaseEventSerializer. package com.ncc.dlut; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.flume.Context; im