1:为什么大批量数据集写入Hbase中,需要使用bulkload BulkLoad不会写WAL,也不会产生flush以及split. 如果我们大量调用PUT接口插入数据,可能会导致大量的GC操作.除了影响性能之外,严重时甚至可能会对HBase节点的稳定性造成影响.但是采用BulkLoad就不会有这个顾虑. 过程中没有大量的接口调用消耗性能 可以利用spark 强大的计算能力 上面是一个总的执行流程图, 数据生成,HFile转换以及HFile加载, 下面是HFile 的格式, 就是个key val

业务需求说明,由于公司数据中心处于刚开始部署的阶段,这需要涉及其它部分将数据全部汇总到数据中心,这实现的方式是同上传json文件,通过采用socket&serversocket实现传输. 其中,服务端采用多线程的方式,实现多用户传输的目的.并且实现可以将数据写入到hbase中. 具体步骤如下: 1.首先编写客户端的代码: package com.yiban.datacenter.ToHbaseFromJson; import java.io.BufferedReader; import java

点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler 精彩回顾 近期,初灵科技的大数据开发工程师钟霈合在社区活动的线上 Meetup 上中,给大家分享了<基于 Apache DolphinScheduler 对千亿级数据的应用实践>主题演讲. 我们对于千亿级数据量的数据同步需求,进行分析和选型后,初灵科技最终决定使用DolphinScheduler进行任务调度,同时需要周期性调度 DataX.SparkSQL

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个

1.Storm整合Kafka 使用Kafka作为数据源,起到缓冲的作用 // 配置Kafka订阅的Topic,以及zookeeper中数据节点目录和名字 String zks = KafkaProperties.Connect; BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts(zks); String topic = KafkaProperties.topic; String group = KafkaProperties.groupId; SpoutConfig s

Spark是目前最流行的分布式计算框架,而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎,基于Spark做离线或者实时计算,数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法.例如用户画像.单品画像.推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介,供客户端使用. 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了.本文将会介绍三种写入的方式,其中一种还在期待中,暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1. 基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了,就是基于R

通用技术 mysql 亿级数据优化 一定要正确设计索引 一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描) 一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询 一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理交给数据库 每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据库的写入压力 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个

程序在Eclipse里运行没有问题,但是打成jar包之后写入hbase里的数据会有乱码,ES里正常 经过测试,运行命令里加上-Dfile.encoding=utf-8 就可以正常写入,但是cmd命令里还是会显示乱码,有待解决 java -Dfile.encoding=utf-8 -jar xx.jar 分析: -Dfile.encoding 解释:在命令行中输入 Java,在给出的提示中会出现 -D 的说明:-D= # set a system property-D 后面需要跟一个键值对,作用是

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据

MapReduce-从HBase读取处理后再写入HBase 代码如下 package com.hbase.mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.Cel

MapReduce直接写入HBase 代码如下 package com.hbase.mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.commons.cli.CommandLine; import org.apache.commons.cli.CommandLineParser; import org.apache.commons.cli.HelpFormatter; import org.apache.commons.cli.Op

原文:巧用redis位图存储亿级数据与访问 - 简书 业务背景 现有一个业务需求,需要从一批很大的用户活跃数据(2亿+)中判断用户是否是活跃用户.由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到,数据部门不能提供实时接口,只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用. 存在的挑战 海量数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如何能快速的写入到目标存储 解决思路 由于我的业务中只需要根据某个用户id查询是否是活跃用户,不存在复杂的查询条件,所以用redis很合适. 如此大的

NEO4J亿级数据全文索引构建优化 一.数据量规模(亿级) 二.构建索引的方式 三.构建索引发生的异常 四.全文索引代码优化 1.Java.lang.OutOfMemoryError 2.访问数据库时 3.优化方案 4.优化代码 5.执行效率测试 如果使用基于NEO4J的全文检索作为图谱的主要入口,那么做好图谱搜索引擎的优化是非常关键的. 一.数据量规模(亿级) count(relationships):500584016 count(nodes):765485810 二.构建索引的方式 使用脚

package main.scala.com.web.zhangyong168.cn.spark.java; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apach

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

众所周知,EXCEL 也是软件测试开发过程中,常用的数据文件导入导出时的类型文件之一,此文主要讲述如何通过 EXCEL 文件中 Sheet 的索引(index)或者 Sheet 名称获取文件中对应 Sheet 页中的数据.敬请各位小主参阅,若有不足之处,敬请大神指正,不胜感激! 不多言,小二上码咯... 通过 sheet_name 写入 EXCEL 数据源代码如下所示,敬请参阅! /** * @function 文件写入: EXCEL文件 * * @author Aaron.ffp * @ver

在日常的自动化测试脚本编写的过程中,有时要将获取的测试结果或者测试数据存放在数据文件中,以用作后续的参数化测试.常用的文件文件类型无非 txt.csv.xls.properties.xml 这五种文件类型,前文已讲述过了txt文件相关的读写操作(读.写),此文主要讲述 CSV 文件的写入操作.此文中 CSV 文件的写入方法和最终的测试方法,各位小主们在实际参考应用时,需要进行相应的修改(例如文件路径等)才可.若有不足之处,敬请各位大神告知,不胜感激! 闲话少述,小二上码勒 CSV文件写入方法源码

集群的结构,大家可以查看我的另一遍文章,Mongodb的三种集群  在最后一种集群中,介绍到. 目前使用的数据就是最后一个测试集群,留下的数据. 简单介绍一下,四个分片的配置 192.168.99.6 双核 2G 500G(机械硬盘) 192.168.99.7 双核 4G 500G(机械硬盘) 192.168.99.8 双核 4G 500G(机械硬盘) 192.168.99.11 双核 4G 500G(机械硬盘) mongos和conf服务器的配置也是差不多,就不贴出来了,不是很重要. 很遗憾的