文章目录前言一.如何选择一个HRegion进行flush以缓解MemStore压力flushOneForGlobalPressure()二.HRegion的flush是如何发起的flushRegion()总结 前言接着上文中提到的问题，本文我们研究HRegionServer上MemStore的flush处理流程，重点讲述下如何选择一个HRegion进行flush以缓解MemStore压力，还有H
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2024-09-05 07:19:16
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解读一个RegionServer有多个Region；一个Region有多个HLog和多个Store；一个Store 包括位于内存的一个 Memstore 和位于硬盘的多个 Storefile 组成，包含一个列族的所有数据一个HFile对应hdfs中的一个数据块即128M；Table 中的所有行都按照 RowKey 的字典序排列；Table 在行的方向上分割为多个 HRegion；HRegion 按
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2024-04-08 19:36:01
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GPDB 的系统配置服务器配置文件包含着配置服务器行为的参数。Greenplum数据库的配置文件postgresql.conf 位于数据库实例的数据目录之下。Master和每一个Segment实例都有自己的postgresql.conf文件。 一些参数是本地的：每个Segment实例检查它的postgresql.conf文件来得到这类 参数的值。在Master和每一个Segment实例上都要设置本
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2024-05-07 07:25:37
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# 减少Hive Job数量的方法
在使用Hive进行数据处理时，经常会遇到需要执行多个Job的情况，这不仅增加了处理时间，也增加了系统负载。因此，降低Hive Job数量是提高数据处理效率的一个重要方面。本文将介绍一些减少Hive Job数量的方法，帮助优化数据处理流程。
## 为什么需要减少Hive Job数量？
在Hive中，每个查询都会被编译为一个或多个MapReduce Job来执
原创
2024-03-09 05:23:55
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在我们使用linux的时候，tty系统默认是给出7个，前六个是terminal，最后一个用于X。但是我们其实有些时候是使用不到那么多的tty，要改变tty数量可以通过修改/etc/inittab来实现，具体如下：
[root@localhost ~]# cat /etc/redhat-release CentOS release&nb
原创
2011-10-26 19:46:51
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Greenplum集群扩容总结Greenplum集群扩容总结 11 概述 22 扩容前准备 23 扩容方案对比 23.1 使用gpexpand进行数据库扩容 23.2 新建Greenplum集群，重新导入数据 34 查看集群的基本信息 34.1 查看集群的版本 34.2 查看master和stadby信息 44.3 查看segment信息 44.4 当前集群链接检查 44.5 查看集群的运行状态信
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2024-03-28 06:53:11
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认识HBase首先，HBase是Hadoop集群环境下的一个是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。HBase的特点说道HBase的特点，其实也很好说：海量存储列式存储极易扩展： Hbase的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于上层处理能力（RegionServ
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2024-06-01 15:02:23
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hbase 介绍一、简介history started by chad walters and jim2006.11 G release paper on BigTable2007.2 inital HBase prototype created as Hadoop contrib2007.10 First useable Hbase2008.1 Hadoop become Apache top
本文为转载，原文地址：http://www.cnblogs.com/chenxizhang/archive/2013/05/17/3083162.html前言网站设计的优化是一个很大的话题,有一些通用的原则,也有针对不同开发平台的一些建议。这方面的研究一直没有停止过，我在不同的场合也分享过这样的话题。作为通用的原则，雅虎的工程师团队曾经给出过35个最佳实践。这个列表请参考 Best P
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精选
2016-05-30 15:47:06
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在数据库优化工作中，使数据尽可能的小，使表在硬盘上占据的空间尽可能的小，这是最常用、也是最有效的手段之一。因为缩小数据，相对来说可以提高硬盘的读写速度，并且在查询过程中小表的内容处理时所占用的系统资源比较少。同理，如果在比较小的列上设置索引的话，其索引所占用的资源也会比较少。那么数据库管理员该如何给自己的数据减肥呢？对此笔者有如下几个建议。建议一：空值并不一定不占用空间在这里笔者先给大家扫盲一下。
Ceph是一种开源的分布式存储系统，能够为企业提供高可靠性和高性能的存储解决方案。它以其良好的可扩展性和灵活性而闻名，能够轻松应对大规模数据的存储和处理需求。然而，对于某些应用场景而言，Ceph默认的副本数量可能会过高，导致存储资源的浪费。本文将介绍如何通过减少Ceph的副本数量来节约存储资源。
首先，我们需要了解Ceph中副本数量的作用以及默认的设置。Ceph通过将数据划分为对象并在集群中进行
原创
2024-02-05 11:37:06
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Zabbix5.0监控Greenplum1.Greenplum集群介绍 Greenplum集群具有较好的容错性和高可用性，其中一点就体现在segment镜像机制上。接下来本文会简单地阐述segment的作用以及segment镜像机制是如何保证GP高可用的。Greenplum集群由一个Master和多个segment组成segment用来存储数据一台机器可以有多个segment每个segment是一
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2024-03-28 03:40:40
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Segment镜像允许数据库查询在主Segment失效或者不可用时转移到备份Segment上。Pivotal要求对其支持的生产Greenplum数据库系统采用镜像。为了确保高可用，主Segment及其镜像必须位于不同主机上。Greenplum数据库系统中的每一台主机都有相同数量的主Segment和镜像Segment。多连接主机应该在每个接口上有相同数量的主Segment和镜像Segment。这能确
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2024-03-15 21:03:28
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第一次接触分布式的数据库，对于各种配置都不是很熟悉，经过网上各种查资料，显示仔细阅读，了解原理，终于功夫不负有心人，经历一次失败后，让我配置成功了！因此做了总结以便以后查看，也用来和大家交流经验。下面我就详细说一下安装步骤：一、安装环境系统：centos 6.8服务器：四台，每台2个CPU，每个CPU是4核二、安装要求1、服务器的基本配置192.168.0.101 master
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一、ES 基础ES 的安装下载，网上一大片，我这边不在重复。可以看看我以前做的小笔记：https://www.bysocket.com/?p=1997其中 ES 三大要素：文档(Document)文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 index、type 和 _id 唯一标识。文档元数据：索引(Index)
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2024-08-13 16:52:19
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# HBase RegionServer 数量对性能的影响
HBase 是一个分布式的、面向列的 NoSQL 数据库，它基于 Hadoop 文件系统（HDFS）构建，可以提供高可靠性和高性能的数据存储。在 HBase 系统中，数据被划分为多个 Region，每个 Region 由一个 RegionServer 管理。RegionServer 的数量对 HBase 系统的性能有着重要的影响。本文将
原创
2024-07-20 07:36:21
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### 抽奖数量减少超卖问题的解决方法
作为一位经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Java抽奖数量减少超卖的功能。在开始之前，我们首先需要了解整个流程，并为每一步准备好相应的代码。
#### 流程概述
下面是整个抽奖数量减少超卖的流程概述，我们可以使用一个表格来展示每一步需要做什么：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-10-23 03:47:10
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在某个高并发应用中，团队发现了一个令人困惑的问题——Python线程池数量突然减少，导致任务执行速度骤然下降，甚至造成服务不可用。这种现象直接影响到业务的响应时间和用户体验，进而影响到整体的客户满意度和业务收益。针对这个问题，我们将进行详细的解析与解决方案。
### 背景定位
在高并发场景下，线程池数量的突然减少可能导致请求积压，延迟增大，甚至引起超时。其业务影响可以通过以下公式表达：
\[
Spark提供了两种创建RDD的方式：读取外部数据集，以及在驱动器程序中对一个集合进行并行化。在驱动器程序中对一个集合进行并行化的方式有两种：parallelize()和makeRDD()。创建并行集合的一个重要参数，是slices的数目（例子中是numMappers），它指定了将数据集切分为几份一般来说，Spark会尝试根据集群的状况，来自动设定slices的数目。当让，也可以手动的设置它，通过
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2024-02-21 19:43:37
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Docker 容器技术已经发展了好些年，在很多项目都有应用，线上运行也很稳定。整理了部分 Docker 的学习笔记以及新版本特性，对Docker感兴趣的同学可以看看，之前整理过的 Linux namespace 可以见之前的博文。
1容器 & Docker & 虚拟机Container (容器)是一种轻量级的虚拟化技术，它不需要模拟硬件创建虚拟机。在 Linux 系统里
