HBase中系统故障恢复以及主从复制都基于HLog实现。默认情况下，所有写入操作（写入、更新以及删除）的数据都先以追加形式写入HLog，再写入MemStore。大多数情况下，HLog并不会被读取，但如果RegionServer在某些异常情况下发生宕机，此时已经写入MemStore中但尚未flush到磁盘的数据就会丢失，需要回放HLog补救丢失的数据。此外，HBase主从复制需要主集群将HLog日志
文章目录binlog 的写入流程redo log 写入流程组提交组提交优化总结 binlog 的写入流程事务执行过程中，binlog 首先会被写到 binlog cache 中；事务提交的时候，再讲binlog cache 写到 binlog 文件中。一个事务的 binlog 是原子的，无论多大都需要保证完整性。系统为每个客户端线程分配一个 binlog cache，其大小由 binlog_ca
1首次读写流程图2 首次写基本流程 （1）客户端发起PUT请求，Zookeeper返回hbase:meta所在的region server（2）去（1）返回的server上，根据rowkey去hbase:meta中获取即将进行写操作的region server，并将相关的信进行本地缓存（3）客户端把put请求发送到（2）返回的HRegion server上，根据HRegion serve
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2023-06-14 21:22:40
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Kafka为什么速度那么快？Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。针对Kafka的基准测试可以参考，Apache Kafka基准测试：每秒
写入数据: public class TestWrit {
private static Configuration cfg = new Configuration();
private static final int BLOCK_INDEX_SIZE = 60;
private static final int BLOOM_BLOCK_INDEX_SIZE = 10
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2023-07-14 22:08:53
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1，HBase的的读写流程图，是一个二次寻址的过程第一次直接到动物园管理员中找到元的元数据信息，即元对应的储存其他所有用户表的RegionServer的的位置，示意图中所给出的为regionserver1，然后第二次直接到regionserver1中的meta.region查询对应的{namespace：table，rowkey，column_family，column}的位置，这个具体的regi
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2023-09-15 10:15:50
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hbase整理1：hbase是啥： HBase（Hadoop Ddatabase）是一个开源的、面向列，适用于海量数据存储（TB、PB）的、具备高可用、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。2：hbase适用场景： 1.海量数据：TB,PB级别的 2.高吞吐量：HBase支持高并发读写，通过使用日志文件（HLOG）和内存存储来将随机写转换成顺序写，保证稳定的数据插入速率
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2023-08-18 23:12:02
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目录1.HBase写入数据流程2.疑问2.1上述（8）中，数据写入到HLog时，实际上在这个时刻只是写入文件系统的缓存中，并没有真正的落地到磁盘中，那什么时候落地到磁盘中呢？1.HBase写入数据流程（1）Client向服务端发起Put请求。默认情况下，autoflush=true，所以每发送一个Put请求，就会直接发送到服务端。当autoflush=false时，则会将Put缓存到本地buffe
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2023-09-15 09:08:19
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目录 1. 基本流程2. 数据预处理2.1 分析feature中的id2.2 Feature格式的转换2.3 确定分片3. Z曲线处理3.1 获取Z曲线的value值3.2 将时间信息利用Binned机制进行转换3.3 建立时空索引4. 数据序列化4.1 将数据封装成Long类型的数据4.2 利用mutator将key数据进行封装5. 写入HBase5.1 插入之前的序列化操作5.2 将
最近spark跑的很慢，主要时间在scan hbase上。来来回回调试了挺长时间，最后确定瓶颈在AWS EBS的磁盘I/O(跑spark时IOPS爆到1500)，所以实际上也没有太多调优可以做。倒是调试过程中看了许多文章和资料，我觉得值得记录一下。中间废话略多，不爱看直接跳文章最后一句。网上HBASE/Hadoop调优的文章非常多，这里列一些我觉得值得留作reference的：应用层：hbase
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2023-07-21 15:55:08
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文章目录HBase读写流程HBase写入流程客户端处理阶段Region写入阶段MSLAB内存管理方式MemStore Chunk PoolMemStore Flush阶段MemStore Flush触发条件MemStore Flush执行流程BulkLoad功能HBase读取流程Client-Server读取交互逻辑CoprocessorCoprocessor分类 HBase读写流程HBase写
一、客户端写入过程1.1、写入组件交互 1.2、客户端处理阶段 在 HBase中，大部分的操作都是在RegionServer完成的，Client端想要插入、删除、查询数据都需要先找到相应的 RegionServer。hbase客户端处理写入请求的核心流程可以分为三步：用户提交put请求后，Hbase客户端会将写入的数据添加到本地缓冲区中，符合一定条件就会通过AsyncProcess异步批
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2023-07-25 23:09:44
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目录写原理读原理Flush流程HFile合并流程Region拆分流程数据删除时间HBase系列：
HBase系列（一）、数据模型 HBase系列（二）、架构原理写原理客户端请求HBase写请求（PUT,DELETE）流程如下：Client 先访问ZK中的/hbase/meta-region-server 这个Znode，获取 hbase:meta 表所在的RegionServe
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2023-07-13 15:57:04
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Hbase2.0查询优化1）设置scan缓存HBase中Scan查询可以设置缓存，方法是setCaching()，这样可以有效的减少服务端与客户端的交互，更有效的提升扫描查询的性能。Scan scan = new Scan();
scan.setCaching(1000);2）显示的指定列当使用Scan或者GET获取大量的行时，最好指定所需要的列，因为服务端通过网络传输到客户端，数据量太大可能是瓶
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2023-07-12 10:35:41
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# MySQL关闭binlog写入
在MySQL数据库中，binlog（二进制日志）是一种记录数据库更改操作的日志文件。它可以用于数据恢复、数据库复制和故障排除等方面。然而，在某些情况下，关闭binlog写入是有必要的，比如在测试环境中或者当磁盘空间不足时。本文将介绍如何在MySQL中关闭binlog写入，并提供相应的代码示例。
## 什么是binlog？
binlog是MySQL数据库引擎
原创
2023-08-28 03:51:14
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## 如何实现“mysql 不写入binlog”
### 一、流程概述
下面是实现“mysql 不写入binlog”的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 查看当前binlog模式 |
| 2 | 修改my.cnf配置文件 |
| 3 | 重启MySQL服务 |
接下来，我将逐步教你如何实现。
### 二、具体步骤
#### 1. 查看当前bi
性能测试小结：
测试环境：
机器：1 client 5 regin server 1 master 3 zookeeper
配置：8 core超到16 /24G内存，region server分配了4G heap /单seta磁盘,raid10后500GB
系统：Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4
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2023-07-12 20:56:21
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HBase采用LSM树架构，天生适用于写多读少的应用场景。在真实生产环境中，也正是因为HBase集群出色的写入能力，才能支持当下很多数据激增的业务。需要说明的是，HBase服务端并没有提供update、delete接口，HBase中对数据的更新、删除操作在服务器端也认为是写入操作，不同的是，更新操作会写入一个最新版本数据，删除操作会写入一条标记为deleted的KV数据。所以HBase中更新、删除
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2023-09-01 11:31:59
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首先描述一下现象 最近对HDFS底层做了许多优化，包括硬件压缩卡，内存盘及SSD。 在出测试报告时发现老问题，HBase写入速度不稳定，这个大家都习以为常了吧，就是压测时，只要row size稍小一点，不管你怎么压，HBase的RegionServer总是不愠不火特淡定。有些人就怀疑是磁盘到瓶颈了？还有些人怀疑是不是GC拖累了？ 总之网上大部分测试都是黑盒测试嘛，大家也就乱猜呗。 下面我仔细来分析
原创专栏｜周彦伟去哪儿网数据库总监，目前还担任中国MySQL用户组(ACMUG)主席，领导和组织中国MySQL社区活动。背景众所周知，在Binlog文件中，我们经常会看到关于事件的时间属性，出现的方式都是这样的：#161213 10:11:35 server id 11766 end_log_pos 263690453 CRC32 0xbee3aaf5 Xid = 83631678我们
