Cassandra，NoSQL的一种，从数据库排名上，看得出来，NoSQL系列，排名第三（Redis虽然是KV，但是没有人用它当数据库，都是做缓存）MongoDB是文档型的，Cassandra和Hbase都属于KV型，且实现机制类似，都是基于LSM树设计，受Google Bigtable启发，不过Hbase属于Hadoop体系，过于重载，因此Cassandra首当其冲，是NoSQL里比较牛逼的当然
----------------------------------------------------------------------------- 编辑：朱培 ID：sdksdk0
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以下资料来源于互联网，很多都是面试者们
本文的优化基于 ES 7.6.0 ，索引 主要集中在 几个 TB级索引的查询写入优化1. segment force mergees 数据分层 大致是 index -> shard -> segment由于分布式体系结构中的硬件限制，数据被划分为更小的块segment ，并分布在不同的节点 shard 上。这些小片段称为分片。segment 的产生来源自于 Lucene 的 倒排索引
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2024-09-17 12:00:46
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tar
-c: 建立压缩档案
-x：解压
-t：查看内容
-r：向压缩归档文件末尾追加文件
-u：更新原压缩包中的文件
这五个是独立的命令，压缩解压都要用到其中一个，可以和别的命令连用但只能用其中一个。下面的参数是根据需要在压缩或解压档案时可选的。-z：有gzip属性的
-j：有bz2属性的
-Z：有compress属性的
-v：显示所有过程
-O：将文件解开到标准输出下面的参数
MySQL 数据压缩率是个很有趣的话题，尤其对于那些使用 MySQL 进行大规模数据存储的团队来说，优化数据压缩率是提高系统整体性能的关键之一。随着数据量不断激增，我们必须面对存储空间的困扰，以及数据传输效率的挑战。为了深入探讨“mysql数据压缩率”问题的解决过程，我们将从多个方面着手。
### 背景定位
在我们开始之前，先看看在这个过程中我们所面临的初始技术痛点。随着用户基数的不断增长，我
linux参数调优、ES节点配置和ES使用技巧三个角度入手，介绍ES调优的基本方案。当我们发现es使用还是非常慢，需要优先关注在以下这两类的运行情况。hot_threadshot_threads（GET /_nodes/hot_threads&interval=30），抓取30s的节点上占用资源的热线程，并通过排查占用资源最多的TOP线程来判断对应的资源消耗是否正常，一般情况下，bulk，
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2024-06-18 14:27:53
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# MongoDB 数据压缩率对比 MySQL：完整指南
在这篇文章中，我们将学习如何比较MongoDB和MySQL的数据库压缩率。这个过程涉及几个步骤，包括数据插入、压缩参数设定、数据统计及压缩率计算。下面的流程图和表格将帮助你理清思路。
## 流程步骤
以下是整个对比过程的简要步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-09-22 06:21:52
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一、行式数据库和列式数据库的对比1、存储比较行式数据库存储在hdfs上式按行进行存储的，一个block存储一或多行数据。而列式数据库在hdfs上则是按照列进行存储，一个block可能有一列或多列数据。2、压缩比较对于行式数据库，必然按行压缩，当一行中有多个字段，各个字段对应的数据类型可能不一致，压缩性能压缩比就比较差。对于列式数据库，必然按列压缩，每一列对应的是相同数据类型的数据，故列式数据库的压
压缩非常奇妙，可以将数据压缩比原始大小更小。我们知道WinRaR，7Zip等压缩工具。Elasticsearch也提供压缩数据功能，可实现对在客户端和服务端节点之间传输数据的压缩。压缩对于处理大数据传输时可减少网络延迟，本文主要内容包括：启用HTTP/TCP压缩，处理Elasticsearch不同版本的压缩的响应信息。启用HTTP/TCP压缩ES使得修改HTTP压缩非常容易，仅仅在 elastic
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2023-11-03 11:32:07
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Compression就是在用CPU换IO吞吐量/磁盘空间，如果没有什么特殊原因推荐针对Column Family设置compression，下面主要有三种算法: GZIP, LZO, Snappy，作者推荐使用Snappy，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。Comparison between compression algorithmsAlgorithm%
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2023-10-19 19:16:14
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阶段5：流式计算storm
storm:实时数据计算框架
hadoop包含两个框架：hdfs和mapreduce
storm和hadoop的区别在于storm只负责计算不负责存储
storm框架如何获取数据：spout。spout从任何地方取数据，比如文件，数据库，reids等
hadoop用textinputformat获取数据
hadoop用mapreduce计算数据，storm用B
勿在浮沙筑高台关于图像压缩上的几个名词解释：1.平均比特数：相应一张图像上每一个像素所採用的平均比特数。L(r_k)为灰度级r_k所使用的比特数，p(r_k)表示相应灰度级的概率； 2.压缩率&相对数据冗余：若b和b'是两个不同的比特数。代表着同样信息；即是同一张图像，採用不同的比特数总数去表示；3.图像的熵：一个具有概率P(E)的随机事件E可被说成是包括I(E)单位的信息；在图像中信息
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2017-06-04 08:08:00
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摘要： 本文主要介绍了hbase对数据压缩，编码的支持，以及云hbase在社区基础上对数据压缩率和访问速度上了进行的改进。 前言你可曾遇到这种需求，只有几百qps的冷数据缓存，却因为存储水位要浪费几十台服务器？你可曾遇到这种需求，几百G的表，必须纯cache命中，性能才能满足业务需求？你可曾遇到，几十M的小表，由于qps过高，必须不停的split，balance，利用多台服务器来抗热点
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2023-08-07 14:11:39
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GZIP、LZO、Zippy/Snappy是常用的几种压缩算法，各自有其特点，因此适用的应用场景也不尽相同。这里结合相关工程实践的情况，做一次小结。压缩算法的比较以下是Google几年前发布的一组测试数据（数据有些老了，有人近期做过测试的话希望能共享出来）：Algorithm% remainingEncodingDecodingGZIP13.4%21 MB/s118 MB/sLZO20.5%135
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2023-07-12 10:39:03
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哈弗曼、LZW、LZ77 比较哈弗曼:经测试，哈弗曼对文本的压缩效果与被压缩文件的大小成正比，即被压缩文件越大，则压缩效果越好。在测试中，可将8.14KB的源代码压缩为6.40KB,压缩效率为21.4%。如果采集的字符出现频率为针对源程序的代码，则压缩效率必将有所增加。当然，与比较好的压缩算法，如winrar所采用的算法，还是有不少的差距的，这是受haffman本身的算法特点所限.haffman压
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2024-05-08 10:05:27
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对hbase数据进行压缩的算法很多，snappy、lz0，lz4，gz等。压缩和不压缩相比，在写入时的编码速度和读时的解码速度都有一定的cpu损耗，但是在容量上都能降低30%甚至更多，就是一种用cpu计算来换空间的取舍。这里我没用做过各种算法的性能对比，但在hbase中的使用中介于空间和cpu性能损耗之间都选择的snappy，看过很多生产环境hbase用的都是snappy压缩，当然其它场景如果需要
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2024-05-31 10:16:32
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序列化探索之ProtobufProtobuf是谷歌提出的一种高压缩比的序列化格式，二进制，不可读，语言无关，平台无关。拥有自己的语法规则，压缩编码算法，并提供主流语言的API生成器（即Protobuf编译器），其序列化结果很小，能够有效节省带宽。掌握Protobuf，需要比较了解三个方面，其中，如果只是单纯滴使用，前两个方面即可。proto语法规则，即proto文件的语法规则具体语言的API生成及
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2024-07-21 17:13:19
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众所周知，HBase 0.94对性能做了很多优化，记录一下个人对其实现细节及如何更好应用的理解。
0.94引入了两个在HBase层的数据压缩： 一.DataBlock compression 1.1 作用 DataBlock compression指的是对HFile v2中的Data Block进行压缩，Data Block既存储在Disk上（HDFS中），也会存在于L
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2023-08-13 23:41:23
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说明：本人使用CDH虚拟机搭建了Hbase集群，但是在压测的时发现线程多个的时候直接回OOM,记录一下执行命令hbase pe --nomapred --oneCon=true --table=rw_test_1 --rows=1000 --valueSize=100 --compress=SNAPPY --presplit=10 --autoFlush=true randomWrite 100异
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2024-06-11 06:21:23
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ESD问题在我们医疗产品上是一件相对来说比较重要的事情，产品的ESD不过，就可能导致产品的各种情况发生，轻松点是复位，重启，误操作等，严重点是成搬砖了，对于这种让它彻底死或者坏的情况也是让我们最为害怕的，这个也说明了静电保护措施做的还很不好，需要大大的改进。 先简单讲解下ESD（E-Electro ，S-
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2024-04-25 19:42:14
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