HBase写流程原理1）Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。 2）访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，根据读请求的 namespace:table/rowkey， 查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以
最近宏旺半导体ICMAX在网上看到有网友说eMMC的读写速度与容量无关，与eMMC的接口形式有关、与版本高低有关。还贴出了例子，比如eMMC5.1与早期有4.3、4.41、4.5等，他们的区别就是接口的读写速度，低版本的eMMC是不支持红框中的HS200和HS400模式的，读写速度自然不如的5.1的快。详情请看下图↓。鉴于宏旺半导体在存储行业有十五年的时间，特别是在嵌入式存储这块有丰富专业的行业经
mysql优化之读写分离一. TP框架实现mysql读写分离二.yii框架实现mysql读写分离三.laravel框架实现mysql读写分离 读写分离概述：读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。为什么要读写分离呢？因为数据库的“写”（写
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2023-08-31 15:11:46
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参考: 个推分享两个调优技巧，让TiDB性能提速千倍！ 首先优化配置参数具体如何优化呢？我们首先从配置参数方面着手。众所周知，很多配置参数都是使用系统的默认参数，这并不能帮助我们合理地利用服务器的性能。通过深入查阅官方文档及多轮实测，我们对TiDB配置参数进行了适当调整，从而充分利用服务器资源，使服务器性能达到理想状态。下表是个推对TiDB配置参数进行调整的说明，供参考：重点解
写文件 需求：写入1亿行，7位以内的随机的数字。首先看成果图，代表没骗大家！！！！！这个是最终生成的文件，有770多MB 。下面用glogg打开预览： 程序打印耗时 7149ms + 923 ms = 8072ms ，也就是8秒,写入1个亿数据到文件！！！！（还可以参数调优）思想 利用nio高效写文件，先写入20个小文件，最后合并，每个小文件开一个线程。代码：public static void
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2023-08-30 16:24:01
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整理 | 孙胜10月5日，微软终于发布了Windows 11正式版本。尽管Windows 11被微软称为“10年以来最重要的版本更新之一”，说实话Windows 11还是有点令人失望。暂且不论Windows 11其他新功能的特点与实用性，就以微软官方一直宣称“Windows 11将为用户带来有史以来最好的游戏体验”为例，这几天就惨遭用户“打脸”。AMD和Microsoft近日宣布，兼容的AMD处理
应用场景分析1、MongoDB的应用场景1）表结构不明确且数据不断变大 MongoDB是非结构化文档数据库，扩展字段很容易且不会影响原有数据。内容管理或者博客平台等，例如圈子系统，存储用户评论之类的。 2）更高的写入负载 MongoDB侧重高数据写入的性能，而非事务安全，适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。本身存的就是json格式数据。例如做日志系统。 3）数据量很大或者将来会变得很大 My
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2023-05-31 00:00:10
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MySQL8.0 性能测试与新特性介绍性能对比测试内容测试mysql5.7和mysql8.0 分别在读写、只读、只写模式（（oltp_read_write，oltp_read_only，oltp_write_only））下不同并发时的性能（tps，qps）测试环境测试使用版本分别为mysql8.0.20和mysql5.7.30Sysbench测试前先重启mysql服务，并清空OS的cache(避免
1.分布式文件系统理解 使用低配置电脑配置成集群，存储管理单台电脑不能处理的大型文件。 直观理解三个臭皮匠，顶个诸葛亮。 很多磁盘加一起就可以装超多电影。 类似于你出5毛，我出5毛，我们一起凑一块。2.hdfs优缺点 优点： a.高容错性：数据自动保存多个副本；通过增加副本的形式，提高容错性。一个副本丢失以后，它可以自动恢复。 b.适合处理大数据：数据规模达到GB、T
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2023-07-12 13:28:34
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一、安装Redis1.获取redis资源wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.8.tar.gz2.解压tar xzvf redis-4.0.8.tar.gz3.安装cd redis-4.0.8
make
cd src
make install PREFIX=/usr/local/redis （如果有执行出错，先安装gcc。安装命令为：yu
redis可达到512M/per key 512M=512*1024KB=512*1024*1000B=512*1024*1000*8bit=40亿+ 化整为零40亿，也就是说一位代表一个用户，40亿可以代表40亿个用户！ 但是int 有符
利用MySQL读写分离，提升应用数据吞吐性能
背景 一般情况下，对数据库的读和写都在同一个数据库服务器中操作时，业务系统性能会降低。为了提升业务系统性能，优化用户体验，可以通过读写分离来减轻主数据库的负载。本篇文章分别从应用层和系统层来介绍读写分离的实现方法。应用层实现方法： 应用层中直接使用代码实现，在进入Service之前，使用AOP来做出判断，是使用写库还是读库，判断
HBase是一个基于HDFS的分布式、面向列的数据库系统，适合用于实时读写和随机访问大规模数据的场景。高可靠：因为底层数据写在HDFS上，保证了HBase的高可靠。面向列：HBase引入了列族的概念，将相同列族的数据在物理上保存在一起，且不保存NULL，所以在空间利用上更高高性能：HBase以rowKey为一级索引实现了简单的查询逻辑，并且通过多线程读写数据，保证了高性能读写。HBase的写性能比
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2023-07-14 22:08:27
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HDFS读写数据（流程+操作）一.文件上传(I/O流） 1）客户端通过DistributedFileSystem模块向namenode请求上传文件 namenode检查 (1)目标文件是否已经存在 (2)父目录是否存在 (3)是否有文件上传权限等 (4)如果检查没问题，则会发送允许上传的响应fs.create(new Path("/input/hadoop-2.7.3.tar.gz")) (1)创
kafka具有高吞吐量、低延时的主要原因有三个：一是其在每次写入数据时只是将数据写入到操作系统的页缓存中，这就相当于只是在内存中写入数据，而繁杂的磁盘IO工作则交由操作系统自行进行；二是kafka在写入数据的时候是采用追加的方式写入到磁盘中的，这种方式省略了磁头的随机移动而产生的随机IO，其效率甚至比内存的随机读取都要高；三是在为kafka配置了较大的页缓存时，数据大部分的数据读取和写入工作都
MyISAM在读操作占主导的情况下是很高效的。可一旦出现大量的读写并发，同InnoDB相比，MyISAM的效率就会直线下降，而 且，MyISAM和InnoDB的数据存储方式也有显著不同：通常，在MyISAM里，新数据会被附加到数据文件的结尾，可如果时常做一些 UPDATE，DELETE操作之后，数据文件就不再是连续的，形象一点来说，就是数据文件里出现了很多洞洞，此时再插入新数据时，按缺省设置会先看
1. redis为什么读写速率快性能好？1.Redis将数据存储在内存上，避免了频繁的IO操作 2.Redis其本身采用字典的数据结构，时间复杂度为O(1),且其采用渐进式的扩容手段 3.Redis是单线程的，避免了上下文切换带来的消耗，采用网络IO多路复用技术来保证在多连接的时候，系统的高吞吐量。2.说说web.xml文件中可以配置哪些内容？web.xml用于配置Web应用的相关信息，如：监听器
文章目录一、概述二、mysql复制类型（一）STATEMENT（二）ROW（三）MIXED三、主从复制的工过程四、MySQL 读写分离原理（一）常见的mysql读写分离1、程序代码内部实现2、中间代理层实现搭建mysql主从复制一、实验环境二、步骤搭建 MySQL读写分离 一、概述读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理
官方主页：http://www.mongodb.org/ 数据库的select性能也就是read性能，在读性能方面SQL数据库并没有明显的劣势，应该说纯粹高并发读的性能的话往往要优于NoSQL数据库，然而一旦涉及写，事情就不一样了。 MongoDB缺点：第一是删除锁定问题，当批量删除记录时，数据库还是会锁定不让读写。这意味着进行数据清理时会让网站应用失去响应。见locking
