连接器Table API & SQL连接器1.概述2.支持连接器DataGen连接器1.概述2.SQL客户端执行3.Table API执行FileSystem连接器1.创建FileSystem映射表2.创建source数据源表3.写入数据4.解决异常5.查询fileTable6.查看HDFSKafka连接器1.添加kafka连接器依赖2.重启yarn-session、sql-client
SSM 第六章 Spring与Batis的整合需要从mybatis官网下载spring与mybatis整合架包。项目结构 MyBatis主配置文件：MyBatis主配置文件 MyBatis映射文件：MyBatis映射文件 Spring：容器（整合）容器 解释：这里通过SqlSessionFactoryBean类生成sqlSessionFactory，sqlSessionFactory再生s
目录： 1，背景 2，GC 3，hbase cache 4，compaction 5，其他 1，背景 项目组中，hbase主要用来备份mysql数据库中的表。主要通过接入mysql binlog，经storm存储到hbase。由于是实时接入binlog写入，写的压力不是很大，主要是晚上离线计算的时候，需要将hbase中的表同步到HDFS中，这个
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2023-07-20 23:35:57
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一、背景说明HBase是一个分布式的、面向列的开源NoSQL数据库，不同于传统关系型数据库，它在大数据量级下的性能表现堪称卓越。最近项目也在探索往Hbase方向迁移，故首先整理了一份Hbase入库效率方面的数据。Hbase入库手段有三种，但针对项目实际情况，我采用了其中两种（JavaAPI和MapReduce）来进行入库操作，并进行比较。 二、测试环境三台主机:一台master：192.
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2023-08-18 22:00:34
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在第一次建立Hbase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中，或者通过MR方式等。但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据。本文将针对这个问题介绍如何通过Hbase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到Hbase中。 总的来说，使用 Bulk Load 方式由于利用了
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2023-06-01 14:46:27
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# MySQL表入库慢问题的解决方法
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到MySQL表入库慢的问题。在解决这个问题之前，我们首先需要了解整个入库流程，然后逐步分析每一步需要做什么以及使用哪些代码来解决这个问题。
## 入库流程
下面是MySQL表入库的一般流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-17 09:13:42
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周五下午开始使用logstash将证书库导入到ES库中，也就30G数据量，导的特别慢，原因应该是我用xshell连接的内网服务器，没有把es库进程以及logstash导入的进程放到后台执行，直接在xshell的各个终端执行了，而且logstash的配置文件里头我是有写stdout这种输出信息的……后来发现怎么改变这种导入的很慢，而且不稳定的状态呢，就是把进程放到后台去执行，符号为"&"。示
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2024-05-01 20:26:10
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本文章只针对“微型集群处理大数据”的场景。场景描述：硬件：5个节点，每个节点可用硬盘1块（700G、500G等）、8核cpu，实验室环境（有时候还要跑其他程序跟你抢占资源），16G内存。软件：hadoop-0.20.2-cdh3u2，hbase-0.90.4-cdh3u2。业务：sina微博12亿转发微博，700w用户信息。bzip压缩后共150G。要求就是将这些数据入库并且恢复关注和粉丝列表，建
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2023-09-04 19:33:48
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测试环境配置信息Ambari+HDP大数据平台，5个节点服务器CPU配置：16核 Intel 2.20GHz操作系统：CentOS7.7/Linux x86_64HDFS空间：4TBHDFS文件备份数：3节点Hbase MASTER和REGIONSERVERS各一个测试数据模型模拟某酒店顾客信息表1个列族，33列字段，目标数据量1亿+一、新增数据性能单条数据插入，平均不到250条/秒，
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2023-07-12 17:49:00
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1、每天百亿数据存入HBase，如何保证数据的存储正确和在规定的时间里全部录入完毕，不残留数据1）百亿数据：证明数据量非常大 2）存入HBase：证明是跟HBase的写入数据有关 3）保证数据的正确：要设计正确的数据结构保证正确性 4）在规定时间内完成：对存入速度是有要求的那么针对以上的四个问题我们来一一分析 1）数据量百亿条，什么概念呢？假设一整天60x60x24 = 86400秒都在写入数据，
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2023-08-05 00:47:34
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分两种情况，一种是平常执行块，偶尔很慢；二是一直都很慢。 对于第一种，一般有以下两种原因：(1) 数据库在刷新脏页（flush） 要往数据库中插入、更新一条数据时，数据库会先在内存中将这一条数据更新吗，但却不会立即持久化到磁盘中，而是把这些记录写入到redo log中，等到空闲的时候，再从redo log中把数据同步到磁盘中去。redo写满了：redo log的容量是有限的，当数据库一直很忙，更新
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2023-10-20 17:14:45
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| 导语 对于 LevelCompact 策略，RocksDB会根据每一层不同的策略计算出CompactScore，根据CompactScore大小来决定那一层将会优先进行Compact，然后选择Level-N 和Level-(N+1）的文件进行Compact。如何计算CompactScore？ 如何选择文件进行Compact？Compact有哪些参数？如何知道RocksDB当前的一个状
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2023-08-08 00:41:38
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springboot 版本：2.3.3.RELEASErocketmq-client版本：4.7.1docker 搭建 rockerMq 教程：码云链接：后面补上文章参考： 非常感谢1.首先导入maven依赖（请自行选择对应的版本）<!--注意： 这里的版本,要和部署在服务器上的版本号一致-->
<dependency>
<groupId>o
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2024-06-17 13:38:41
58阅读
1.mysql -u root -p
2.退出：exit;
3.查看mysql 可以用windows+r 或者cmd 调出命令。
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2023-05-18 20:47:50
41阅读
hadoop集群spark作业执行较慢、入库较慢相关问题排查及调优 1、反馈 业务侧反馈日常进行spark作业跑不动，执行速度特别慢，影响当天任务生成，后续活动执行； 主要现象及影响：1、regionserver频繁挂，日志出现大量gc信息
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2022-02-25 14:19:00
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不得不说的RocksDB标题看起来是比较大了，因为无论Redis还是DynamoDB都堪称是各自领域的翘楚，已经非常好了。RocksDB是使用C++编写的嵌入式kv存储引擎，其键值均允许使用二进制流。由Facebook基于levelDB开发， 提供向后兼容的levelDB API。RocksDB依靠大量灵活的配置，使之能针对不同的生产环境进行调优，包括直接使用内存，使用Flash，使用硬盘或者HD
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2023-09-26 12:24:46
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目录1. 整体架构 文件类型 文件组织结构2. Flush3. Compaction4. Write Stall RocksDB是facebook开发的一款高性能的kv数据库，源自于LevelDB，并且
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2023-07-28 09:41:53
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使用TerarkDB提升MyRocks的性能——随机读场景下的 MySQL性能优化雷鹏 peng@CTO大纲l MyRocks简介l 为什么选择 MyRocksl 传统数据库的块压缩l 硬件的发展趋势l TerarkDB 和 MyRocks 的关系l TerarkDB 的原理、优势、劣势l 新的问题，以及优化建议MyRocks简介l MyRocks=MySQL+RocksDB(存储引擎)l 基于
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2024-05-28 09:48:46
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python的遍历在程序中很重要，详细了解一下遍历模式，可以应用于任务分发，数据的读写中。python的 递归遍历目录：import os
def getAllDirRE(path, sp = ""):
#得到当前目录下所有的文件
filesList = os.listdir(path)
#处理每一个文件
sp += " "
for fileName
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2023-06-01 13:31:55
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rocksdb基础：LevelDB是由Google开源的，基于LSM Tree的单机KV数据库，其特点是高效，代码简洁而优美。RocksDB则是Facebook基于LevelDB改造的，属于嵌入式数据库，没有网络交互接口，必须和服务部署在同一台服务器高性能：RocksDB使用日志结构的数据库引擎，完全用C++编写，以获得最大的性能，键和值是任意大小的字节流为快速存储而优化：RocksDB针对快速、
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2024-01-30 02:44:02
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