前言总体上HDFS异构存储的价值在于，根据数据热度采用不同策略从而提升集群整体资源使用效率。对于频繁访问的数据，将其全部或部分保存在更高访问性能的存储介质（内存或SSD）上，提升其读写性能；对于几乎不会访问的数据，保存在归档存储介质上，降低其存储成本。但是HDFS异构存储的配置需要用户对目录指定相应的策略，即用户需要预先知道每个目录下的文件的访问热度（事先划分好冷热数据存储目录，设置好
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2023-07-12 13:22:11
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常用命令：set/get/decr/incr/mget等；应用场景：String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类；实现方式：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr、decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。2)Hash常用命令：hget/hset/hg
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2024-06-28 13:33:22
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一、冷热LRU链表引入我们知道MySQL是将数据存放在磁盘上的并且以页的形式来管理这些磁盘上的数据。磁盘的读写涉及到很多io操作，所以磁盘的访问是一个很慢的操作。为了提高数据的读写效率innodb会将一些数据缓存到内存中（buffer pool），在访问数据的时候首先查找内存，如果内存中有则直接访问，如果内存中没有，则按照一定的规则将数据加载到内存中。但是内存一般是比较昂贵的，一般不会将所有的数据
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2024-08-27 15:45:15
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我也来标题党凑个热闹，博主冬学期有一门大数据基础的课程。课程主要是由华为公司培训中心的讲师来上，课程32个课时，分为八周，一周4课时。博主的课程主要是理论加上实践。理论知识华为的讲师讲的还是十分的快的，会注重部分细节的讲解。实践部分还没开始上。博主想通过上课加自主学习，看看两个月是不是能够玩转大数据（基础）。嘿嘿，如果没能玩转就改title哈哈。本来是想先详细系统的讲解一下大数据的整个框架，但是博
文章目录主节点热节点冷节点 当使用 Elasticsearch 进行更大的时间数据分析用例时，我们建议使用基于时间（time-based）的索引和具有 3 种不同类型节点（主节点、热节点和冷节点）的分层架构，我们称之为Hot-Warm架构。每个节点都有自己的特性，如下所述。主节点我们建议每个集群运行 3 个专用的主节点（master nodes），以提供最大的弹性。使用这些功能时，还应将disc
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2024-07-05 21:08:38
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1.1 维护1.1.1 日常管理过程（1） namenode元数据备份使用dfsadmin下载最新的fsimage镜像文件hdfs dfsadmin –fetchImage fsimage.backup（2） 数据备份hadoop复本机制仍然可
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2024-09-05 20:43:56
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一、是什么 随着数据的日益增长，很多数据由热变冷，已经不再或者很少使用，而数据的存储需求越来越大，计算需求则相应增长不大。如何解耦这种急剧增长的存储需求和计算需求？HDFS Archival Storage正好能派上用场。 HDFS Archival Storage是Hadoop-2.6.0新增的一个特性，是Hadoo
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2024-03-10 20:49:04
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关于“Hadoop冷热数据杂么区分”的问题，如何在实际应用中区分和处理冷热数据，成为了一个必不可少的技能。这篇博文将通过多个结构模块梯度展示如何进行冷热数据的管理和优化，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面。
### 版本对比
Hadoop的多个版本在处理冷热数据的能力上存在一些特性差异。以下呈现出来的时间轴，上面展示了各个版本的演进历程以及其增强的特性：
hdfs如何让某些数据查询快，某些数据查询慢？hdfs冷热数据分层存储本质： 不同路径制定不同的存储策略。hdfs存储策略hdfs的存储策略 依赖于底层的存储介质。hdfs支持的存储介质：ARCHIVE：高存储密度但耗电较少的存储介质，例如磁带，通常用来存储冷数据DISK：磁盘介质，这是HDFS最早支持的存储介质SSD：固态硬盘，是一种新型存储介质，目前被不少互联网公司使用RAM_DISK ：数据
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2024-01-17 12:16:04
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拿一个小规模的5节点ES集群做冷热分离尝试，它上面已经有60多个索引，有些索引按月、每月生成一个索引，随着数据的不断写入，历史数据(只需保留三个月数据，三个月之前的数据视为历史数据)越来越占磁盘空间和内存资源，影响搜索响应时间。因此想把集群中节点分成2种类型，一种是hot节点，配置大内存和SSD，用来扛平常的用户请求；一种是warm节点，机械硬盘小内存，用来存储历史不常用的数据，和偶尔的后台任务查
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2024-06-05 06:25:18
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参考刘鹏的《实战Hadoop》一书，按照hadoop 0.20.2几个注意的地方。第一，首先理解Hadoop中的几个后台进程。NameNode，Secondary NameNode，JobTracker,TaskTracker,DataNode这几个角色。NameNode：负责如何切分数据块，和切完放哪个节点。它对内存和I/O集中管理。这个进程部署在Master节点上，是一个单点，它挂了整个系统都
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2024-06-17 14:22:12
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正文1.冷热端分离缓存的命中率受多种因素影响，其中最重要的因素之一是缓存的大小。在实际应用中，经常会遇到数据集非常大的情况，如果将全部数据都放入缓存，那么缓存的命中率就会很低，从而影响系统的性能。此时可以考虑采用冷热端分离的策略。所谓冷热端分离，就是将数据集分为两个部分：冷数据和热数据。冷数据指的是访问频率低的数据，可以不用放入缓存中，而热数据指的是访问频率高的数据，应该优先放入缓存中。通过冷热端
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2024-07-02 15:03:44
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上节我们讲了只要数据页被读取到缓存页中，缓存页对应的描述数据块信息就会加入到LRU链表中，只要被读取那么缓存页就会弄到链表的头部，现在我们深入了解一下LRU链表。一、LRU的冷热数据LRU链表会被拆分为俩个部分，一部分是热数据，一部分是冷数据。冷热数据的占比是有比例的，这个冷热数据的比例是由：innodb_old_blocks_prt参数控制的，默认是：冷数据占比：37%，热数据占比：63% 。那
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2024-06-05 12:58:48
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clikhouse冷热数据分层方案 文章目录clikhouse冷热数据分层方案简介一、配置更改二、实际测试三、数据过期方案 简介 TTL策略可以结合业务特点，将数据生命周期与冷热数据存储关联起来。实现既保存历史数据，又能够降低存储成本的效果。比如将最近90天的高频查询数据放置在热数据存储中，而90天之前的低频查询数据自动转移到冷数据存储中一、配置更改在 config.xml 中加入如下配置 注意：
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2024-04-22 11:43:05
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目录一.冷热分离概念：二.解决方案：三.具体实现思路：四.难点： 业务背景：系统在使用的过程中随着业务数据量越来越多，已经超过了数据库中单表的承受能力，系统的瓶颈在数据库IO上，这时候可以通过冷热数据分离的方式来解决查询速度慢的问题。
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2023-10-28 13:37:24
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要想理解 rxjava；异步实现，是通过一种扩展的观察者模式来实现的。 Observable（可观察者，即被观察者） 和 Subscriber（订阅者）是两个主要的类。在 RxJava 上，一个 Observable 是一个发出数据流或者事件的类，Subscriber 是一个对这些发出的 items （数据流或者事件）进行处理（采取行动）的类。
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2024-09-27 03:22:05
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在当今高并发、大数据的时代，系统性能优化是非常重要的。而缓存优化作为提高系统性能的一种有效手段，被广泛应用于各种场景中。其中，冷热端分离和重排序是常见的两种缓存优化方式。本篇博客将详细介绍这两种优化方式的原理、实现和应用场景，希望能为您的系统性能优化提供帮助。缓存优化是提高系统性能的一种有效手段，其中冷热端分离和重排序是常见的两种优化方式。缓存优化冷热端分离缓存的命中率受多种因素影响，其中最重要的
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2024-04-24 14:16:39
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一 . 读写分离
1. 登录主库：
./mongo 192.168.56.88:27017
插入一条数据： testrs:PRIMARY> db.person.insert({"name":"zw","sex":"M","age":19})
testrs:
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2024-01-05 17:42:46
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背景随着财经支付业务的快速发展，考虑到未来订单量持续增长，在线存储遇到更大的挑战，需提前做好规划。目前财经支付主要业务都是使用 mysql（InnoDB）作为数据存储，因历史订单信息访问频率低并占用了大量数据库存储空间，期望将历史数据跟生产最新交易数据进行分离，当前数据库保留最近一段时间的数据作为热库，历史交易存入另一个数据库压缩存储作为冷库(rocksdb)，即数据库冷热分离。此举将会极大的节省
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2023-11-03 17:53:03
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根据Elasticsearch中文社区《ES冷热分离(读写分离) hot, stale 场景》一篇整理并测试修改后实现 本项目按照该原理实现读写分离写的数据如果需要实时被读取，实际上不可能实现完全的读写分离的。 分区读写分离方法：假设 集群有8个节点，node1，node2，node3，node4 为热区,设置为hot，node5,node6,node7,node8 为冷区，设置为stable.
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2024-04-13 21:52:12
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