1、垃圾回收优化(1)、HMaster：通常不会产生问题，因为master没有处理任何过重的负载，并且实际的数据服务并不经过它。默认配置：-Dproc_master -XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p -Xmx4g -XX:+UseConcMarkSweepGC -Dhbase.log.dir=/opt/hbase/logs -Dhbase.log.fi
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2024-06-12 23:11:42
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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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# 如何优化“kettle 写入SybaseIQ 很慢”
## 一、流程图
```mermaid
graph TD;
A(开始)-->B(连接数据库);
B-->C(创建数据流);
C-->D(写入数据);
D-->E(关闭数据流);
E-->F(结束);
```
## 二、任务步骤
### 步骤一：连接数据库
在kettle中连接SybaseIQ
原创
2024-06-27 07:06:14
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1. 完全随机写还是跳跃，5倍的性能差距！全随机写无疑是最慢的写入方式，在logic dump测试中很惊讶的发现，将200M的内存数据随 机的写入到100G的磁盘数据里面，竟然要2个小时之多。原因就是虽然只有200M的数据，但实际上却是200万次随机写，根据测试，在2850机器上， 这样完全的随机写，r/s 大约在150～350之间，在180机器上，r/s难以达到250，这样计算，难怪需要2～3个
YL运维开发工程师，负责游戏系统配置管理平台的设计和开发，目前专注于新 CMDB 系统的开发，平时也关注运维自动化，DevOps，Python 开发等技术。背景CMDB 为了使用事务来存储机器的数据，启用了 mongodb4.0 版本，在平均 1.5k qps 并发写的情况下(这只是机器层面的数据，机器的里面有很多子资源的更新，每个子资源的更新会对应一个 mongodb 操作)，mongodb 一
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2023-08-01 12:00:13
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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
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2023-09-20 16:23:01
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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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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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一、前言在STM32项目开发中，经常会用到存储芯片存储数据。 比如：关机时保存机器运行过程中的状态数据，上电再从存储芯片里读取数据恢复；在存储芯片里也会存放很多资源文件。比如，开机音乐，界面上的菜单图标，字库文件，方便设备开机加载。为了让单片机更加方便的读写这些资源文件，通常都会加文件系统，如果没有文件系统，直接读取写扇区的方式，对数据不好管理。 这篇文章就手把手教大家，在STM32上完成FATF
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2024-09-29 16:04:29
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# 如何解决Python SQLite写入速度慢的问题
## 1. 问题描述
在使用Python进行SQLite数据库写入操作时，有时会遇到写入速度很慢的情况。这种情况通常是由于不恰当的写入方式或者数据库优化问题导致的。在这篇文章中，我将指导你如何解决这个问题。
## 2. 解决流程
首先，我们来看一下整个解决问题的流程，可以用以下表格展示：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-03-31 05:53:57
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# 使用Python写入HDFS的性能分析及优化技巧
在大数据生态系统中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个重要的组成部分，广泛用于分布式存储。然而，许多开发人员在使用Python写入HDFS时，会遇到性能较慢的问题。本文将探讨导致这一情况的原因，并提供一些性能优化的建议，同时附带代码示例和可视化图表。
## HDFS写入的基本原理
HDFS 是一
1、为什么要持久化redis数据是保存在内存中，如果不做持久化。一旦出现redis进程挂掉或者redis所在服务器宕机等异常情况，重启redis后缓存数据为空。大量请求过来，缓存命中率为0（即缓存已雪崩），导致数据访问直接穿透到DB这一层。DB也可能一下子无法承受过多并发的负载，直接挂掉。简单点说，持久化是为了：数据恢复，灾难恢复。灾难恢复主要考虑到需要将持久化数据文件异地备份或云端备份，考虑到机
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2024-10-20 17:24:20
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标题：解析Java连接HBase缓慢的原因与解决方案
## 1. 引言
在使用Java连接HBase时，很多开发者都可能会遇到连接速度缓慢的问题。本文将探讨Java连接HBase缓慢的原因，以及提供一些解决方案来改善连接速度。
## 2. 原因分析
Java连接HBase缓慢可能由多个因素引起，下面将对一些常见原因进行详细分析。
### 2.1 网络延迟
网络延迟是导致Java连接HBase
原创
2024-01-13 06:40:47
388阅读
# 优化"hbase count"命令的执行速度
## 一、整体流程
下面是优化"hbase count"命令执行速度的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确保HBase表的数据分布均匀 |
| 2 | 使用批量读取或缓存机制减少RPC调用次数 |
| 3 | 避免全表扫描，应尽量利用索引或过滤器 |
| 4 | 对HBase进行适当的调优，如增加
原创
2024-03-15 03:53:59
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如何开通OSS服务及如何创建存储空间阿里云 OSS 将数据文件以对象(object)的形式上传到存储空间(bucket)中。我们可以进行以下操作：· 创建一个或者多个存储空间，向每个存储空间中添加一个或多个文件。· 通过获取已上传文件的地址进行文件的分享和下载。· 通过修改存储空间或文件的读写权限(ACL)来设置访问权限。· 通过阿里云管理控制台、各种便捷工具、以及丰富的 SDK 包执行基本和高级
HBase是一个分布式的、开源的、基于列存储的NoSQL数据库。它以稳定性和高可扩展性而闻名，广泛应用于大规模数据存储和实时查询场景。然而，由于HBase的数据存储方式，当进行大规模数据批量导入时，往往会遇到性能瓶颈，导致bulkload过程非常慢。本文将深入探讨HBase bulkload慢的原因，并提供一些优化策略和代码示例，以提高bulkload的速度。
首先，我们需要了解HBase的bu
原创
2023-12-22 10:05:29
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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
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2024-06-06 01:17:12
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