本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化，可参考：淘宝Ken Wu同学的博客。下面是本文总结的第四部分内容：数据计算相关的优化方法。
4. 数据计算
4.1 服务端计算Coprocessor运行于HBase RegionServer服务端，各个Regions保持对与其相关的coprocessor实现类的引用，c
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2023-09-04 15:46:55
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1.苏步青 复旦：微积分 做了一万道数学题
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2020-02-29 20:45:00
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在DSP世界中，由于DSP芯片的限制,经常使用定点小数运算。所谓定点小数，实际上就是用整数来进行小数运算。下面先介绍定点小数的一些理论知识，然后以C语言为例，介 绍一下定点小数运算的方法。在TI C5000 DSP系列中使用16比特为最小的储存单位，所以我们就用16比特的整数来进行定点小数运算。 &nb
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，适用于结构化的存储，底层依赖于Hadoop的HDFS，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。因此，HBase被广泛使用在大数据存储的解决方案中。为何使用HBase1、HBase的优点：列可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间HBase自动切分数据，使得数据存储自动具有水平scalabil
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2023-08-18 23:11:47
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定点运算定点加法、减法在上篇文章中 计算机组成原理：数据与文字的表示方法，我们已经介绍了数的补码表示法，负数用补码表示后，就可以和正数一样来处理。这样，运算器里只需要一个加法器就可以了，不必为了负数的加法运算，再配一个减法器。 定点数的加法、减法，实际上就是补码加法、减法。 补码加法补码加法运算基本公式： 定点整数：[x+y]补[x+y]补 = [x]补[x]补 +
# HBase并发能力科普
Apache HBase是一个开源的、分布式的、面向列的NoSQL数据库，具有良好的扩展性和高可用性。HBase的并发能力是其最重要的特点之一，能够支持高并发的读写操作。本文将介绍HBase的并发能力以及如何使用HBase进行并发操作。
## HBase并发能力
HBase的并发能力主要体现在以下几个方面：
- **数据分片：** HBase将数据按行键进行横向
原创
2024-04-23 06:34:37
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HBase隶属于hadoop生态系统，它参考了谷歌的BigTable建模，实现的编程语言为 Java, 建立在HDFS之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。它仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，HBase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。HBas
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2023-10-04 16:08:35
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坐标值是一款游戏里必须的数据，通常来说，这类数据都是浮点数的，他的数据范围包括角色的3D坐标，角色的3D朝向等等。而64位和32位坐标的分析方式其实都是类似的，只是里面有部分指令有些差别。下面我们来分析下某款64位游戏的坐标数据。 首先，还是要通过ce去对坐标的初始值进行扫描，这个扫描的过程与32位是相同的，所以就不做详解了，直接得到过滤后的结果（如图） 这里只得到了两
# 如何实现“hbase并发能力计算”
## 一、流程概述
在HBase中实现并发能力计算的过程可以分为以下几个步骤：
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 打开HBase数据库连接 --> 创建HBase表 --> 插入测试数据 --> 编写并发计算代码 --> 运行并发计算代码 --> 获取计算结果
```
## 二、具体步骤
### 1. 确定需求
原创
2024-04-12 04:29:34
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摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始：import tensorflow as tf
#定义‘符号’变量，也称为占位符
a = tf.placeholder("float")
b = tf.placeholder("float")
y = tf.mul(a, b) #构造一个o
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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HBase 原理HBase 读写流程Client 访问 zk ，根据 ROOT 表获取 meta表所在的Region的位置信息，并将该位置信息写入 Client Cache，（将元数据，Region位置预读取到 Client Cache 中，可以加快查询）Client 读取 meta 表，再根据 meta 表中查询得到的 Namespace、表名、RowKey等相关信息，获取将要写入Region的
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2023-09-13 21:54:05
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服务端1.hbase.regionserver.handler.count：rpc请求的线程数量，默认值是10，生产环境建议使用100，也不是越大越好，特别是当请求内容很大的时候，比如scan/put几M的数据，会占用过多的内存，有可能导致频繁的GC，甚至出现内存溢出。 2.hbase.master.distributed.log.splitting：默认值为true，建议设为false
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2024-01-10 21:19:49
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本文希望能将FPU以及ARM中的FPU介绍清楚。1. FPU（Floating-Point Unit）浮点运算单元是处理器内部用于执行浮点数计算的逻辑部件，或者说硬件电路。不是所有的处理器都有该功能。浮点运算满足IEEE 754的标准，所谓IEEE 754标准，定义了浮点数字的存储和计算方式、计算异常等，比如IEEE 754标准准确地定义了单精度（32位）和双精度（64位）浮点格式。 对于含有FP
首先，我们先看一下ARM处理器是如何处理浮点运算的。 交叉编译器在编译的时候，对于浮点运行会预 设硬浮点运算FPA(Float Point Architecture)，而没有FPA的CPU，比如SAMSUNG S3C2410/S3C2440，会使用FPE(Float Point Emulation 即软浮点)，这样在速度上就会遇到极大的限制。也就是说如果有浮点协处理器则交给它去做，
浮点数的运算由于计算机存储空间位数的限制，使得计算机算术具有有限精度，而自然算术具有无限精度，因此在两者的转换之间必然存在转换精度。一、 浮点数加减运算 例子：和的和。 解：首先，将十进制数转化为IEEE 754标准二进制，假设有效位数为4：接下来，进行浮点数运算 [1] 对阶：选取指数较小的数进行对阶，； [2] 有效数相加： ；（原码的加减法） [3] 规格化：，阶码,故未溢出； [4] 舍入
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2024-09-12 09:30:57
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CPU简介CPU是电脑内部最核心的硬件设备，经常被比喻为“大脑”，这样的表述一点都不为过，甚至非常准确。它有频率、核心、线程、缓存大小、架构、制程、功耗，接口这些主要参数，支持的指令集、虚拟技术之类的新手也暂时没必要关注。本文具体阐述下 CPU 各个参数的功能特性。架构架构、核心、线程、频率是3个是很大程度上决定了CPU性能的参数，架构就是常看到的sandy bridge/ivy bridge/h
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2024-10-23 10:52:00
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在定点DSP芯片中，采用定点数进行数值运算，其操作数一般采用整型数来表示。一个整型数的最大表示范围取决于DSP芯片所给定的字长，一般为16位或24位。显然，字长越长，所能表示的数的范围越大，精度也越高。如无特别说明，本书均以16位字长为例。DSP芯片的数以2的补码形式表示。每个16位数用一个符号位来表示数的正负，0表示数值为正，1则表示数值为负。其余15位表示数值的大小。因此，对DSP芯片而言，参
简述HBase的架构原理 1. HBase的模块Master HBase Master用于协调多个Region Server，侦测各个Region Server之间的状态，并平衡Region Server之间的负载。HBase Master还有一个职责就是负责分配Region给Region Server。HBase允许多个Master 节点共存，但是这
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2024-09-16 01:50:15
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Hive不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们，熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作。注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作，就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作，因为一个字“慢”。相反起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。建立在Hadoop集群的最顶层，对存储在Hadoop群上的数据提供类SQL的接
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2024-05-24 17:22:46
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