设计模式三原则 原创 igoodful 2022-08-02 17:37:09 博主文章分类:java之基础 ©著作权 文章标签 编程 文章分类 后端开发 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者igoodful的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:026-chmod命令 下一篇:mysql变更上线流程 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 API安全设计5A原则 API 【面向对象设计的七大原则】 (文章目录)前言面向对象设计(OOD)是现代软件工程中的核心,其核心思想在于通过抽象化实体的特征和行为来模拟现实世界,这种方法不仅仅是一种编程范式,更是一种设计哲学。在编程领域,它帮助开发者通过类和对象的组织和交互,来构建出模块化、灵活且易于维护的软件系统。而面向对象设计的七大原则,常被称为“OOD七大宝典”,它们分别是单一职责原则(SRP)、开闭原则(OCP)、里氏替换原则(LSP)、依赖倒 python 子类 单一职责原则 hbase 高并发分析 随着大数据时代的到来,HBase作为一种高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,广泛应用于大数据领域。在实际应用中,HBase经常需要处理高并发的读写请求,因此对其高并发性能的分析和优化显得尤为重要。本文将深入探讨HBase的高并发机制、性能瓶颈以及优化策略,并结合实际代码示例进行说明。HBase高并发机制HBase的高并发机制主要依赖于其底层的分布式架构和存储设计。HBase通过将数据分 数据 高并发 性能瓶颈 Hbase之表设计原则 1、列簇的设计列簇尽量少,最好不超过3个。因为每个列簇是存在一个独立的HFile里的,flush和compaction操作都是针对一个Region进行的,当一个列簇的数据很多需要flush的时候,其它列簇即使数据很少也需要flush,这样就产生的大量不必要的io操作。在多列簇的情况下,注意各列簇数据的数量级要一致。如果两个列簇的数量级相差太大,会使数量级少的列簇的数据扫描效率低下。将经常查询和不经 二进制 设计原则 数量级 hbase表设计优化原则(rk设计三原则) ***** 生产环境中使用小结 2019/2/28星期四hbase表设计优化原则https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8696962.html表设计1、列簇设计 追求的原则是:在合理范围内能尽量少的减少列簇就尽量减少列簇。 最优设计是:将所有相关性很强的key-value都放在同一个列簇下,这样既能做到查询效率最高,也能保持尽可能少的访问不同的磁盘文件。 以用户信息为例,可以将必须的基 hbase 表设 计原 HBase设计原则 HBase设计原则HBase是一个分布式数owkey的设计至关重要,一般我们建议rowkey的开始部分以hash或者MD5进行散列,尽... 数据 预分配 Memory HBase的rowkey设计原则 HBase中,表会被划分为1...n个Region,被托管在RegionServer中。Region二个重要的属性:StartKey与EndKey表示这个Region维护的rowKey范围 rowkey设计原则 hbase 数据 字段 缓存 hbase行键设计原则 # HBase行键设计原则## 引言在使用HBase时,行键的设计非常重要。合理的行键设计可以极大地提高查询效率和数据访问的性能。本文将介绍HBase行键设计的基本原则,并提供了实现这些原则的步骤和相应的代码示例。## 流程概述以下是实现HBase行键设计的一般流程:| 步骤 | 描述 || --- | --- || 步骤一 | 确定行键的组成元素 || 步骤二 | 选择合适 时间戳 编码方式 java HBASE列族设计原则 # HBASE列族设计原则HBASE是一个开源的、分布式的、可扩展的NoSQL数据库,它以Hadoop作为基础,具有高可靠性和高性能的特点。在HBASE中,数据存储在表中,并按照列族进行组织。列族是HBASE中数据模型的核心概念,合理的列族设计可以显著提高数据的读写效率。在设计列族时,需要考虑以下几个原则:## 1. 列族应具有相似的访问模式列族应该根据数据的访问模式来设计,将具有 数据 java 插入数据 HBase表设计原则 hbase数据表 1. hbase的简介:HBASE是bigTable,(源代码是Java编写)的开源版本,是Apache Hadoop的数据库,是建立在hdfs之上,被设计用来提供高可靠性,高性能、列存储、可伸缩、多版本,的Nosql的分布式数据存储系统,实现对大型数据的实时,随机的读写请求。更是弥补了hive不能低延迟、以及行级别的增删改的缺点。 HBASE依赖于hdfs做底层的数据存储 HBASE HBase表设计原则 数据 时间戳 主键 请简述hbase的表设计原则 hbase key设计原则 文章目录一、ROWKEY的设计原则1.1、热点问题1.2、rowkey的重要性1.3、rowkey的设计原则1.4、案例演示:多条件的rowkey设计:1.5、针对事务数据Rowkey设计1.6、针对统计数据的Rowkey设计1.7、针对通用数据的Rowkey设计二、Hbase的二级索引三、Hbase的协处理器3.1、协处理器的引入3.2、协处理器的分类3.3、协处理器的应用:二级索引表的创建3 请简述hbase的表设计原则 hbase 数据库 大数据 数据 hbase 列的设计原则 hbase数据表的设计原则 追求的原则是:在合理范围内能尽量少的减少列簇就尽量减少列簇;原则上是列族的个数大于一个,小于三个。最优设计是:将所有相关性很强的 key-value 都放在同一个列簇下,这样既能做到查询效率 最高,也能保持尽可能少的访问不同的磁盘文件 。用户信息为例,可以将必须的基本信息存放在一个列族,而一些附加的额外信息可以放在 另一列族 hbase 列的设计原则 Hbase 数据 字段 Max hbase的高表和宽表 hbase的表设计原则 架构hbase存储原理底层的存储是字节存储,按照字典排序,key-value格式存储: key=ts+rowkey+cf+col,value=真正的值物理模型一个regionserver中管理多个region,region是负载均衡的最小单位 一个region里边有很多store,一个store对应一个列簇,但一般情况下只有一个store 一个store里边有一个memstore和多个sto hbase的高表和宽表 hbase 服务器 存储数据 缓存 hbase key 设计 hbase的设计原则 文章目录一、建表高级属性1、 BLOOMFILTER2、 VERSIONS3、 COMPRESSION4、 TTL5、 alter6、 describe/desc7、 disable_all/enable_all8、 drop_all9、 hbase 预分区二、表设计1、列簇设计2、RowKey 设计三、Rowkey 设计三原则1、rowkey 长度原则2、rowkey 散列原则3、rowkey hbase key 设计 大数据 hbase 数据 Max hbase 的设计原则 hbase设计rowkey hbase:rowkey设计一、基础概念1、 Row Key: 行键,Table的主键,Table中的记录默认按照Row Key升序排序 2、Timestamp:时间戳,每次数据操作对应的时间戳,可以看作是数据的version number。 3、Column Family:列簇,Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成,一个Column Family中可以由任意多个C hbase 的设计原则 hbase 数据 设计 字段 hbase 设计范例 hbase key设计原则 一、HBase的RK设计HBase读写数据大多数是通过RK,MemStore/HFile存储也是按照字典顺序排列的RK存储,所以要关注RK。 RowKey设计原则:1)长度原则:RowKey不应该超过16字节,因为若是过长再以KV形式存储,对于HFile和MemStore来说会极大的占用存储空间。2)唯一原则:保证RowKey的唯一性,若向HBase中同一张表插入相同RowK hbase 设计范例 数据 Max 随机数 hbase 数据库表结构 hbase数据表的设计原则 前言 HBase作为一款历史悠久且具有代表性的NOSQL的数据库,其优点与缺点同样的明显,所以在确认了使用场景适合后下一步就是如何用好HBase了,不夸张的说,HBase使用的好与坏可能会造成天差地别,所以当你抱怨HBase如何的差劲不如XXX的时候,一定要先确认下自己是不是真的很好的使用了HBase,让其充分发挥出自己的亮点正文 hbase 数据库表结构 HBase table设计 布隆过滤器 rowkey设计 hbase key的设计 hbase的设计原则 Hbase的Rowkey设计原则一、 Hbase介绍HBase -> Hadoop Database,HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)二、 设计原则Rowkey长度原则Rowkey是一 hbase key的设计 大数据 操作系统 数据库 字段 hbase rowkey设计原则 hbase rowkey设计方法 项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步HBase是三维有序存储的,三维指的是:RowKey(行健)、column key(columnFamily和qualifier)、TimeStamp(时间戳),通过这三个维度我们可以对HBase中的数据进行快速定位。下面我们主要来讨论Ro hbase rowkey设计原则 hbase rowkey rowkey设计原则 数据 hbase key设计原则 hbase的设计目标 这个HBase学习了第二遍也不是太透彻PS:启动Hbase之前先启动Zookeeper、HDFS、yarn 1. hbase简介(是基于HDFS.相当于是一个缓存层)1.1. 什么是hbase(列式的分布式数据库)HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列(以前学习的Mysql都是面向行的)、可伸缩的分布式存储系统,利用HBASE技术可在廉价PC Server上 hbase key设计原则 apache hadoop 表名 Python编程整数加法怎么写 这次记录的两题是这两天做的每日一题的题目,正好这两题是同一个系列的,所以放到一起记下来。先看一下第一题的题目描述。基本计算器一 题目很好理解,就是让我们实现计算字符串形式的数学表达式。主要需要关注提示中的内容,提示告诉我们s中只包含加减运算,另外还需要考虑括号对计算顺序的影响,没有涉及到乘除法运算。那么我们看到这个题目,首先想到的肯定应该是使用栈来解决。那么看一下如何用栈来解答这道题吧。解法一既然 Python编程整数加法怎么写 python 数据结构 算法 面试 android左右布局显示相关信息代码 1、为了适应各式各样的界面风格,Android系统提供了5种布局,这5种布局分别是:LinearLayout(线性布局)RelativeLayout(相对布局)TableLayout(表格布局)FrameLayout(帧布局)AbsoluteLayout(绝对布局)2、布局属性2.1、RelativeLayout(相对布局) 第一类:属性值为true或false android左右布局显示相关信息代码 android 布局 分类 属性 java 逗号替换为反斜杠 一、Lambda表达式(闭包)Lambda允许把函数作为一个方法的参数,即函数可以作为参数传递进方法中Lambda表达式格式:(逗号分隔的参数列表、->符号与函数体)例1:Arrays.asList( "a", "b", "d" ).forEach( e -> System.out.println( e ) ); //参数e的类型是由编译器推测出来的 Arrays.asList( " java 逗号替换为反斜杠 java jvm 开发语言 默认方法 带权重的核函数 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)即逼近理想解排序法,或优劣解距离法目录1 TOPSIS算法的优势2 引例 3 算法步骤3.1 第一步:原始矩阵正向化3.1.1 极小型转到极大型3.1.2 中间型到极大型 3.1.3 区间型转极大型 3.2 第二步:标准化(消除量 带权重的核函数 算法 最小值 数据 归一化 Flink 中 Watermark 功能的使用 内置水印生成器 正如在Generating Watermarks一文中所描述的,Flink提供了抽象,允许程序员分配自己的时间戳和发射自己的水印。更具体地说,可以通过实现WatermarkGenerator接口来实现。为了进一步简化此类任务的编程工作,Flink自带了一些预先实现的时间戳分配器。本节提供了它们的列表。除了它们的开箱即用的功能外,它们的实现可以作为自定义实现的范 时间戳 升序 生成器