代码查hbase内存暴涨
社区干货
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达... 提升NUMA节点和内存数据的命中率、尽量减少CPU中断和上下文切换。l **内存层面**:尽可能提升内存数据命中率和访存速率、NUMA节点内CPU核心尽可能访存节点内内存数据。l **磁盘层面**:提升磁盘IO吞吐率、读写...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水 ClickHouse。 2018 年到 2019 年,字节内部的 ClickHouse 业... 针对一些需要出报表或者需要做大屏的数据直接内存中做聚合。聚合完成后将结果写入 **HBase** 或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。 Flink 还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
代码提交,以及第三方工具整合。- 生态:所选择实现引擎自身是否有很好的生态功能,或者是否可以很好的与其他服务集成,例如数据湖引擎 delta lake,icebeg,hudi 等优秀组件出现,但是 Hive 集成的节奏却非常慢。- ... 给用户提供基于业务的交互式分析查询,方便用户快速进行探索。由于这类引擎更聚焦在交互式分析上,因此对于长时任务的支持度并不友好,为了达到快速获取计算结果,这类引擎重度依赖内存资源,需要给这类服务配置很高的硬...
ELT in ByteHouse 实践与展望
字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,... 针对一些需要出报表或者需要做大屏的数据直接内存中做聚合。聚合完成后,将结果写入HBase或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。Flink还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据...
特惠活动
代码查hbase内存暴涨-优选内容
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HBase
HBase 连接器提供了对分布式 HBase 数据库表的读写数据能力,支持做数据源表、结果表和维表。 使用限制Flink 目前提供了 HBase-1.4 和 HBase-2.2 两种连接器,请根据实际情况选择: 在 Flink 1.11-volcano 引擎版本中仅支持使用 HBase-1.4 连接器。 在 Flink 1.16-volcano 引擎版本中支持使用 HBase-1.4 和 HBase-2.2 两种连接器。 注意事项在公网环境中连接火山 HBase 时,您需要添加以下两个参数: 'properties.zookeeper.znode.me...
使用 HBase Shell 连接实例
本文介绍如何使用 HBase Shell 工具连接 HBase 实例。 前提条件如需通过私网地址访问 HBase 实例,需同时满足如下要求:已购 ECS 服务器与 HBase 实例在相同私有网络 VPC 下。ECS 服务器的购买方法,请参见购买云服务... hbase-site.xml 文件中的配置。 bash 解压 HBase Shell 工具包tar -zxvf hbase-shell-2.x-tar.gz 编辑 hbase-site.xml 文件vim hbase-2.x/conf/hbase-site.xml说明 您需要修改代码中的如下信息: 用步骤 1 中获取的...
使用 HBase Shell 连接实例
本文介绍如何使用 HBase Shell 工具连接 HBase 实例。 前提条件如需通过私网地址访问 HBase 实例,需同时满足如下要求:已购 ECS 服务器与 HBase 实例在相同私有网络 VPC 下。ECS 服务器的购买方法,请参见购买云服务... hbase-site.xml 文件中的配置。 bash 解压 HBase Shell 工具包tar -zxvf hbase-shell-2.x-tar.gz 编辑 hbase-site.xml 文件vim hbase-2.x/conf/hbase-site.xml说明 您需要修改代码中的如下信息: 用步骤 1 中获取的...
冷热分离介绍
表格数据库 HBase 版支持冷热分离,通过不同的存储介质,有效降低存储成本。 背景信息随着业务的迭代和广泛应用,表中的数据量持续上涨,但随着时间流逝,很多数据的访问频率会逐步减少。例如账单、订单等信息,一般只会查询近半年内的数据详情。甚至对于一些监控数据,遇到问题时,通常也是查看近一两天的内的数据,之前大量的历史数据,直接会被闲置。因此,表格数据库 HBase 版根据数据冷热需要提供不同的存储模式,系统会根据设置的冷热分...
签名机制
表格数据库 HBase 版服务会对每个访问的请求进行身份验证,因此您需要在请求中包含签名信息。本文介绍表格数据库 HBase 版的 API 签名机制。 创建一个正规化请求说明 Hash 代指 SHA256 算法。 HexEncode 代指转 16 ... 其中伪代码如下: json CanonicalHeaders =CanonicalHeadersEntry0 +CanonicalHeadersEntry1 + ... +CanonicalHeadersEntryN其中 json CanonicalHeadersEntry = Lowercase(HeaderName) + ':' + Trimall(HeaderValue...
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达... 提升NUMA节点和内存数据的命中率、尽量减少CPU中断和上下文切换。l **内存层面**:尽可能提升内存数据命中率和访存速率、NUMA节点内CPU核心尽可能访存节点内内存数据。l **磁盘层面**:提升磁盘IO吞吐率、读写...
基础使用
HBase或任何提供Hadoop InputFormat的数据集。 2.1 创建RDD示例:通过集合来创建RDD val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)val distData = sc.parallelize(data)通过外部数据集构建RDD val distFile = sc.textFile("data.txt")RDD构建成功后,可以对其进行一系列操作,例如Map和Reduce等操作。例如,运行以下代码,首先从外部存储系统读一个文本文件构造了一个RDD,然后通过RDD的Map算子计算得到了文本文件中每一行的长度,最后通过Reduce算子...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水 ClickHouse。 2018 年到 2019 年,字节内部的 ClickHouse 业... 针对一些需要出报表或者需要做大屏的数据直接内存中做聚合。聚合完成后将结果写入 **HBase** 或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。 Flink 还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
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