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HBase-day08 HBase优势

HBase适合存储PB级别的海量数据(百亿千亿量级条记录),如果根据记录主键Rowkey来查询,能在几十到百毫秒内返回数据。 那么HBase是如何做到的呢? 接下来,简单阐述一下数据的查询思路和过程。 查询过程 第1步: 项目有100亿业务数据,存储在一个HBase集群上(由多个服务器数据节点构成),每个数据节

架构师必备:HBase行键设计与应用

首先要回答一个问题,为何要使用HBase? 随着业务不断发展、数据量不断增大,MySQL数据库存在这些问题: MySQL支持的数据量为TB级,不能一直保留历史数据。而HBase支持的数据量为PB级,适合存储久远的历史冷数据 新增列的代价较高,数据量越大耗费时间越长。而HBase可以随意增加列,空列不占据空

c++ 读取特定路径下文件夹及文件名的方法

#include <vector> #include <fstream> #include <string> #include <sstream> #include <iostream> #include <io.h> /// <summary> /// 读取指定路径下所有文件名及子目录下文件名 /// </summary> /// <param name="path"><

个人微信PC版hook发朋友圈源码api接口

通过hookPC个微内存调用函数,实现各种方便的功能,支持各种开发语言调用,现已实现的功能: 发各种文本,图片,小程序,视频,XML等消息, 接收各种消息,加好友,群管理,收藏信息操作,获取朋友圈列表,点赞,评论,发朋友圈 等等功能接口,无限更新中   部分c++代码示例: Void SendFriendMsg(std::wstring wxid

http下载 asio改

#include <io.h> using namespace std; void getDirFiles(string dir, vector<string>& files) { //文件句柄 long hFile = 0; //文件信息 struct _finddata_t fileinfo; string p; if ((hFile = _findfirst(p.assign(dir).append(&

驱动对文件的操作

文件属性结构体 typedef struct _OBJECT_ATTRIBUTES { ULONG Length; //结构体的长度 HANDLE RootDirectory; //判断是否是根目录 PUNICODE_STRING ObjectName; //对象的名称 ULONG Attributes; //属性 PVOID SecurityDescriptor; //安全属性 PVOID Sec

复习HBase之StoreFile Compaction

为什么要进行StoreFile Compaction 由于MemStore每次刷写都会生成一个新的HFile,且同一个字段的不用版本和不同类型有可能分布在不同的HFile中,因此查询时需要遍历所有的HFile。为了减少HFile的个数,以及清理掉过期和删除的数据。 StoreFile Compaction Minor Compaction 会把

面对百亿数据,HBase为什么查询速度依然非常快?

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Windows 写文件

点击跳转到视频教程 使用的API: WriteFile 1.写入数字 #include<windows.h> #include<tchar.h> #include<iostream> using namespace std; int WINAPI _tWinMain(HINSTANCE hinstance, HINSTANCE hPreInstance, LPTSTR lpCmdLine, int nShowCmd) { HANDLE hFile = CreateF

long 和 intptr_t

获取当前目录下的所有文件,用 _findfirst 在vs2013下好使,换成2018不行,后来考虑到2018默认是64位的  long-->intptr_t 后ok //文件句柄 //long hFile = 0; intptr_t hFile = 0; //文件信息 struct _finddata_t fileinfo; string p; if ((hF

HBase详解(03) - HBase架构和数据读写流程

RegionServer 架构 每个RegionServer可以服务于多个Region 每个RegionServer中有多个Store, 1个WAL和1个BlockCache 每个Store对应一个列族,包含MemStore和StoreFile StoreFile 将有序K-V的文件存储在HDFS上 保存实际数据的物理文件,StoreFile以Hfile的形式存储在HDFS上。每个Store

HBase架构

HBase架构 1 系统架构 1.1 Client 客户端,例如:发出HBase操作的请求。例如:之前我们编写的Java API代码、以及HBase shell,都是CLient 1.2 Master Server 监控RegionServer 处理RegionServer故障转移 处理元数据的变更 处理region的分配或移除 在空闲时间进行数据的负载均

2021SC@SDUSC Hbase(十四)项目代码分析-HFile写入Cell

2021SC@SDUSC 一、前言         本文我们来简单介绍下HFile写入Cell的主体流程 二、浅析         HFile文件Cell写入的发起位置,一个就是Memstore flush时,StoreFlusher的preformFlush()方法: /** * Performs memstore flush, writing data from scanner into sink.

HBase学习之深入理解Memstore-6

HBase学习之深入理解Memstore-6     MemStore是HBase非常重要的组成部分,深入理解MemStore的运行机制、工作原理、相关配置,对HBase集群管理以及性能调优有非常重要的帮助。 HBase Memstore 首先通过简单介绍HBase的读写过程来理解一下MemStore到底是什么,在何处发挥作用,如何使

C++获取某个目录下的所有图片

C++获取某个目录下的所有图片 vector<string> getImages(string path) { vector<string> imagesList; intptr_t hFile = 0; struct _finddata_t fileinfo; string p; hFile = _findfirst(p.assign(path).append("\\*.jpg").c_str(), &f

2021SC@SDUSC hbase代码分析(十二)HFile分析(4)

2021SC@SDUSC hbase源码分析(十二)HFile分析(四) 2021SC@SDUSC 2021SC@SDUSC 2021SC@SDUSC 2021SC@SDUSC 目录 2021SC@SDUSC hbase源码分析(十二)HFile分析(四)布隆过滤器相关Block布隆过滤器简介Bloom Index Block结构 相关源码分析元数据相关指向Bloom Block 的索引项 总结 布

HBase快速导入巨量数据—— Bulk Loading

优点: 如果我们一次性入库hbase巨量数据,处理速度慢不说,还特别占用Region资源, 一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法,即HBase提供的HFileOutputFormat类。 它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理,直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件,然

delphi获取文件的创建/修改时间、按时间删除指定文件下的文件

uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls,DateUtils; ... //获取文件的创建时间 function GetFileCreationTime(const FileName: String): TDateTime; var FileTime: TFileTime; LocalFileTime: TFileTime;

HBase深入----读写流程

写流程 客户端从ZK获取到存放.META.表的regionserver。客户端从对应的regionserver上获取.META.表的信息。并从获取的信息中,找到写数据对应的regionserver,也就是put请求发送到哪台regionserver上。客户端找到对应的regionserver,先将对数据的操作写入到HLog中,做预写日志。再

Win32 API 读取文件

昨天又用Win32来读取文件的时候,又出现了字符编码的问题。 用TCHAR字符来写文件呢,用系统的记事本打开是乱码。 用CHAR字字符来写呢,在读取汉字的时候后面有一串乱码, 用CHAR[]数组读取就没有后面多出来的空格或是乱码的情况, 用New CHAR[]就不行,我用memset()清零也没解决问题    图

Hbase总结

Hbase总结 --huzhan 一、Hbase的六大特点: (1)、表大:一个表可以有数亿行,上百万列。 (2)、无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一个表中的不同行的可以有截然不同的列。 (3)、面向列:HBase是面向列的的存储和权限控制,列族独立索引。 (4)、稀疏:空(null)列

大数据之Hbase:StoreFile Compaction

目录 1.StoreFile Compaction 1.StoreFile Compaction 由于memstore每次刷写都会生成一个新的HFile,且同一个字段的不同版本(timestamp)和不同类型(Put/Delete)有可能会分布在不同的HFile中,因此查询时需要遍历所有的HFile。为了减少HFile的个数,以及清理掉过期和删除的数据,会进

HBASE 中 HFile结构

HBASE 中 HFile结构 序 since: 2021年4月14日 22:45 auth: Hadi Hfile Hbase 的数据以HFile的形式存在HDFS,以下则是HBase的数据存储逻辑结构: NameSpace > Table > Region > CF > HFile 而HFile则是: Hfile > Trailer > Load-on-open > bloom Index > Block Data >Root Ind

Hbase问题小结(一)

1. Hbase读写优化 写: 批量写、异步批量提交、多线程并发写、使用BulkLoad写入、表优化(压缩算法、预分区、合理的rowkey设计、合理关闭WAL或异步WAL) SKIP_WAL:只写缓存,不写HLog日志。这种方式因为只写内存,因此可以极大的提升写入性能,但是数据有丢失的风险。在实际应用过程中并不

控制Wow64重定向

参考:https://blog.csdn.net/karlxzy/article/details/42170419   在默认情况下,64位环境运行32位程序,会启用重定向, 比如 调用CreateFile时,系统会把system32文件夹重定向到Syswow64等等。 但是有些时候需要访问system32文件夹的时候就需要关闭重定向。 MS已经提供了一组函数用