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HBase-day1-day2内容理解

HBase图 HBase概述 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,用于存储海量的结构化或者半结构化,非结构化的数据(底层是字节数组做存储的) HBase是Hadoop的生态系统之一,是建立在Hadoop文件系统(HDFS)之上的分布式、面向列的数据库,通过利用Hadoop的文件系统提供容

ORM增删改查并发性能测试2

前言 上一篇《ORM增删改查并发性能测试》出现了点小失误,有的输出SQL日志的代码没有禁用,数据库连接字符串可能有问题。统一环境,统一代码后,重新写一篇。 这次重点是并发性能测试,真不是为了diss其它ORM,开始是因为我写的Dapper.LiteSql高并发场景下存在BUG,才写了这个测试,经过修改优化,

HBase原理深入

HBase 读写数据流程 Hbase 读数据流程 首先从 zk 找到 meta 表的 region 位置,然后读取 meta 表中的数据,meta 表中存储了用户表的 region 信息 根据要查询的 namespace、表名和 rowkey 信息,找到写入数据对应的 region 信息 找到这个 region 对应的 regionServer,然后发送请求

metafs负载均衡思想

分片思想 客户端 pinode -> pinode_hash XXHash(pinode) % (一个region大小 * server数量),总共Hash范围应该不超过(一个region大小 * server数量),因为server初始化时总的范围只有这么大 客户端计算该pinode属于哪个region 遍历Region Map,如果pinode_hash在某Region的范围内(sta

HBase概念入门

HBase简介 HBase基于Google的BigTable论文而来,是一个分布式海量列式非关系型数据库系统,可以提供大规模数据集的实时随机读写。 下面通过一个小场景认识HBase存储。同样的一个数据 用Mysql存储是这样的: id name age salary job 1 小明 23 学生 2 小红 1000 律师 如果

paper - 2004 - self intersection removal in triangular mesh offseting

paper - 2004 - self intersection removal in triangular mesh offseting Jung W, Shin H, Choi B K. Self-intersection removal in triangular mesh offsetting[J]. Computer-Aided Design and Applications, 2004, 1(1-4): 477-484. 主要目的是为了找到有效区域(有效区域指的是

每周总结(22/8/27)

HBase 定义HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库。 1.2 HBase 数据模型逻辑上,HBase 的数据模型同关系型数据库很类似,数据存储在一张表中,有行有列。但从HBase 的底层物理存储结构(K-V)来看,HBase 更像是一个multi-dimensional map。 1. Name Space命名空间,类

tidb 空region合并

1.检查schedul-limit参数 show config where type='pd' and name like '%schedule-limit';schedule.hot-region-schedule-limit 4schedule.leader-schedule-limit 4schedule.merge-schedule-limit 8schedule.region-schedule-limit 2048schedule.replica-sche

tidb 驱逐节点leader

1.检查schedul-limit参数 show config where type='pd' and name like '%schedule-limit';schedule.hot-region-schedule-limit 4schedule.leader-schedule-limit 4schedule.merge-schedule-limit 8schedule.region-schedule-limit 2048schedule.replica-sche

arm tzpc & tzasc & tzc400 introduction

本文基于《于ARM TZC-400 TRM》进行梳理 Introduction About The CoreLink TZC-400 TrustZone Address Space Controller (TZC-400) is an AMBA-compliant System on-Chip (SoC) peripheral. TZC-400对发送到内存或外设的事务执行安全检查。TZC-400使用filter unit过滤从masters

aws命令行cli创建VPC网络、公有子网、私有子网、nat网关+EIP

在AWS部署海外节点, 图简单使用web控制台创建VPC和k8s集群出错(k8s), 使用cli命令行工具创建成功 本实例为复盘, 记录aws命令行工具cli创建VPC网络, a区和b区分别创建公有子网、私有子网、nat网关+EIP、再创建ssh跳板机作为管理入口 建议使用terraform管理云资源 公网出口nat

HBase技术原理(nosql)

  NoSQL数据库 关系型数据库与NoSQL数据库的主要区别 CAP理论和BASE原则 HBase概述 HBase与关系数据库的对比 HBase应用场景 HBase数据模型 HBase表结构 行存储和列存储的比较 HBase架构 HBase架构介绍 HFile文件格式 Region定位(1) Region定位(2) 用户读写数据过程 Flush机制 Comp

判断点在选择的范围内

 #region 判断点在选择的范围内         //判断点在线的一边          private int isLeft(Point P0, Point P1, Point P2)         {             int abc = (int)((P1.X - P0.X) * (P2.Y - P0.Y) - (P2.X - P0.X) * (P1.Y - P0.Y));    

C# 使用GDI+获取不规则图形中所有像素点(扣图)

最开始一个个像素遍历,然后速度很慢,后发现了一种新方法Region.IsVisible GraphicsPath path = new GraphicsPath() { }; path.AddPolygon(new PointF[] {new PointF(100,100),new PointF(300,300), new PointF(900, 100) , new PointF(900, 700) , new PointF(100, 70

C# 从桌面右下角显示 Popup 窗口提醒

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HBase —— 入门

HBase —— 入门 HBase介绍     HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Big

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

仿射变换中错切变换的研究与应用

  仿射变换是平移、翻转、旋转、缩放、错切这五种变换的组合。     错切变换就是上图中的第5种。   图像的错切实际上是平面景物在投影平面上的非垂直投影。错切使图像中的图形产生扭变,其一般有两种情况:水平方向错切、垂直方向错切。(如下图所示)       具体数学解释,可参

Hbase Master初始化异常hbase:meta,,1.1588230740 is NOT online

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转战Halcon日记【7】-- 区域集合变换

区域的集合变换包括区域的移动,区域的放大缩小,区域的镜像,区域的转置,以及区域的极坐标变换(我下一篇的例子也是关于极坐标变化的)  这次先上代码 *生成一个椭圆区域 gen_ellipse (ROI_0, 462.938, 481.418, rad(-52.3331), 289.978, 46.4835) *区域移动 *第一个参数是需要移动的区

Hbase调优

一、HBase索引案例(使用redis存储索引) 在这里是简单模拟将索引存到redis中,再通过先查询索引再将Hbase中的数据查询出来。 ​ 需要考虑的问题: ​   1、建立redis的连接,建立Hbase的连接   2、如何创建索引,即创建索引的key和value的设计   3、如何通过将查到的索引,去查询到对应H

Linux Kernel的内存访问频次监控框架:DAMON

DAMON(Data Access MONitor)是linux kernel的内存访问频次监控框架。在5.15进入了Kernel主线。 DAMON可以做虚拟内存和物理内存的访问监控,监控的结果是数据的访问频繁程度,可以通过回调函数(比如利用MADV),对冷热内存做很多内存优化的操作,包括冷内存的swap out和将热页组织为大页等。 虚

JVM垃圾回收算法和垃圾回收器

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ExtJS 布局-Border 布局(Border layout)

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建立视图   create view a asselect *from stuInfo查询视图select *from a;这样的话可以简化很多的代码   create table region(id varchar(20) primary key, --主键,区域编号name varchar(20) not null, --区域名称pid varchar(20) not null --区域附属编号 0省份);insert int