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HBase原理-要弄懂的sequenceId

好记性不如烂笔头,何况我的记性已经无药可救~ 为什么需要sequenceId? HBase数据在写入的时候首先追加写入HLog,再写入Memstore,也就是说一份数据会以两种不同的形式存在于两个地方。那两个地方的同一份数据需不需要一种机制将两者关联起来?有的朋友要问为什么需要关联这两者,那笔者这里提出三个相关问题: 1.Memstore中的数据flush到HDFS文件中后HLog对应的数据是不是就可以被删除了?不然HLog会无限增长!那问题来了,Memstore中被flush到HDFS的数据,如何映射到HLog中的相关日志数据? 2.HBase中单个HLog都有固定大小,日志文件最大个数也是固定设置的,默认最大HLog文件数量为8。如果日志数量超过这个数量,就必须删除最老的HLog日志。那问题来了,如何知道待删除HLog日志对应的所有数据都已经落盘了?(如果知道哪些数据没有落盘,就可以强制对其执行flush,之后就可以将HLog删除) 3.RegionServer宕机之后Memstore中数据必然会丢失,大家都知道可以通过HLog进行恢复。那问题来了,HLog中哪些数据需要恢复?哪些...

Hive、MapReduce、Spark分布式生成唯一数值型ID

在实际业务场景下,经常会遇到在Hive、MapReduce、Spark中需要生成唯一的数值型ID。 一般常用的做法有: MapReduce中使用1个Reduce来生成; Hive中使用row_number分析函数来生成,其实也是1个Reduce; 借助HBase或Redis或Zookeeper等其它框架的计数器来生成; 数据量不大的情况下,可以直接使用1和2方法来生成,但如果数据量巨大,1个Reduce处理起来就非常慢。 在数据量非常大的情况下,如果你仅仅需要唯一的数值型ID,注意:不是需要”连续的唯一的数值型ID”,那么可以考虑采用本文中介绍的方法,否则,请使用第3种方法来完成。 Spark中生成这样的非连续唯一数值型ID,非常简单,直接使用zipWithUniqueId()即可。 参考zipWithUniqueId()的方法,在MapReduce和Hive中,实现如下: 在Spark中,zipWithUniqueId是通过使用分区Index作为每个分区ID的开始值,在每个分区内,ID增长的步长为该RDD的分区数,那么在MapReduce和Hive中,也可以照此思路实现,Spark中...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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