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HBase最佳实践-读性能优化策略

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题。HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少。总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题、RIT问题、写吞吐量太低以及读延迟较大。 Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方面需要确认是否开启了BucketCache的offheap模式,建议使用LRUBlockCache的童鞋尽快转移到BucketCache来。当然我们还是很期待官方2.0.0版本发布的更多offheap模块。 RIT问题,我相信更多是因为我们对其不了解,具体原理可以戳这里,解决方案目前有两个,优先是使用官方提供的HBCK进行修复(HBCK本人一直想拿出来分享,但是目前案例还不多,等后面有更多案例的话再拿出来说),使用之后还是解决不了的话就需要手动修复文件或者元数据表。 而对于写吞吐量太低以及读延迟...

Hadoop无法解决的问题

因为项目的需要,学习使用了Hadoop,和所有过热的技术一样,“大数据”、“海量”这类词语在互联网上满天乱飞。Hadoop是一个非常优秀的分布式编程框架,设计精巧而且目前没有同级别同重量的替代品。另外也接触到一个内部使用的框架,对于Hadoop做了封装和定制,使得更满足业务需求。我最近也想写一些Hadoop的学习和使用心得,但是看到网上那么泛滥的文章,我觉得再写点笔记一样的东西实在是没有价值。倒不如在漫天颂歌的时候冷静下来看看,有哪些不适合Hadoop解决的难题呢? 这张图就是Hadoop的架构图,Map和Reduce是两个最基本的处理阶段,之前有输入数据格式定义和数据分片,之后有输出数据格式定义,二者中间还可以实现combine这个本地reduce操作和partition这个重定向mapper输出的策略行为。可以增加的定制和增强包括: 输入数据和输出数据的强化,例如通过数据集管理起来,可以统一、合并各式数据集,甚至也可以给数据增加过滤操作作为初筛,事实上业务上的核心数据源是种类繁多的; 数据分片策略的扩展,我们经常需要把具备某些业务共性的数据放到一起处理; combine和parti...

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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