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HBase BlockCache系列 - 性能对比测试报告

HBase BlockCache系列文章到了终结篇,几个主角的是是非非也该有个了断了,在SlabCache被早早地淘汰之后,站在华山之巅的也就仅剩LRU君(LRUBlockCache)和CBC君(CombinedBlockCache)。谁赢谁输,我说了不算,你说了也不算,那就来让数据说话。这篇文章主要对比LRU君和CBC君(offheap模式)分别在四种场景下几种指标(GC、Throughput、Latency、CPU、IO等)的表现情况。四种场景分别是缓存全部命中、少大部分缓存命中、少量缓存命中、缓存基本未命中。 需要注意的是,本文的所有数据都来自社区文档,在这里分享也只是给大家一个参考,更加详细的测试数据可以阅读文章《Comparing BlockCache Deploys》和HBASE-11323附件报告。 说明:本文所有图都以时间为横坐标,纵坐标为对应指标。每张图都会分别显示LRU君和CBC君的四种场景数据,总计八种场景,下面数据表示LRU君的四种场景分布在时间段21:36:39~22:36:40,CBC君的四种场景分布在时间段23:02:16~00:02:17,看图的时候需要...

pyspark访问hive数据实战

数据分析都是直接使用hive脚本进行调用,随着APP用户行为和日志数据量的逐渐累积,跑每天的脚本运行需要花的时间越来越长,虽然进行了sql优化,但是上spark已经提上日程。 直接进行spark开发需要去学习scala,为了降低数据分析师的学习成本,决定前期先试用sparkSQL,能够让计算引擎无缝从MR切换到spark,现在主要使用pyspark访问hive数据。 以下是安装配置过程中的详细步骤: 1.安装spark 需要先安装JDK和scala,这不必多说,由于现有hadoop集群版本是采用的2.6.3,所以spark版本是下载的稳定版本spark-1.4.0-bin-hadoop2.6.tgz 我是先在一台机器上完成了Spark的部署,Master和Slave都在一台机器上。注意要配置免秘钥ssh登陆。 1.1 环境变量配置 exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_73 exportHADOOP_HOME=/usr/hadoop exportHADOOP_CONF_DIR=/usr/hadoop/etc/hadoop exportSCALA_HOME=/usr...

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