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[Phoenix] 六、MR在Ali-Phoenix上的使用

一、MR在Phoenix上的用途 利用MR对Phoenix表(可带有二级索引表)进行Bulkload入库, 其原理是直接生成主表(二级索引表)的HFILE写入HDFS。相对于走API的数据导入方式,不仅速度更快,而且对HBASE集群的负载也会小很多。目前云HBASE上的Phoenix支持以下数据源的Bulkload工具: CsvBulkLoadTool JsonBulkLoadTool RegexBulkLoadTool ODPSBulkLoadTool 利用MR Building二级索引。当主表数据量较大时,可以通过创建异步索引,使用MR快速同步索引数据。 二、如何访问云HBASE的HDFS? 由于云HBASE上没有MR,需要借助外部的计算引擎(自建的HADOOP集群或者EMR),而使用外部的计算引擎的首先面临的问题是,如何跨集群访问HDFS

Elasticsearch之如何合理分配索引分片

大多数ElasticSearch用户在创建索引时通用会问的一个重要问题是:我需要创建多少个分片? 在本文中, 我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响. 如果想搞清晰你的分片策略以及如何优化,请继续往下阅读. 为什么要考虑分片数 分片分配是个很重要的概念, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 当然是为了让分配更合理. 在生产环境中, 随着数据集的增长, 不合理的分配策略可能会给系统的扩展带来严重的问题. 同时, 这方面的文档介绍也非常少. 很多用户只想要明确的答案而不仅仅一个数字范围, 甚至都不关心随意的设置可能带来的问题. 当然,我也有一些答案. 不过先要看看它的定义和描述, 然后通过几个通用的案例来分别给出我们的建议. 分片定义 如果你刚接触ElasticSearch, 那么弄清楚它的几个术语和核心概念是非常必要的. (如果你已经有ES的相关经验, 可以跳过这部分) 假设ElasticSearch集群的部署结构如下: 通过该图, 记住下面的几个定义: 集群(cluster):由一个或多个节点组成, 并通过集群名称与其他集群进行区分 节点(node):单个ElasticS...

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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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