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大数据解决方案

原文: 大数据解决方案 大数据处理 1、数据库 垂直拆分:根据业务把表放到不同的数据库,解决表之间的IO竞争 水平拆分:根据某种规则把单表数据分成多张表存储,解决单表数据量大的问题 索引:根据业务场景创建合理的索引,如果数据量很小建议使用索引(300条以内) 索引使用场景: 动作描述 聚集索引 非聚集索引 主键列 是 是 外键列 是 是 列经常被分组排序 是 是 返回某范围内的数据 是 否 一个或极少不同值 否 否 小数目的不同值 是 否 大数目的不同值 否 是 频繁更新的列 否 是 频繁修改索引列 否 是 分离活跃数据:把常用的数据和不常用的数据分离,例如活跃用户和不活跃用户 读写分离:写用主库,读用从库 其它:表结构优化、SQL语句优化 2、缓存 读数据时先从缓存中取,命中不到再读库 3、集群 使用hadoop做集群,可以同时处理相同的数据

0002-CENTOS7.2安装CDH5.10和Kudu1.2(二)

5 Kudu安装 CDH从5.10开始,打包集成Kudu1.2,并且Cloudera正式提供支持。这个版本开始Kudu的安装较之前要简单很多,省去了Impala_Kudu,安装完Kudu,Impala即可直接操作Kudu。 以下安装步骤基于用户使用Cloudera Manager来安装和部署Kudu1.2 5.1 安装csd文件 5.2 安装Kudu服务 3.检查http显示Kudu正常: 4.通过CM界面配置Kudu的Parcel地址,并下载,分发,激活Kudu。 5.通过CM安装Kudu1.2 添加Kudu服务 选择Master和Tablet Server 配置相应的目录,注:无论是Master还是Tablet根据实际情况数据目录(fs_data_dir)应该都可能有多个,以提高并发读写,从而提高Kudu性能 启动Kudu服务 安装完毕 5.3 配置Impala 在CDH5.10中,安装完Kudu1.2后,默认Impala即可直接操作Kudu进行SQL操作,但为了省去每次建表都需要在TBLPROPERTIES中添加kudu_master_addresses属性,建议在Impala的...

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