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技术篇-HBase 最佳实践-读性能优化策略

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

Spark Streaming 的saveAsTextFiles遇到的坑

使用sparkStreaming消费数据,并使用Dstream的saveAsTextFile保存数据到hdfs中,通过使用这个方法,生成的文件夹存在问题, 代码例子如下: resultRdd.map(x=>x).saveAsTextFiles("hdfs:ip//data/storage/20181010/"+(new Date())) //new Date()自行转化 ssc.start() ssc.awaitermination() 而hsfs中目录显示为 /data/storage/20181010/201810100708223-1547016648000 /data/storage/20181010/201810100708223-1547016652000 /data/storage/20181010/201810100708223-1547016658000 ......................................... 从中发现最后面多了一条横杠 -和时间戳1547016648000,是根据间隔时间自动生成的,但是我不想要他...

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