HBase如何處理熱點(diǎn)數(shù)據(jù)問(wèn)題(數(shù)據(jù)傾斜) 2022-08-12
在大量客戶端請(qǐng)求訪問(wèn)數(shù)據(jù)或者寫(xiě)入數(shù)據(jù)的時(shí)候，只有少數(shù)幾個(gè)或者一個(gè) RegionServer 做出響應(yīng)，導(dǎo)致該服務(wù)器的負(fù)載過(guò)高，造成讀寫(xiě)效率低下，而...詳情>
HBase參數(shù)優(yōu)化方案，看過(guò)來(lái) 2022-08-12
HBase 的參數(shù)很多，一般都是在使用和優(yōu)化的過(guò)程中不斷地調(diào)整的，這里只列舉出比較重要和常用的幾個(gè)HBase參數(shù)優(yōu)化方案，大家可以參考一下。詳情>
HBase的二級(jí)索引的設(shè)計(jì) 2022-08-12
1. 協(xié)處理器coprocessor方案。 原理就是自定義協(xié)處理器，實(shí)現(xiàn)`雙寫(xiě)`,就是寫(xiě)主表的時(shí)候，同時(shí)寫(xiě)索引表[這里這個(gè)索引表是根據(jù)業(yè)務(wù)對(duì)查詢的需求建...詳情>
Flink Spark on Yarn 分布式日志收集問(wèn)題 2022-08-12
對(duì)于Flink，Spark在Yarn上提交的LongTime Job(比如一個(gè)批處理作業(yè)要運(yùn)行幾個(gè)小時(shí)或者本身就是實(shí)時(shí)作業(yè))，其作業(yè)的運(yùn)行日志我們不能等到作業(yè)結(jié)...詳情>
Spark Streaming Kafka Offset為什么不用Checkpoint管理 2022-08-12
Spark Streaming消費(fèi)Kafka，對(duì)于offset的管理方式一般有如下方式：1. checkpoint 方式管理，通過(guò)checkpoint可以將消費(fèi)的offset持久化存儲(chǔ)到hdf...詳情>
HBase系列常見(jiàn)面試題匯總---HBase數(shù)據(jù)讀取流程分析以及Region分裂如何定位切分點(diǎn) 2022-08-12
1.HBase 數(shù)據(jù)讀取流程分析，從 zookeeper 獲得 meta 表所在 region 位置，再根據(jù) table、namespace、rowkey 去 meta 表中獲取讀對(duì)象所在的 Reg...詳情>
HBase系列常見(jiàn)面試題匯總---HBase如何保證讀的高效以及數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性 2022-08-12
1.HBase如何保證讀的高效？緩存：* HBase 有兩塊主要的內(nèi)存緩存，MemStore 和 BlockCache。 * 一個(gè)查詢過(guò)來(lái) RegionServer 后，首先用 MemStore...詳情>
HBase系列常見(jiàn)面試題匯總---怎么實(shí)現(xiàn)HBase的加鹽之后的Key找Value 2022-08-12
1.怎么實(shí)現(xiàn)HBase的加鹽之后的Key找Value？?jī)煞N方式：如果是隨機(jī)加鹽，通過(guò)自定義一個(gè)HBase協(xié)處理器[coprocessors]來(lái)實(shí)現(xiàn)。加鹽時(shí)，使用hash截...詳情>
HBase系列常見(jiàn)面試題匯總---HBase的MVCC多版本并發(fā)機(jī)制 2022-08-12
MVCC(Multi Version Consistency Control)，簡(jiǎn)單地說(shuō)，是一種通過(guò)數(shù)據(jù)的多版本來(lái)解決讀寫(xiě)一致性問(wèn)題的解決方案。我們知道 HBase 是會(huì)保留多版...詳情>
HBase系列常見(jiàn)面試題匯總---HBase建表優(yōu)化 2022-08-12
BloomFilter* 默認(rèn)值為 NONE，布隆過(guò)濾器的作用是可以過(guò)濾掉大部分不存在目標(biāo)查詢值的 HFile(即略去不必要的磁盤掃描)，可以有助于降低讀取延...詳情>
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