下面介绍Hbase的缓存机制: a.HBase在读取时,会以Block为单位进行cache,用来提升读的性能 b.Block可以分类为DataBlock(默认大小64K,存储KV).BloomBlock(默认大小128K,存储BloomFilter数据).IndexBlock(默认大小128K,索引数据,用来加快Rowkey所在DataBlock的定位) c.对于一次随机读,Block的访问顺序为BloomBlock.IndexBlock.DataBlock,如果Region下面的StoreFi
1. 内核学习方法,编译.调试等常见问题1.1 关于编译升级内核到2.6.0的一些问题 作者:ommm http://linux.chinaunix.net/bbs/thread-281831-1-5.html 1.2 VMWare Workstation 6.0调试Linux Kernel,竟如此方便 作者:albcamus http://linux.chinaunix.net/bbs/thread-896214-1-5.html 1.3 基于S3C2410的Lin
问题导读: 1. NOSQL是如何产生的以及Hbase 在NOSQL中的地位如何? 2. Hbase框架是如何架构出来的 ? 3. Hbase 是如何检索一条数据以及检索时间复杂度是多少? 4. 如何设计 Hbase 数据库? 5. 还有哪些HBase调优小技巧? 解决方案: 大数据技术如火如荼,在大数据挖掘及分析平台技术中,作为海量数据操作及高客户端并发解决方案的 NoSQL 技术特别是 Hbase 首当其冲,在众多项目中得到广泛的应用,但对于 Hbase 表设计模式/IO 考虑/性能调优等实
原文地址:Guava库学习:学习Guava Files系列(二) 上一篇,Guava库学习:学习Guava Files系列(一)中,我们简单的学习了使用Files进行文件的读写等常用操作,本篇我们继续进行Guava Files系列的学习. InputSupplier 和 OutputSupplier Guava提供了 InputSupplier 和 OutputSupplier接口,用于提供InputStreams/Readers 或OutputStreams/Writers的处理.我们
技术选型: Scrapy vs requsts+beautifulsoup 1,reqests,beautifulsoup都是库,Scrapy是框架 2,Scrapy中可以加入requests beautifulsoup 3,Scrapy基于twisted,异步IO框架,性能最大的优势 4,Scrapy 扩展方便,提供了许多内置功能 5,内置css和xpath selector(都是c写的)非常方便,beautifulsoup(是纯python写的缺点就是慢) 网页
通过前一篇文章的学习,对于 BloomFilter 的概念和原理.以及误报率等计算方法都一个理性的认识了. 在这里,我们将用 Java'实现一个简单的 BloomFilter . package pri.xiaoye.day1029; import java.io.Serializable; import java.nio.charset.Charset; import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorit
经过一段时间的学习,终于入了门 先爬一个csdn 的blog练练手 整体思路是首先判断某个blog有多少页 然后根据页数 去获得相应的url 再爬出每一页的title和对应的url 这里使用了BeautifulSoup来解析页面 #coding=utf-8 import urllib2 from bs4 import BeautifulSoup import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def query_item(input,
这将是Guava库学习系列的最后一篇,但是仍然包含许多零零碎碎的知识.虽然不可能覆盖所有Guava涉及的知识,但我们会竭尽所能.本篇将会介绍一些Guava中有用的工具,并不需要再开一个系列.本篇学习的一些工具可能并不会经常使用,但当你需要时,它是必不可少的.接下来,开始本篇的学习. 本篇,我们将主要学习以下内容:Hashing.BloomFilter.Optional.Throwable. Hashing散列类包含静态实用方法获取HashFunction实例 BloomFilter数据结构,用于
Apache HBase简介 Apache HBase(Hadoop DataBase)是一个高可靠行.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可以在廉价的PC上搭建起大规模结构化存储集群. HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统:Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduc