v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {

为什么需要Secondary Index 对于Hbase而言,如果想精确地定位到某行记录,唯一的办法是通过rowkey来查询.如果不通过rowkey来查找数据,就必须逐行地比较每一列的值,即全表扫瞄.对于较大的表,全表扫瞄的代价是不可接受的. 但是,很多情况下,需要从多个角度查询数据.例如,在定位某个人的时候,可以通过姓名.身份证号.学籍号等不同的角度来查询,要想把这么多角度的数据都放到rowkey中几乎不可能(业务的灵活性不允许,对rowkey长度的要求也不允许). 所以,需要secondar

') ON DUPLICATE KEY UPDATE sort_name = "vipset"; 重点在 ON DUPLICATE KEY UPDATE sort_name = "vipset" DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS `ALTER_Field`$$ CREATE PROCEDURE `ALTER_Field`() BEGIN IF EXISTS (SELECT * FROM information_schema.

一.Hbase集成Phoneix 1.下载 在官网http://www.apache.org/dyn/closer.lua/phoenix/中选择提供的镜像站点中下载与安装的HBase版本对应的版本.本地使用的1.2.5,故下载的apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin.tar.gz包. 2.上传并解压 tar -zxvf apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin.tar.gzmv apache-phoenix-4.13.1-HBase

环境描述: 操作系统版本:CentOS release 6.5 (Final) 内核版本:2.6.32-431.el6.x86_64 phoenix版本:phoenix-4.10.0 hbase版本:hbase-1.2.6 hbase节点分布:1个HMaster,2个RegionServer 文档目的: 通过在phoenix客户端连接hbase数据库,在phoenix中创建二级索引. 配置过程: 1.登录到RegionSever节点,修改hbase-site.xml配置文件,加入如下配置 <pr

HBase的一级索引就是rowkey,我们仅仅能通过rowkey进行检索. 假设我们相对hbase里面列族的列列进行一些组合查询.就须要採用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询. 常见的二级索引方案有下面几种: 1.MapReduce方案 2.ITHBASE方案 3.IHBASE方案 4.Coprocessor方案 5.Solr+hbase方案 MapReduce方案 IndexBuilder:利用MR的方式构建Index 长处:并发批量构建Index 缺点:不能实时构建Index 举例:

一:HBase的二级索引 1.讲解 uid+ts 11111_20161126111111:查询某一uid的某一个时间段内的数据 查询某一时间段内所有用户的数据:按照时间 索引表 rowkey:ts+uid 20161126111111-111111 info:uid uid+ts 检索流程: 从索引表中根据时间段来查询源表rowkey 根据rowkey来查询源表 二:phoenix的安装 1.上传源文件包 2.解压到modules文件夹下 tar -zxvf phoenix-4.2.2-src

一:问题由来 1.举例 有A列与B列,分别是年龄与姓名. 如果想通过年龄查询姓名. 正常的检索是通过rowkey进行检索. 根据年龄查询rowkey,然后根据rowkey进行查找姓名. 这样的效率不高,因为要两次scan. 2.建议有一张索引表. 二:HBase的二级索引 1.讲解 rowkey是uid+ts 11111_20161126111111: 这个rowkey方便查询某一uid的某一个时间段内的数据 问题: 查询某一时间段内所有用户的数据:按照时间 索引表 rowkey:ts+uid

pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引 数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组,Series也可以创建多层索引. s = Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=[['a','a','b','b','c','c'],['期中','期末','期中','期末','期中','期末']]) # 输出 a 期中 59 期末 4

简介: 学习mysql环境为ubantu,下面记录一些基本的创建数据库和插入数据的口令 打开MySQL 服务并使用 root 登录: --打开 MySQL 服务 sudo service mysql start --使用 root 用户登录,密码为空 mysql -u root 如果我们前面已经用编辑器写好了SQL语句并放在文件里,我们就需要加载文件中的数据,在 MySQL 控制台中输入命令,搭建数据库: --写好了在Desktop/myfile里的MySQL.sql source /home/

导SQL数据库结构+数据时,如果数据是批量插入的话会报错:2006 - MySQL server has gone away. 解决办法:找到你的mysql目录下的my.ini配置文件,加入以下代码 max_allowed_packet=500M wait_timeout=288000 interactive_timeout = 288000 自己看情况更改数值,最后记得重启你的mysql服务 这样的话就能很好的解决MySQL server has gone away问题了.max_allowe

flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化报错: UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 解决方法: 将 py文件和html文件用用记事本打开,然后另存为,将编码ANSI改成:UTF-8

数据导入报错:Got a packet bigger than‘max_allowed_packet’bytes的问题 2个解决方法: 1.临时修改:mysql>set global max_allowed_packet=524288000;修改 #512M 2.修改my.cnf,需重启mysql. 在 [MySQLd] 部分添加一句(如果存在,调整其值就可以): max_allowed_packet=10M

数据导入报错:Got a packet bigger than‘max_allowed_packet’bytes的问题 2个解决方法: 1.临时修改:mysql>set global max_allowed_packet=524288000;修改 #512M 2.修改my.cnf,需重启mysql 在 [MySQLd] 部分添加一句(如果存在,调整其值就可以): max_allowed_packet=10M

Xcode8 1 创建coreData的ManagedObject后,报错 使用Xcode 8.1 创建coreData的ManagedObject后,报错. duplicate symbol OBJC_CLASS$_ClassName in: .../ClassName+CoreDataClass.o duplicate symbol OBJC_METACLASS$_ClassName in: .../ClassName+CoreDataClass.o ld: 2 duplicate symb

Coprocessor方式二级索引 1. Coprocessor提供了一种机制可以让开发者直接在RegionServer上运行自定义代码来管理数据.通常我们使用get或者scan来从Hbase中获取数据,使用Filter过滤掉不需要的部分,最后在获得的数据上执行业务逻辑.但是当数据量非常大的时候,这样的方式就会在网络层面上遇到瓶颈.客户端也需要强大的计算能力和足够大的内存来处理这么多的数据,客户端的压力就会大大增加.但是如果使用Coprocessor,就可以将业务代码封装,并在RegionSer

1.简介 MapReduce计算框架是二代hadoop的YARN一部分,能够提供大数据量的平行批处理.MR只提供了基本的计算方法,之所以能够使用在不用的数据格式上包括HBase表上是因为特定格式上的数据读取和写入都实现了各自的inputformat和outputformat,这样MR就通过这两个接口屏蔽了各个数据源的产异性,统一计算框架.本文主要介绍如何让HBase表作为MR计算框架的输入和输出源,并通过实现一个简历二级索引的小例子来介绍. 2. HBase与MR关系 HBase和MapRedu

使用HBase存储中国好声音数据的案例,业务描述如下: 为了能高效的查询到我们需要的数据,我们在RowKey的设计上下了不少功夫,因为过滤RowKey或者根据RowKey查询数据的效率是最高的,我们的RowKey的设计是:UserID + CreateTime + FileID,那么我们在HBase中的数据格式如下: 每一行数据中包含两个Column:f:c和f:n 我们在查询的时候还是用了SingleColumnValueFilter这个Filter来过滤单个的Column的Value的值,我

关注公众号:大数据技术派,回复"资料",领取1024G资料. 1 为什么需要二级索引 HBase的一级索引就是rowkey,我们仅仅能通过rowkey进行检索.假设我们相对Hbase里面列族的列列进行一些组合查询,就只能全表扫描了.表如果较大的话,代价是不可接受的,所以要提出二级索引的方案. 二级索引的思想:简单理解就是,根据列族的列的值,查出rowkey,再按照rowkey就能很快从hbase查询出数据,我们需要构建出根据列族的列的值,很快查出rowkey的方案. 2 常见的二级索引

文章来源:http://www.open-open.com/lib/view/open1421501717312.html 实现目的: 由于hbase基于行健有序存储,在查询时使用行健十分高效,然后想要实现关系型数据库那样可以随意组合的多条件查询.查询总记录数.分页等就比较麻烦了.想要实现这样的功能,我们可以采用两种方法: 使用hbase提供的filter, 自己实现二级索引,通过二级索引 查询多符合条件的行健,然后再查询hbase. 第一种方法不多说了,使用起来很方便,但是局限性也很大,hba