我们发现用opentsdb向hbase写数据之后,磁盘占用率飙升得很快,我们存的业务数据只用保存一个月的即可,了解hbase的TTL机制可以清除相关表.相关行的超时数据,之前在数据备份时,我介绍了,opentsdb在hbase里面存储的数据主要有4个表,tsdb .tsdb-meta .tsdb-tree .tsdb-uid.其中tsdb是元数据表,存储的内容最多,由此,清除数据主要清除tsdb即可. 参考文章: https://blog.csdn.net/czs1130/article/det

TTL 机制排毒,线上k8s的Job已经通过API 增加了Job的TTL 时长,且成功响应,为什么系统还是清理了Job? 面试官:"已完成 Job 的 TTL 机制了解嘛?简单说说TTL存在的时间偏差问题?" 面试官:"能简单描述一下什么是TTL-after-finished 控制器嘛?" 面试官:"我明明已经通过API 增加了Job的TTL 时长,且得到了成功的响应,为什么系统还是清理了Job?" 面试官:"如何更加准确的跟踪 Job

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou

Hive权限控制 Hive权限机制: Hive从0.10可以通过元数据控制权限.但是Hive的权限控制并不是完全安全的.基本的授权方案的目的是防止用户不小心做了不合适的事情. 先决条件: 为了使用Hive的授权机制,有两个参数必须在hive-site.xml中设置: <property> <name>hive.security.authorization.enabled</name> <value>true</value>  <descri

转自http://www.alidata.org/archives/622 使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是某些情况下,因为不熟悉数据特性,或没有遵循Hive的优化约定,Hive计算任务会变得非常低效,甚至无法得到结果.一个”好”的Hive程序仍然需要对Hive运行机制有深入的了解. 有一些大家比较熟悉的优化约定包括:Join中需要将大表写在靠右的位置:尽量使用UDF而不是transfrom……诸如此类.下面讨论5个性能和逻辑相关的问题,帮助你写出更好的H

Hive简介 Hive是什么 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台. Hive是一个SQL解析引擎,将SQL转译成MapReduce程序并在Hadoop上运行. Hive是HDFS的一个文件目录,一个表名对应一个目录名,若该表是分区表,则分区值对应子目录名. Hive的历史由来 Hive体系结构 Hive在Hadoop中的位置 Hive设计特征 Hive 做为Hadoop 的数据仓库处理工具,它所有的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统中. Hive 在加载数据过程中不会对数据进行

Hive简介 Hive 基本介绍 Hive 实现机制 Hive 数据模型 Hive 如何转换成MapReduce Hive 与其他数据库的区别 以上详见:https://chu888chu888.gitbooks.io/hadoopstudy/content/Content/8/chapter8.html Hive 和 Hbase 的区别 详见:http://www.cnblogs.com/justinzhang/p/4273470.html Hive环境模式 内嵌模式 将元数据保存在本地内嵌的

补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别:两者均可实现exists in操作,不同的是,前者允许右表的字段在select或where子句中引用,而后者不允许. 除了left outer join,Hive QL中还有right outer join,其功能与前者相当,只不过左表和右表的角色刚好相反. 另外,Hive QL中没有left join.right join.full join以及right semi join

之前更完了<Kafka从入门到放弃>系列文章,本人决定开新坑--hive从入门到放弃,今天先认识一下hive. 没看过 Kafka 系列的朋友可以点此传送阅读: <Kafka从入门到放弃>系列 hive介绍 hive是一个开源的用于大数据分析和统计的数据库工具,它的存储基于HDFS,计算基于MapReduce或Spark,可以将结构化数据映射成表,并提供类SQL查询功能. 特点 提供类SQL查询,容易上手,开发方便 封装了很多方法,尽量避免了开发MapReduce程序,减少成本 支

PV(访问量):即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次. UV(独立访客):即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客.00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次. 计算网站App的实时pv和uv,是很常见的统计需求,这里提供通用的计算方法,不同的业务需求只需要小改即可拿来即用. 需求 利用Flink实时统计,从0点到当前的pv.uv. 一.需求分析 从Kafka发送过来的数据含有:时间戳.时间.维度.用户id,需要从不同维度统计从

摘要:今天和大家聊聊Flink双流Join问题.这是一个高频面试点,也是工作中常遇到的一种真实场景. 本文分享自华为云社区<万字直通面试:Flink双流JOIN>,作者:大数据兵工厂 . 如何保证Flink双流Join准确性和及时性.除了窗口join还存在哪些实现方式.究竟如何回答才能完全打动面试官呢..你将在本文中找到答案. 1 引子 1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作.如下所示的订单查询SQL,通过将订单表的id和订单详情表order_id关联,获取

之前忘记说了,这些内容都是边看视频边写的,视频出自西安交通大学. 本期说的是IP分组转发的内容,里面详细介绍了IP协议跟ARP协议,最后再给出一个例子,说明这两个协议在网络中传输的具体过程. 1)Ip分组与转发 2)在Internet中,IP分组的特点 3)ARP协议 4)IP分组发送过程 1)Ip分组与转发 红色部分为固定部分,绿色部分是数据部分 IP头包括20个字节的固定长度和变长(最多40个字节)的可选部分, 版本:如IPV4,IPV6; 头部长度:IP分组头的长度 长度:IP头+数据部分

日前,eBay公司隆重宣布已经正式向开源业界推出分布式分析引擎:Kylin(http://kylin.io).作为一套旨在对Hadoop环境下分析流程进行加速.且能够与SQL兼容性工具顺利协作的解决方案,Kylin成功将SQL接口与多维分析机制(OLAP)引入Hadoop,旨在对规模极为庞大的数据集加以支持. 背景信息 eBay公司当前面临的主要挑战在于,数据规模正随着用户群体的多样化拓展而水涨船高.我们的用户--比如在分析与业务部门当中希望能在保持最低延迟水平的前提下继续使用自己所熟悉的工具方

引言   数据平台目前通过Hive SQL的方式提供数据分析服务,系统使用多台HiveServer(JDBCServer)接收客户端连接请求,实际使用场景中频频出现HiveServer内存消耗过多导致机器Swap过高,需要重启HiveServer来缓解问题,但在某些任务比较集中的时间段往往会导致大量任务执行失败(我们配备了相应的任务重试机制,但也会带来一定的影响).   在与运维同学的流通过程中,偶然提到是否可能某台HiveServer接收的连接请求过多,执行过程中负担过重引起的(暂不考虑其它可

前端层的复制是为了提高静态内容分发的性能和可扩展性.将静态内容的分发转由边缘服务器来完成是为了解决可扩展性的问题,因为这样做可以避免出现在对等点和广域网链路处的网络拥堵风险,而这两个地方的拥堵是网络延时的主要原因. 通过使用一个第三方的网络设施来加速静态内容的分发是一种提高内容分发网络边缘性能的常用方法.不过静态内容的分发仍然是一个棘手的工作,因为富媒体(rich-media)内容的使用已经变得越来越多,它产生的流量正在成为互联网流量的一个重要组成部分.将这类媒体内容的分发转移到接近客户端的地方

小结: 1. 锁的实现方式,按照应用的实现架构,可能会有以下几种类型: 如果处理程序是单进程多线程的,在 python下,就可以使用 threading 模块的 Lock 对象来限制对共享变量的同步访问,实现线程安全. 单机多进程的情况,在 python 下,可以使用 multiprocessing 的 Lock 对象来处理. 多机多进程部署的情况,就得依赖一个第三方组件(存储锁对象)来实现一个分布式的同步锁了. https://mp.weixin.qq.com/s/DL-d9V69paxN77

从2016年起就开始接触Consul,使用的主要目的就是做服务发现,后来逐步应用于生产环境,并总结了少许使用经验.最开始使用Consul的人不多,为了方便交流创建了一个QQ群,这两年微服务越来越火,使用Consul的人也越来越多,目前群里已有400多人,经常有人问一些问题,比如: 服务注册到节点后,其他节点为什么没有同步? Client是干什么的?(Client有什么作用?) 能不能直接注册到Server?(是否只有Server节点就够了?) 服务信息是保存在哪里的? 如果节点挂了健康检查能不能

使用Consul做服务发现的若干姿势 https://www.cnblogs.com/bossma/p/9756809.html 从2016年起就开始接触Consul,使用的主要目的就是做服务发现,后来逐步应用于生产环境,并总结了少许使用经验.最开始使用Consul的人不多,为了方便交流创建了一个QQ群,这两年微服务越来越火,使用Consul的人也越来越多,目前群里已有400多人,经常有人问一些问题,比如: 服务注册到节点后,其他节点为什么没有同步? Client是干什么的?(Client有什么

Impala介绍 Impala支持的文件格式 Impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询.它能通过create table和insert的方式将一部分格式的数据加载到table中,但值得注意的是,有一些格式的数据它是无法写入的(write to).对于Impala无法写入的数据格式,我们只能通过Hive建表,通过Hive进行数据的写入,然后使用Impala来对这些保存好的数据执行查询操作. 文件类型 文件格式 压缩编码 能否CREATE ? 能否INSERT ? Parquet 结

0 相关源码 1 你将学到 如何保证消息百分百投递成功 幂等性 如何避免海量订单生成时消息的重复消费 Confirm确认消息.Return返回消息 自定义消费者 消息的ACK与重回队列 限流 TTL 死信队列 2 保证消息的百分百投递成功 2.1 Producer 的可靠性投递 2.1.1 要求 保证消息的成功发出 保证MQ节点的成功接收 发送端收到MQ节点(Broker) 确认应答 完善的消息补偿机制 在实际生产中,很难保障前三点的完全可靠,比如在极端的环境中,生产者发送消息失败了,发送端在接