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EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 RuntimeFilter Plus

在 2019 年的打榜测试中,我们基于 Spark SQL Catalyst Optimizer 开发的 RuntimeFilter 优化 对于 10TB 数据 99 query 的整体性能达到 35% 左右的提升。

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高并发系统一定要考虑的 Bloom Filter 布隆过滤器

开篇思考 你能想到哪些方式判断一个元素是否存在集合中? 布隆过滤器并不存储数据本身,那么是怎么做到过滤的? 布隆过滤器实现?参数配置? 一般我们用来判断一个元素是否存在,会想到用 List,Map,Set 等,会将元素先保存下来,然后进行筛选。

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读者来信 | 设置HBase TTL必须先disable表吗?(已解决)

今日有朋友加好友与我探讨一些问题,我觉得这些问题倒挺有价值的;于是就想在本公众号开设一个问答专栏,方便技术交流与分享,专栏名就定为:《读者来信》。如遇到本人能力有限难以解决的问题,该贴将会被转发至我的资源圈寻求大佬们出手帮助,并附上提问者微信二维码。

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HBase 加载Hfile时的读取过程

Hfile分为4部分,其中loadOnOpen section 和trailer这2部分是open file时就会加载到内存的,本文简述其读取步骤。

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centos7安装部署opentsdb2.4.0

centos7安装部署opentsdb2.4.0写在前面安装HBase在HBase中创建表结构安装配置并启动opentsdb写在前面最近因为项目需要在读opentsdb的一部分源码,后面会做个小结分享出来。

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布隆过滤器(BloomFilter)原理 实现和性能测试

@[TOC](目录) 布隆过滤器(BloomFilter)是一种大家在学校没怎么学过,但在计算机很多领域非常常用的数据结构,它可以用来高效判断某个key是否属于一个集合,有极高的插入和查询效率(O(1)),也非常省存储空间。

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Data Lake 三剑客——Delta、Hudi、Iceberg 对比分析

本文主要从设计出发点、功能支持、性能等方面对比了Delta、Hudi、Iceberg 三个 data lake 方案

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Learning algorithem the hard way begining (part 1)

10000 小时法则 根据《异类-不一样的成功启示录》一书中的描述,要想在任何一个领域当中称为专家,都必须经过 10000 小时的刻意练习。具体的方法包括: Chunk it up将待学习的领域切分为细化的知识点。

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Guava的布隆过滤器

 程序世界的算法都要在时间,资源占用甚至正确率等多种因素间进行平衡。同样的问题,所属的量级或场景不同,所用算法也会不同,其中也会涉及很多的trade-off。 If there’s one rule in programming, it’s this: there will always be trade-offs. 你是否真的存在  今天我们就来探讨如何判断一个值是否存在于已有的集合问题。

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Redis缓存穿透、缓存雪崩、redis并发问题分析

把redis作为缓存使用已经是司空见惯,但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题,尤其是数据量很大的时候,经典的几个问题如下: (一)缓存和数据库间数据一致性问题 分布式环境下(单机就不用说了)非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题,针对这一点的话,只能说,如果你的项目对缓存的要求是强一致性的,那么请不要使用缓存。

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技术篇-HBase 最佳实践-读性能优化策略

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题。HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是 HBase 还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少。总结起来,大家遇到的主要问题无非是 Full GC 异常导致宕机问题、RIT 问题、写吞吐量太低以及读延迟较大。

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白话BloomFilter

这是一篇自学文章,并未涉及很深的东西,只是自己的一点理解,如果有错,请及时指正谢谢自我理解 自己理解的布隆过滤器,即一个bytes数组,那么这个byte每一位上代表的数字是0和1,那么假如我们将字符串ss添加进一个文件,然后我们怎么用布隆过滤器来标识一个ss字符串是否已经添加进了文件呢? 首先我们.

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HBase最佳实践-读性能优化策略

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题。HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少。总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题、RIT问题、写吞吐量太低以及读延迟较大。

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(转载)BloomFilter——大规模数据处理利器

原文链接:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html 延伸阅读:https://my.oschina.net/kiwivip/blog/133498 Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。

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关于缓存穿透以及简单的处理方式

1、什么是缓存穿透         缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。

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HBase 分布式数据库

我从来没见过我们单位的主库系统,无论是小机或者EMC。如果哪天在值班时,收到通知主库挂了,我会觉得是一个深藏在机房沉重铁门里的大家伙,冒了几缕青烟,紧接着监控上各种Web小图标就都红了.... 在5、6年前,我们就希望能用分布式存储和分布式数据库来替代集中存储,觉得分布式廉价,而且高可靠。

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Scrayp-集成scrapy_redis和bloomfilter实现增量

前言 (备注一下,我的开发环境不是Linux就是MacOSX,Windows很多写法不是这样的) 在爬取数据的过程中,有时候需要用到定时、增量爬取。定时这里暂且不说,先说增量爬取。

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