云顶集团娱4118-4118ccm云顶集团
做最好的网站

什么样幸免HBase写入过快引起的各个主题材料云顶

日期:2019-11-04编辑作者:云顶集团

首先我们简要回看下全数写入流程

client api ==> RPC ==>  server IPC ==> RPC queue ==> RPC handler ==> write WAL ==> write memstore ==> flush to  filesystem

全套写入流程从客商端调用API最早,数据会通过protobuf编码成叁个伸手,通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。最后由负担管理RPC的handler抽取须要实现写入操作。写入会先写WAL文件,然后再写豆蔻梢头份到内部存款和储蓄器中,也正是memstore模块,当满足条件时,memstore才会被flush到底层文件系统,产生HFile。


云顶集团 1

7 分布式

 

redis援助中央的格局。原则:Master会将数据同步到slave,而slave不会将数据同步到master。Slave运转时会一而再再而三master来同步数据。

 

云顶集团,那是叁个非凡的遍及式读写分离模型。大家得以采纳master来插入数据,slave提供检索服务。那样能够使得压缩单个机器的产出国访问问数量

什么样幸免HBase写入过快引起的各个主题材料云顶集团:,java库中实际集结。 

ArrayList 风度翩翩种可以动态增加和减削的目录连串

2.1.2 Python教您买房框架

Python教您买房框架,主要分为5块,分别为主程序模块、代理IP模块、地图服务模块、可视化服务模块、指标页面模块等。主程序为率先运营代理IP模块,抓取带给IP并因而测验可用代理IP存入到代理池,准期线程按期清洗带给并把无效的推动IP剔除出代理池,代理IP模块并提供外界API获代替理IP。主程序通过代办服务拜会并抓取外部网页的管事新闻并在主程序模块精晓习HTML并写入到地点文件。主程序会调用地图服务得到经纬度新闻,并绘制热力图等。同时期可视化模块准期读取文件并生成可视化图形报表供业务侧剖判利用。

云顶集团 2

 

1、主服务模块

主程块通过Api提需要前端客商登陆和获取用户交互作用输入,通过参数深入分析获取获得客商的供给组装需要,获替代理IP转载倡议到指标地址获取目的数据,重临数据通过html解析获得管用数据写入到文件地图服务和可视化服务坐蓐自身的图片报表,辅佐得出Python教您买房的多寡支撑。

2、IP代理服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:定时抓取免费代理IP,并检查可用性,可用proxy存入数据库供业务方调用获取# Author:elideng# date: 2017-11-11import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport tracebackimport pymysqlimport threadingimport time'''
*@Function【爬取IpProxy】
*@Request: 请求 [in]
* param1 int iReqGetNum: 请求获取代理量
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 int : 0(成功) 其它失败
'''def GrabIpProxy():
 arrIpList = []
 User_Agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'
 header = {}
 header['User-Agent'] = User_Agent #url = 'http://www.xicidaili.com/nn/1'
 url = 'http://www.baidu.com'
 res = requests.get(url, headers=header) if res.status_code == 200:
 info = {}
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
 ips = soup.findAll('tr') for x in range(1, len(ips)):
 ip = ips[x]
 tds = ip.findAll("td")
 ip_port = tds[1].contents[0] + ":" + tds[2].contents[0]
 arrIpList.append(ip_port) #后续加上代理可用校验,非可用踢出代理池
 #print(ip_port)
 #计算列表量
 return arrIpList'''
*@Function【测试ipProxy是否可用】
*@Request: 请求 [in]
* param1 String desUrl: 测试目的地址
* param2 String ipProxy:代理IP端口
* param3 int iTimeout:超时时间
* param4 String feature:目的地址特征
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 :成功返回代理Proxy 失败返回空
'''def checkProxyIP(desUrl, ipProxy, iTimeout=3, feature=""): #确认带来iPaddress 2秒内能否
 #desUrl = 'http://www.baidu.com'
 header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'}
 proxies = {'http': 'http://' + ipProxy} #组装代理
 res = None # 声明
 exMsg = None
 try: #res = requests.get(url=desUrl, headers=header, proxies=proxies, timeout=iTimeout)
 res = requests.get(desUrl, proxies=proxies, timeout=iTimeout) # 代理方式请求,防止反爬虫
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') #feature=""
 #print(soup.findAll(feature))
 except:
 exMsg = '* ' + traceback.format_exc() if exMsg: return -1
 if res.status_code != 200: return -1
 if res.text.find(feature) < 0: return -1
 return 0#更新代理池IPdef updateProxy(ipProxy, vaildFlag="N"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('update t_proxy set FvaildFlag="%s" where Fproxy="%s" limit 1' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#新增代理池IPdef insertProxy(ipProxy, vaildFlag="Y"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('insert into t_proxy values("%s", "%s", now(), now())' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#获取Proxydef getProxy(proxyNum):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor()
 proxyList=[] try: if proxyNum == -1:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y'') else:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y' limit %s' % (proxyNum))
 results = cursor.fetchall() for row in results:
 proxyList.append(row[0]) except: # Rollback in case there is any error
 smysql.rollback()
 smysql.close() return proxyListdef CheckIpProxyTimer():
 arrIpList = []
 arrIpList = getProxy(-1) #获取代理池全量有效代理IP
 #测试地址
 #feature = 'xxx' #目标网页的特征码, 暂时不启用
 desUrl = "http://www.baidu.com"
 for ipProxy in arrIpList:
 iRes = checkProxyIP(desUrl, ipProxy) if iRes: #Proxy验证通过
 setProxy(ipProxy, "Y") else:
 setProxy(ipProxy, "N") #失效无效代理if __name__ == '__main__': #0、爬取免费代理IP
 GrabIpProxy() #1、启动定时线程,定时测试并清洗数据库代理IP
 timer = threading.Timer(3600, CheckIpProxyTimer)
 timer.start() #2、设置定时器失效时间
 time.sleep(5)
 timer.cancel() #5秒后停止定时器,程序可一直执行

3、地图服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# Author:elideng# date: 2017-11-08from urllib.request import urlopen, quoteimport jsonfrom bs4 import BeautifulSoupimport os#根据地址获取经纬度def getlnglat(address):
 url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/'
 output = 'json'
 ak = 'ATzU2rqfrFoQcImvG9mvGm9bxchxjLYL'
 add = quote(address) #由于本文地址变量为中文,为防止乱码,先用quote进行编码
 uri = url + '?' + 'address=' + add + '&output=' + output + '&ak=' + ak
 req = urlopen(uri)
 res = req.read().decode()
 temp = json.loads(res)
 lat=0
 lng=0
 if 0 == temp['status']:
 lat=temp['result']['location']['lat']
 lng=temp['result']['location']['lng'] return lat,lng#根据两个经纬度计算距离def getPlaceDistance():
 return 0#根据两个地点计算各类交通时间def getPlaceTime():
 return 0def drawHeatChart(date):
 file = open("data.js", "a+") #data.js
 file.seek(3) # 定位到第0行
 file.writelines(date) #写入源数据到热力图源文件
 file.close() return 0if __name__ == '__main__':
 HeatChartSrcFile = input('输入热力图源文件:') #data.js
 drawHeatChart(HeatChartSrcFile)

<!DOCTYPE html><html><head>
 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
 <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" />
 <script
 src="http://www.snowieclearlake.com/uploads/allimg/191104/210412CD-2.jpg"
 integrity="sha256-hwg4gsxgFZhOsEEamdOYGBf13FyQuiTwlAQgxVSNgt4="
 crossorigin="anonymous"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=DD279b2a90afdf0ae7a3796787a0742e"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/library/Heatmap/2.0/src/Heatmap_min.js"></script>
 <script type="text/javascript" src="./data.js"></script>
 <title>热力图功能示例</title>
 <style type="text/css">  ul,li{list-style: none;margin:0;padding:0;float:left;}  html{height:100%}  body{height:100%;margin:0px;padding:0px;font-family:"微软雅黑";}  #container{height:500px;width:100%;}  #r-result{width:100%;} </style></head><body>
 <div id="container"></div>
 <div id="r-result">
  <input type="button" onclick="openHeatmap();" value="显示热力图"/><input type="button" onclick="closeHeatmap();" value="关闭热力图"/>
 </div></body><script type="text/javascript">
 var map = new BMap.Map("container"); // 创建地图实例
 var point = new BMap.Point(114.061087, 22.528578); //自定义地图中点
 map.centerAndZoom(point, 12); // 初始化地图,设置中心点坐标和地图级别
 map.enableScrollWheelZoom(); // 允许滚轮缩放
 if(!isSupportCanvas()){
  alert('热力图目前只支持有canvas支持的浏览器,您所使用的浏览器不能使用热力图功能~')
 }
 heatmapOverlay = new BMapLib.HeatmapOverlay({"radius":20});
 map.addOverlay(heatmapOverlay); var param = {data:window.points,max:100}; //读取data.js热力源数据并生成热力图
 console.log(param);
 heatmapOverlay.setDataSet(param); //是否显示热力图
 function openHeatmap(){
 heatmapOverlay.show();
 } function closeHeatmap(){
 heatmapOverlay.hide();
 setTimeout(function(){
 location.reload();
 }, 10000)
 }
 closeHeatmap(); function setGradient(){  var gradient = {};  var colors = document.querySelectorAll("input[type='color']");
  colors = [].slice.call(colors,0);
  colors.forEach(function(ele){
   gradient[ele.getAttribute("data-key")] = ele.value;
  });
 heatmapOverlay.setOptions({"gradient":gradient});
 } //判断浏览区是否支持canvas
 function isSupportCanvas(){ var elem = document.createElement('canvas'); return !!(elem.getContext && elem.getContext('2d'));
 }</script></html>

4、可视化模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:可视化服务# Author:elideng# date: 2017-11-05import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport plotlyimport plotly.plotly as pyimport plotly.graph_objs as go
plotly.tools.set_credentials_file(username='elideng', api_key='tsc3809760')#雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
 #数据校验
 if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
 if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
 #=======自己设置开始============
 #标签
 labels = np.array(arrLables) #数据
 data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
 data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
 ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
 ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
 ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
 ax.set_rlim(0,10)
 ax.grid(True)
 plt.show()#皮尔逊作图def drawPearson():
 return 0

怎么着幸免凯雷德S OOM?

生机勃勃种是加快flush速度:

hbase.hstore.blockingWaitTime = 90000 ms
hbase.hstore.flusher.count = 2
hbase.hstore.blockingStoreFiles = 10

当达到hbase.hstore.blockingStoreFiles布局上限期,会产生flush堵塞等到compaction职业成就。拥塞时间是hbase.hstore.blockingWaitTime,能够改小那么些小时。hbase.hstore.flusher.count能够依照机器型号去安顿,可惜那个数量不会依赖写压力去动态调治,配多了,非导入数据多境况也没用,改配置还得重启。

如出大器晚成辙的道理,假设flush加速,意味那compaction也要跟上,不然文件会愈来愈多,那样scan质量会下落,开支也会附加。

hbase.regionserver.thread.compaction.small = 1
hbase.regionserver.thread.compaction.large = 1

追加compaction线程会追加CPU和带宽成本,可能会潜濡默化健康的伸手。假设不是导入数据,常常来说是够了。万幸此个布局在云HBase内是足以动态调节的,没有必要重启。

云顶集团 3

1 什么是redis?

 

Redis 是一个依据内部存储器的高质量key-value数据库。 (有空再补偿,有驾驭错误或不足招待指正)

 

TreeSet 后生可畏种有序集

2.1.1 Python教您买房维度目标体系

Python教你买房首先大家要求分明大家购房时最关切的维度种类和目的体系。关怀入眼维度和重大目的种类如图所示:

云顶集团 4

 

Python教您买房,分为数据爬虫和大额解析。首先通过爬虫形式获得到布Rees班房产交易网成功交易金额和交易价格并得出河内房价的动向,获得最合适的购房时间段,确认最棒的上车时间。然后爬取找房网数据并按客户关切维度深度深入解析帅选得出适宜的房舍,做好全方位上车的预备。

云顶集团 5

 

上述配置都亟需人工干预,假若干预不立刻server可能已经OOM了,那个时候有没有更加好的垄断(monopoly卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎方式?
hbase.ipc.server.max.callqueue.size = 1024 * 1024 * 1024 # 1G

一直节制队列聚积的大小。当堆叠到早晚程度后,事实上前面包车型大巴央浼等不到server端管理完,恐怕顾客端先超时了。並且一贯积聚下来会招致OOM,1G的私下认可配置须要相对大内部存款和储蓄器的型号。当达到queue上限,顾客端会收到CallQueueTooBigException 然后自动重试。通过那个能够免备写入过快时候把server端写爆,有肯定反压效率。线上选拔那一个在部分Mini号牢固性调节上效果不错。

开卷最早的作品

每一日最新小程序推荐

6 虚构内部存款和储蓄器

 

当您的key一点都不大而value不小时,使用VM的法力会相比较好.因为那样节约的内部存款和储蓄器十分的大.
当您的key不时辰,可以伪造使用部分至极办法将相当大的key形成比相当大的value,比方您能够伪造将key,value组合成一个新的value.

vm-max-threads那么些参数,能够安装访问swap文件的线程数,设置极端不用超过机器的核数,假若设置为0,那么具备对swap文件的操作都是串行的.可能会产生比较长日子的推移,然而对数据完整性有很好的保险.

 

温馨测量检验的时候开掘用虚构内存质量也未可厚非。假设数据量十分的大,可以虚构分布式也许别的数据库

 

LinkedHashMap 意气风发种能够记住插入次序的照耀

1.2 Python库

Python为开采者提供丰硕代码库,开荒者从不会从零起头开辟,基本功成效宗旨已经有现存的多谋善算者的框架或库帮助,因而大幅的升级开垦者的开销成效和加强代码强壮性。

云顶集团 6

 

Python相当轻便学!小编有弄四个调换,互问互答,财富分享的沟通学习集散地,假如您也是Python的学习者也许大拿都应接你来!㪊:548+377+875!一起学习协作提升!

云顶集团 7

 

深圳房价飞涨,但也阻碍不住祖国内地人民来尼科西亚买房的欲望。河内房价动辄几百万,程序员这种动物想在布拉迪斯拉发国家长期加强压力十分大。所以买房必然是人生黄金年代主要决定,必得货比三家。当前种种房产中介,各个开荒商,种种楼盘。音信多到我们无可奈何驾驭。由此程序员就要求选用标准的优势通过有些措施获得有效数据,深入分析筛选最非凡的房源。

当写入过快时会遇见什么难题?

写入过快时,memstore的水位会马上被推高。
您大概拜谒到以下雷同日志:

RegionTooBusyException: Above memstore limit, regionName=xxxxx ...

本条是Region的memstore占用内部存款和储蓄器大小超常的4倍,这时会抛非常,写入央浼会被驳倒,客户端起来重试诉求。当达到128M的时候会触发flush memstore,当到达128M * 4尚未法触发flush时候会抛万分来拒却写入。五个有关参数的私下认可值如下:

hbase.hregion.memstore.flush.size=128M
hbase.hregion.memstore.block.multiplier=4

依然那样的日志:

regionserver.MemStoreFlusher: Blocking updates on hbase.example.host.com,16020,1522286703886: the global memstore size 1.3 G is >= than blocking 1.3 G size
regionserver.MemStoreFlusher: Memstore is above high water mark and block 528ms

那是具备region的memstore内部存款和储蓄器总和开垦超越配置上限,默许是布置heap的四分一,那会引致写入被梗塞。目标是伺机flush的线程把内部存款和储蓄器里的多少flush下去,不然继续允许写入memestore会把内部存款和储蓄器写爆

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit=0.4  # 较旧版本,新版本兼容
hbase.regionserver.global.memstore.size=0.4 # 新版本

当写入被封堵,队列会起来积压,如若运气不好最终会招致OOM,你也许会意识JVM由于OOM crash大概看见如下相像日志:

ipc.RpcServer: /192.168.x.x:16020 is unable to read call parameter from client 10.47.x.x
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

HBase这里自个儿以为有个特别不佳的设计,捕获了OOM非凡却并未安歇进程。那时进度恐怕曾经没办法不奇怪运作下去了,你还有大概会在日记里开采大多别样线程也抛OOM格外。举例stop大概根本stop不了,昂CoraS可能会处于后生可畏种僵死状态。


Wechat小程序寻找:柠檬抽取奖金,每一日能够免费抽取奖品,种下心愿,完全免费的风华正茂款小程序,也能够协和发奖抽取奖金,集会娱乐专项,快来试生机勃勃试。Wechat扫描上面包车型地铁二维码也足以进去哈

LinkHashSet 风流洒脱种能够记住成分插入次序的汇集

2.2.2 日内瓦房源维度深入分析

日内瓦房源按多维度解析成交量/成交价格趋向和Pearson周到解析;放盘量和反叛价深入分析;房源内部参数(如2.1.1卡塔尔国量化解析,房源外界参数量化解析等格局。最后解释大家购房时比较关切难点如怎么买的心仪的好房,什么时候是买房最佳的时机等。

云顶集团 8

 

本文由云顶集团娱4118发布于云顶集团,转载请注明出处:什么样幸免HBase写入过快引起的各个主题材料云顶

关键词:

小活当天实现,py开垦以太坊应用dapp的实战教程

风流罗曼蒂克.四线程的发展历史 [接活]python爬虫,小活当天完毕,先产生职分后给薪水,价格你决定,长时间有效...

详细>>

接待大家加笔者微信,传智播客Python资料和录制

招待我们加作者微信, Williamjiamin笔者建了三个学习群,学习气氛很好,能够互相切磋,不定时分享资料和内推音讯。...

详细>>

怎么着是Java内存模型,从一笔金币充钱去思考布

有个小友人提了多少个主题材料: 支出重构 近期栈长看到贰个框架,官方称为可以比 Spring Boot 快 44倍,居然这样牛...

详细>>

云顶集团官网:给您一份Spring,模拟抢单

在过去两八年的 Spring 生态圈,最令人欢快的实在 Spring Boot框架。只怕从命名上就能够看见这些框架的设计初心:飞快...

详细>>