HBASE的连接不像其他传统关系型数据库连接需要维护连接池。HBASE连接若使用错误则会导致随时间推移程序创建的TCP连接过多,导致HBASE连接失败。
这个问题的答案简单而不简单:HBase客户端是不需要维护连接池的,或者说,Connection对象已经帮我们做好了。但是,对Connection使用不当是HBase新手(包括很久很久之前的我自己)最容易犯的错误之一,常见错误用法有:
离线数据分析平台实战——090HBase shell客户端和Java Api介绍 HBase 命令介绍 HBase命令主要分为两大类, 第一类是指操作hbase表的相关的shell命令; 第二类是
新年的第一个工作日,愿我们的2018更好! 在基于JVM的后台开发的中,在高并发场景下,往往会有一些对象,如数据库连接、线程...等对象,它的创建和初始化需要的时间比较长,当在大量使用这些对象时,如果不采取一些技术上的优化,就会造成一些效率和性能上的问题。 对于这种问题常见的简单优化办法就是使用对象池,每次创建的对象并不实际销毁,而是缓存在对象池中,下次使用的时候,不用再重新创建,可以直接从对象池的缓存中取即可,通过空间换时间,不必每次都创建和关闭对象。 本文就是基于commons-pool2利用Java语
大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,计算、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》,主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方,如:字段长度、表设计等来说明,这篇文章同样也是这样的主题,只是从另外的几个方面来说说数据库使用中,容易忽略,导致入坑的地方。
比如由单个 WEB 服务器来响应用户请求,改为通过 Nginx 等负载均衡工具将请求分发到多台服务器。
截至到目前 (2019.04),HBase 有两个主要的版本,分别是 1.x 和 2.x ,两个版本的 Java API 有所不同,1.x 中某些方法在 2.x 中被标识为 @deprecated 过时。所以下面关于 API 的样例,我会分别给出 1.x 和 2.x 两个版本。完整的代码见本仓库:
“不识庐山真面目,只缘身在此山中”,跳出技术的范畴,用业务发展的角度去审视技术,答案就会非常清晰。
Cloudera在北京时间2019年3月30日正式发布了Cloudera Enterprise 6.2.0,此版本包括了许多新功能,可用性改进以及性能提升。Cloudera Enterprise 6.2.0同时也包括很多组件版本的更新,如下:
作者 | 汪婷编辑 | Vincent导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询。原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重。该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求。 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表
Hbase自带有线程安全的连接池,踏允许多个线程共享和重用已经打开的连接。这对于多线程的应用是非常有用的。当一个线程申请一个连接,它将获得一个租赁凭证,在此期间,这个线程单独享有这个连接。当这个线程使用完该连接之后,它将该连接归还给连接池以便其他的线程可以使用
今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前,大家先思考一个问题,为什么要进行分布式架构?
今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前,大家先思考一个问题,为什么要进行分布式架构? 大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式系统,也根本没必要进行分布式系统架构,为什么?因为在访问量或者QPS没有达到单台机器的性能瓶颈的时候,根本没必要进行分布式架构。那如果业务量上来了,一般会怎么解决呢? 首先考虑的就是机器升级。机器配置的垂直扩展,首先要找到当前性能的瓶颈点,是CPU,是内存,是硬盘,还是带宽。砸钱加CPU,砸钱换SSD硬盘,砸钱换1T内存,这通常是解决问题最直接也最高
今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前,大家先思考一个问题,为什么要进行分布式架构? 大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式系统,也根本没必要进行分布式系统架构,为什么?因为在访问量或者QPS没有达到单台机器的性能瓶颈的时候,根本没必要进行分布式架构。那如果业务量上来了,一般会怎么解决呢? 首先考虑的就是机器升级。机器配置的垂直扩展,首先要找到当前性能的瓶颈点,是CPU,是内存,是硬盘,还是带宽。砸钱加CPU,砸钱换SSD硬盘,砸钱换1T内存,这通常是解决问题最直接也最高效
这几天玩了一下Python,不得不说Python真的很好用,但同时也遇到了很多坑。这里主要分享通过Python的happybase模块查询HBase的实践。因为HBase rowkey规则要依赖一个外包jar包,因此也涉及到通过jpype模块在Python中使用Java(这块也是不得已为之)。Python从小白到入门,描述不对的地方请多指出。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
随着互联网的高速崛起,网站的用户群的增加,访问量的上升,传统(关系型)数据库上都开始出现了性能瓶颈,web程序不再仅仅专注在功能上,同时也在追求性能。所以NOSQL数据库应运而上,具体表现为对如下三高问题的解决:
数据库优化有很多可以讲,按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段:单机数据库和分库分表,前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据,超过这个值则需要考虑分库分表。另外,一般大企业面试往往会从单机数据库问起,一步一步问到分库分表,中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践,数据库基于mysql,如有不合理的地方,欢迎指正。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
最近在开发一个使用Redis协议包装HBase的Proxy服务器,一路写的很顺,客户端使用redis-py提供的execute_command方法也轻松搞定。但是在编写Java客户端的时候却遇到了难题,我们常用的Jedis不提供自定义指令,连反射这条路子都给堵死了,感觉陷入了僵局。难道需要自己改造Jedis的源代码么,代价有点大。
HBase 使用 Java 语言开发,因而 HBase 原生提供了一个 Java 语言客户端。这篇文章介绍 HBase Admin API,包括创建、启用、禁用、删除表等。如果项目使用 Maven 进行依赖管理,只需添加如下依赖即可以使用 Java 客户端访问 HBase 集群:
在我们的项目中,数据库连接池基本是必不可少的组件。在目前数据库连接池的选型中,主要是
包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等,以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。
近期,我们基于Flink SQL的实时数仓逐渐过渡到DWS层,接到一些对于最终计算指标需要入HBase和Redis等存储引擎以便于下游的各类数据服务可以获取。所以需要一个Redis Connector。
在使用lettuce作为redis连接池时,在上一节中我们知道,lettuce中维护连接有两种使用连接池的方式,目前一种已经废弃,另一种大家正在使用的版本是apache commons pool。咱们来回顾下。
在我们平时进行 http调用的时候经常使用apache httpclient这个组件,它提供了http连接池管理,这里我们对它的实现做分析。另外除了httpclient组件,也可以使用spring的resttemplate组件,resttemplate一般也是整合 httpclient 组件来实现 http 调用。对于比较老的httpclient 版本(3.x)建议不要使用,这里我们基于http components httpclient 4.5.9版本,包括一下内容:
DBA能在对业务方无侵入的情况下,给业务方切换备份数据库,之后DBA要求旧连接池必须立即被清空。
在Java应用程序中,数据库连接是一种重要的资源,因为每次创建和销毁数据库连接都会产生开销,降低了系统性能。为了高效地管理数据库连接,降低资源消耗,常常使用数据库连接池。Druid是一个功能强大的数据库连接池,本文将详细介绍如何使用Druid连接池及其工具类。
连接池这个东西即使没用过,你也应该听说过,特别是做过 Java 等其它语言开发的同学,对这玩意绝对不会陌生。今天,我们就来讲讲 Swoole 中如何应用连接池。
MyBatis 是一款开源的 Java 持久层框架,可以帮助 Java 开发者简化数据库访问的流程。以下是一些 MyBatis 的知识总结:
欢迎留言,说出你常用的技术 技术选型 ---- 网关:Nginx、Kong、Zuul 缓存:Redis、MemCached、OsCache、EhCache 搜索:ElasticSearch、Solr 熔断:Hystrix ---- 负载均衡:DNS、F5、LVS、Nginx、OpenResty、HAproxy 注册中心:Eureka、Zookeeper、Redis、Etcd、Consul 认证鉴权:JWT 消费队列:RabbitMQ、ZeroMQ、Redis、ActiveMQ、Kafka ---- 日志收
1)JDBC的数据库连接池使用javax.sql.DataSource来表示,DataSource只是一个接口,该接口通常由服务器提供实现,也有一些开源组织提供实现:DBCP数据库连接池、C3P0数据库连接池
在Java应用程序中,与数据库进行交互是一个常见的任务。为了更有效地管理数据库连接并提高性能,数据库连接池是一种常见的解决方案。Druid是一个流行的JDBC数据库连接池,它具有丰富的功能和高性能。本博客将详细介绍Druid连接池,包括它的优点、配置、使用方法以及示例代码。
1、数据库连接池的基本思想: 就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。预先在缓冲池中放入一定数量的连接,当需要建立数据库连接时,只需从“缓冲池”中取出一个,使用完毕之后再放回去。
数据库连接池是数据库连接的管理和复用工具,它可以有效地降低数据库连接和断开连接的开销,提高了数据库访问的性能和效率。在 Java 中,JDBC 数据库连接池是一个常见的实现方式,本文将详细介绍 JDBC 数据库连接池的使用和原理。
当系统初始化好后,容器被创建,容器中会申请一些连接对象,当用户来访问数据库时,从容器中获取连接对象,用户访问完之后,会将连接对象归还给容器
池(Pool)技术在一定程度上可以明显优化服务器应用程序的性能,提高程序执行效率和降低系统资源开销。这里所说的池是一种广义上的池,比如数据库连接池、线程池、内存池、对象池等。其中,对象池可以看成保存对象的容器,在进程初始化时创建一定数量的对象。需要时直接从池中取出一个空闲对象,用完后并不直接释放掉对象,而是再放到对象池中以方便下一次对象请求可以直接复用。其他几种池的设计思想也是如此,池技术的优势是,可以消除对象创建所带来的延迟,从而提高系统的性能。
在现代应用程序开发中,性能优化是一个永恒的话题。而在企业级Java应用开发中,Spring和MyBatis是两种非常流行的框架,它们的连接池和缓存机制对应用程序的性能有着至关重要的影响。本文将深入探讨Spring和MyBatis中的连接池和缓存机制,从基本概念到高级应用,全面覆盖这两个框架中的性能优化技术。
连接池是创建和管理一个连接的缓冲池的技术,这些连接准备好被任何需要它们的线程使用。 好处 编辑 这种连接“汇集”起来的技术基于这样的一个事实:对于大多数应用程序,当它们正在处理通常需要数毫秒完成的事务时,仅需要能够访问JDBC连接的 1 个线程。当不处理事务时,这个连接就会闲置。相反,连接池允许闲置的连接被其它需要的线程使用。 事实上,当一个线程需要用 JDBC 对一个 GBase 或其它数据库操作时,它从池中请求一个连接。当这个线程使用完了这个连接,将它返回到连接池中,这样这就可以被其它想使用它的线程使用
本来不打算写这个题目的,因为 Druid 大多都是在 Spring 中使用的,它很多功能非常强大,但是对于 MySQL 性能测试中并不实用。但是由于特殊原因,还是得把这个拾起来。
在 Mybatis 中也有连接池技术,但是它采用的是自 己的连接池技术。在Mybatis的SqlMapConfig.xml配置文件中,通过来实现 Mybatis 中连接池的配置。
数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是再重新建立一个;释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库操作的性能。
在前面的章节中,我们虽然写了下自定义连接池,但是那只是为了更好理解连接池原理而已。在真正的工作中,我们使用最多的还是第三方连接池。
连接池在编程中并不少见,链接数据库,redis等操作都需要连接池,否则就会出现并发问题,如果每次操作都建立一条新的链接将会大大消耗资源,笔者也是在使用thrift-Clinet链接Service端使用的时候出现了并发问题,然后找到了一个通用的连接池的库在这里分享给大家.
JDBC:Java DataBase Connectivity,Java连接数据库和执行SQL语句的API。
欢迎来到《Mybatis 手撸专栏》的第6章!在本章中,我们将深入探讨数据源池化技术的实现方式。数据源池化是一种常用的技术,通过对数据库连接进行管理和复用,提高了数据库的性能和资源利用率。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云