BufferedMutatorParams params = new BufferedMutatorParams(TableName.valueOf("sensor_fuelgas_history")); //设置缓存大小 params.writeBufferSize(10 * 1024 * 1024L); mutator = connection.getBufferedMutator(params); // 存入数据 Put put = new Put(datas.getId().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "operaterTime".getBytes(), datas.getOperaterTime().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "deviceId".getBytes(), datas.getDeviceId().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "signal".getBytes(), datas.getSignal().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "voltage".getBytes(), datas.getVoltage().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "temperature".getBytes(), datas.getTemperature().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "concentration".getBytes(), datas.getConcentration().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "state".getBytes(), datas.getState().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "distance".getBytes(), datas.getDistance().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "communityIdentity".getBytes(), datas.getCommunityIdentity().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "alarm".getBytes(), datas.getAlarm().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "reserved".getBytes(), datas.getReserved().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "submitTime".getBytes(), datas.getSubmitTime().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "lat".getBytes(), datas.getLat().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "lon".getBytes(), datas.getLon().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "acceptTime".getBytes(), datas.getAcceptTime().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "errorConcentration".getBytes(), datas.getErrorConcentration().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "errorState".getBytes(), datas.getErrorState().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "tmp".getBytes(), datas.getTmp().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "wea".getBytes(), datas.getWea().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "newtmp".getBytes(), datas.getNewtmp().getBytes()); listPut.add(put); if(listPut.size()>=3000){ mutator.mutate(listPut); mutator.flush(); listPut.clear(); count = count - 1; } if(count == 0 && remain ==listPut.size()){ mutator.mutate(listPut); mutator.flush(); listPut.clear(); } 写入hbase时间太长 优化下

时间: 2024-04-13 15:26:54 浏览: 22
要优化写入HBase的时间,可以考虑以下几点: 1. 调整写缓冲区大小:根据实际情况,适当调整写缓冲区的大小,以提高写入性能。在上述代码中,已经设置了写缓冲区大小为10MB,可以根据数据的大小和网络状况进行调整。 2. 批量写入数据:在上述代码中,使用了一个List来存储Put对象,当List中的元素达到一定数量时,才进行批量写入和刷新操作。这样可以减少网络传输的次数,提高写入性能。可以根据实际情况调整批量写入的阈值。 3. 多线程并发写入:可以考虑使用多线程并发进行数据写入操作,以提高写入性能。可以将数据分成多个批次,每个批次由一个线程负责写入,然后再进行合并。 4. 使用异步写入:HBase提供了异步写入的功能,可以将写入操作放入异步队列中,在后台进行批量写入。这样可以减少等待时间,提高写入性能。 5. 调整HBase配置:根据实际情况,可以调整HBase的相关配置参数,如RPC重试策略、RPC重试暂停时间等,以优化写入性能。 需要根据具体的场景和需求进行优化,可以结合以上几点进行尝试,以提高写入HBase的性能。
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这是一个 Python 代码片段,主要用于获取指定表名的模型对象,并从中获取一个名为 `__isAdmin__` 的属性值。该代码片段包括以下几个步骤: 1. 通过 `apps.get_app_config()` 方法获取应用程序 `main` 的配置对象; 2. 调用 `get_models()` 方法获取应用程序 `main` 中注册的所有模型对象; 3. 遍历所有模型对象,查找表名与指定表名相同的模型对象; 4. 如果找到了指定表名的模型对象,则尝试获取其 `__isAdmin__` 属性值; 5. 如果获取成功,则将其赋值给变量 `__isAdmin__`,并跳出循环; 6. 如果获取失败,则将变量 `__isAdmin__` 的值设置为 `None`。 需要注意的是,代码中的 `__tablename__` 和 `__isAdmin__` 可能是模型对象的属性或方法,具体含义需要参考代码中的定义。

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以下是一个flume的conf文件,请帮我逐行解释一下代码:“#定义三大组件的名称 a.sources = r a.sinks = k1 k2 k3 a.channels = c1 c2 c3 #将数据流复制给所有channel a.sources.r.selector.type = replicating  # 配置Source组件 a.sources.r.type = exec a.sources.r.command = cat /home/bit/novel/novel.csv # kafka a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a.sinks.k1.kafka.topic = data a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy a.channels.c1.type = memory a.channels.c1.capacity = 100000 a.channels.c1.transactionCapacity = 100 # mysql a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink a.sinks.k2.hostname=localhost a.sinks.k2.port=3306 a.sinks.k2.databaseName=novel a.sinks.k2.tableName=table1 a.sinks.k2.user=bit a.sinks.k2.password=123456 a.channels.c2.type = memory a.channels.c2.capacity = 100000 a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000 # hdfs a.sinks.k3.type = hdfs a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/novel #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型,可支持压缩 a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 a.channels.c3.type = memory a.channels.c3.capacity =100000 a.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a.sources.r.channels = c1 c2 c3 a.sinks.k1.channel = c1 a.sinks.k2.channel = c2 a.sinks.k3.channel = c3”

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