【HBase】HBase 自动拆分和预分区

[TOC]

HBase 中，表会被划分为1n 个 Region，被托管在 RegionServer 中。

Region 二个重要的属性：StartKey 与 EndKey 表示这个 Region 维护的 RowKey 范围，当读/写数据时，如果 RowKey 落在某个 start-end key 范围内，那么就会定位到目标region并且读/写到相关的数据。

默认，HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个 Region，正处于混沌时期，start-end key 无边界，所有 RowKey 都往这个 Region里分配。

当数据越来越多，Region 的 size 越来越大时，达到默认的阈值时（根据不同的拆分策略有不同的阈值），HBase 中该 Region 将会进行 split，会找到一个 MidKey 将 Region 一分为二，成为 2 个 Region。而 MidKey 则为这二个 Region 的临界，左为 N 无下界，右为 M 无上界。< MidKey 被分配到 N 区，> MidKey 则会被分配到 M 区。

随着数据量进一步扩大，分裂的两个 Region 达到临界后将重复前面的过程，分裂出更多的 Region。

Region 的分割 *** 作是不可见的，Master 不会参与其中。RegionServer 拆分 Region的步骤是：先将该 Region 下线，然后拆分，将其子 Region 加入到 META 元信息中，再将他们加入到原本的 RegionServer 中，最后汇报 Master。

执行 split 的线程是 CompactSplitThread。

在 205 版本中，HBase 提供了 7 种自动拆分策略：

他们之间的继承关系如下：

有三种配置方法：

0940 之前的默认拆分策略，这种策略非常简单，只要 Region 中的任何一个 StoreFile 的大小达到了 hbasehregionmaxfilesize 所定义的大小 ，就进行拆分。

1）相关参数：

hbasehregionmaxfilesize

2）部分源码 ：

拆分的阈值大小可在创建表的时候设置，如果没有设置，就取 hbasehregionmaxfilesize 这个配置定义的值，如果这个配置也没有定义，取默认值 10G。

3）拆分效果：

经过这种策略的拆分后，Region 的大小是均匀的，例如一个 10G 的Region，拆分为两个 Region 后，这两个新的 Region 的大小是相差不大的，理想状态是每个都是5G。

ConstantSizeRegionSplitPolicy 切分策略对于大表和小表没有明显的区分，阈值（hbasehregionmaxfilesize）：

4）创建表时配置：

该策略继承自 ConstantSizeRegionSplitPolicy，是 0940 到 200 版本的默认策略，其 优化了原来 ConstantSizeRegionSplitPolicy 只是单一按照 Region 文件大小的拆分策略，增加了对当前表的分片数作为判断因子 。当Region中某个 Store Size 达到 sizeToCheck 阀值时进行拆分，sizeToCheck 计算如下：

如果表的分片数为 0 或者大于 100，则切分大小还是以设置的单一 Region 文件大小为标准。如果分片数在 1~99 之间，则由 min(单一 Region 大小， Region 增加策略的初始化大小 当前 Table Region 数的3次方) 决定 。

Region 增加策略的初始化大小计算如下：

1）相关参数：

hbasehregionmaxfilesize

hbaseincreasingpolicyinitialsize

hbasehregionmemstoreflushsize

2）部分源码：

在默认情况，使用IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 策略拆分 Region 的过程是:

3）拆分效果：

和 ConstantSizeRegionSplitPolicy 一样，也是均匀拆分。

不同的是， IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 切分策略弥补了ConstantSizeRegionSplitPolicy 的短板，能够自适应大表和小表，并且在大集群条件下对于很多大表来说表现很优秀。

但并不完美，这种策略下很多小表会在大集群中产生大量小 Region，分散在整个集群中。而且在发生 Region 迁移时也可能会触发 Region 分裂。

4）创建表时配置：

20 版本默认切分策略。SteppingSplitPolicy 是IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的子类，其对 Region 拆分文件大小做了优化，如果只有1个 Region 的情况下，那第1次的拆分就是 256M，后续则按配置的拆分文件大小（10G）做为拆分标准。

1）相关参数：

同 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 。

2）全部源码：

它的源码只有一个方法，优化了 getSizeToCheck 方法，其他都是继承 自IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 类。

3）拆分效果：

在 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 策略中，针对大表的拆分表现很不错，但是针对小表会产生过多的 Region，SteppingSplitPolicy 则将小表的 Region 控制在一个合理的范围，对大表的拆分也不影响。

4）创建表时配置：

KeyPrefixRegionSplitPolicy 是 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的子类，该策略除了具备其父类自动调整 Region 拆分阈值大小、适应大小表的特点外，增加了对拆分点(splitPoint，拆分点就是 Region 被拆分处的 RowKey)的定义，可以保证有相同前缀的 RowKey不会被拆分到两个不同的 Region 里面。

1）相关参数：

在 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的配置之上增加了一个参数。

KeyPrefixRegionSplitPolicyprefix_length

2）部分源码：

先从父类获取拆分点，如果设置了 prefixLength > 0，就从父类拆分点中截取需要的前缀作为新的拆分点返回。

3）拆分效果：

KeyPrefixRegionSplitPolicy （SteppingSplitPolicy、DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicy、BusyRegionSplitPolicy (HBase-2x Only)）按照 RowKey 的前缀去拆分 Region，但是什么时候拆分，原 Region 容量的最大值是多少还是需要使用 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的方法去计算 。

如果所有数据都只有一两个前缀，那么采用默认的策略较好。 如果前缀划分的比较细，查询就比较容易发生跨 Region 查询的情况，此时采用KeyPrefixRegionSplitPolicy 较好。

所以这个策略适用的场景是：

4）创建表时配置：

继承自 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy，也是根据 RowKey 前缀来进行拆分的。不同就是：KeyPrefixRegionSplitPolicy 是根据 RowKey 的固定前几位字符来进行判断，而 DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicy 是根据分隔符来判断的。

1）相关参数：

在 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的配置之上增加了一个参数。

DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicydelimiter

2）部分源码：

先找到分隔符下标位置，然后从父类的拆分点截取出来。

3）拆分效果：

DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicy 根据 RowKey 中指定分隔字符做为拆分，显得更加灵活，如 RowKey 的值为“userid_eventtype_eventid”，userId 不是定长的，则 DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicy 可以取 RowKey 值中从左往右且第一个分隔字符串之前的字符做为拆分串，在该示例中就是“userid”。

4）创建表时配置：

之前的策略都未考虑 Region 热点问题，考虑某些 Region 可能被频繁访问，负荷很大，BusyRegionSplitPolicy 策略同样继承自 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy，但主要针对 Region 问题，是在 2x 中新增加的拆分策略。

1）相关参数：

在 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的配置之上增加了如下参数：

hbasebusypolicyblockedRequests

hbasebusypolicyminAge

hbasebusypolicyaggWindow

2）部分源码：

在判断是否需要进行拆分的时候，先调用父类的 shouldSplit 方法检验，如果需要则直接返回 true，否则需要判断当前时间是否比开始时间大于 minAge 值，如果是的，则计算请求阻塞率 blockedReqRate，如果阻塞率大于设定的阈值，则进行拆分。

阻塞率的计算如下：

主要的计算逻辑是：请求的被阻塞率(aggBlockedRate) = curTime - prevTime 时间内新增的阻塞请求 / 这段时间的总请求。

3）拆分效果：

如果系统常常会出现热点 Region，又对性能有很高的追求，那么这种策略可能会比较适合。

它会通过拆分热点 Region 来缓解热点 Region 的压力，但是根据热点来拆分Region 也会带来很多不确定性因素，因为不能确定下一个被拆分的 Region 是哪个。

4）创建表时配置：

DisabledRegionSplitPolicy 就是不使用 Region 拆分策略，将所有的数据都写到同一个 Region 中。

1）全部源码：

源码很简单，就是直接返回 false。

2）拆分效果：

这个策略极少使用。

即使在建表的时候合理的进行了预拆分，还没有写入的数据的时候就已经手动分好了 Region，但是随着数据的持续写入，我预先分好的 Region 的大小也会达到阈值，那时候还是要依靠 HBase 的自动拆分策略去拆分 Region。

但这种策略也有它的用途：

假如有一批静态数据，一次存入以后不会再加入新数据，且这批数据主要是用于查询，为了性能好一些，可以先进行预分区后，各个 Region 数据量相差不多，然后设置拆分策略为禁止拆分，最后导入数据即可。

3）创建表时配置：

已经有自动分区了，为什么还需要预分区？

HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个Region，当一个 Region 达到拆分条件时（shouldSplit 为 true），HBase 中该 Region 将会进行 split，分裂为2个 Region，以此类推。表在进行 split 的时候，会耗费很多的资源，有大量的 io *** 作，频繁的分区对 HBase 的性能有很大的影响。

所以，HBase 提供了预分区功能，让用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区。

假设初始 10 个 Region，那么导入大量数据的时候，就会均衡到 10 个 Region 里面，显然比初始 1 个 Region 要好很多， 合理的预分区可以减少 Region 热点问题，提升写数据的性能和速度，而且也能减少后续的 split *** 作 。

首先要明白数据的 RowKey 是如何分布的，然后根据 RowKey 的特点规划要分成多少 Region，每个 Region 的 startKey 和 endKey 是多少，接着就可以预分区了。

比如，RowKey 的前几位字符串都是从 0001~0010 的数字，这样可以分成10个Region：

第一行为第一个 Region 的 stopKey。为什么后面会跟着一个"|"，是因为在ASCII码中，"|"的值是124，大于所有的数字和字母等符号。

shell中建分区表

也可以通过指定 SPLITS_FILE 的值指定分区文件，从文件中读取分区值，文件格式如上述例子所示：

预分区后，可以从 HBase ui 页面观察到：

HBase API 建预分区表

为防止热点问题，同时避免 Region Split 后，部分 Region 不再写数据或者很少写数据。也为了得到更好的并行性，希望有好的 load blance，让每个节点提供的请求处理都是均等的，并且 Region 不要经常 split，因为 split 会使 server 有一段时间的停顿，随机散列加上预分区是比较好的解决方式。

预分区一开始就预建好了一部分 Region，这些 Region 都维护着自已的 start-end keys，再配合上随机散列，写数据能均等地命中这些预建的 Region，就能通过良好的负载，提升并行，大大地提高了性能。

hash + 预分区

在 RowKey 的前面拼接通过 hash 生成的随机字符串，可以生成范围比较随机的 RowKey，可以比较均衡分散到不同的 Region 中，那么就可以解决写热点问题。

假设 RowKey 原本是自增长的 long 型，可以将 RowKey 先进行 hash，加上本身 id ，组成rowkey，这样就生成比较随机的 RowKey 。

那么对于这种方式的 RowKey 设计，如何去进行预分区？

partition + 预分区

partition 顾名思义就是分区式，这种分区有点类似于 mapreduce 中的 partitioner，将区域用长整数作为分区号，每个 Region 管理着相应的区域数据，在 RowKey 生成时，将 id 取模后，然后拼上 id 整体作为 RowKey 。

1 HBase Region 自动拆分策略

2 hbase预分区

您好：

根据您的描述：

建议您查看是否开启了电池寿命延长器模式，我们可以通过更改BIOS设置将其调整为100%充电，下面是具体的 *** 作方法：

1 开机屏幕出现蓝色背景的三星logo画面时，快速按键盘的F2键进入BIOS。

2 在BIOS界面中选择Advanced。

3 在Advanced中选择到Battery Life Cycle Extension。

4 然后按键盘的Enter。

5 此时会d出一个新窗口，在新窗口中选择Disabled。

6 然后按键盘的F10键，选择Yes保存设置并退出即可。

还有一种是软件调试，看你机器是否安装Easy Settings

1按键盘的FN+F1打开Easy Settings控制窗口

2 选择左侧的常规选项。

3 此时在右侧可以看到电池寿命延长器选择为ON开启状态。

4 将滑块向左滑动，把电池寿命延长器选择为OFF，然后点击右上角X关闭窗口。

若故障依旧，建议您携带购买凭证到三星维修中心由工程师为您检测维修。

三星服务中心地址：>

欢迎访问三星关怀：

>

供应链分析方法

供应链分析方法，事实表明，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)，目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享供应链分析方法。

供应链分析方法1

供应链案例分析的方法

一、供应链案例的类型

供应链案例可以是从原材料供应一直到最终产品送到最终用户手中的整个供应链的案例，也可以是只涉及供应链一个环节或只关注于单一的物流活动的案例。无论哪一种案例，在分析时都应该从供应链整体的角度进行，要考虑单一环节的变化对供应链中其他环节产生的影响。

二、供应链案例分析的目标

提高客户服务水平和降低总的运作成本是供应链管理的两大目标，在案例分析时，必须牢记这两大目标。

三、供应链案例分析的方法

供应链案例分析可分为这样几步进行：

第一，分析供应链现状。

首先分析供应链的结构，在分析时可绘制一个从原材料或零配件供应的起点开始，通过生产制造环节和分销配送环节，直到最终用户手中的货物流动示意图，示意图目的是为了描述供应链中各固定节点(如工厂、仓库)的结构和货物在这些节点之间的流动模式。即货物流。

然后分析支撑货物移动的信息流和信息系统，包括订单信息处理、需求预测信息、管理信息和计算机系统。其次对现行的供应链绩效进行分析，这对改进措施的提出是非常有效的，绩效分析可包括供应链的总体绩效、供应链的相对绩效和单项物流功能的绩效。

第二，在现状分析的基础上找出问题。

这常常是案例分析最困难的也是最重要的一步。因为如果无法正确地鉴别出主要问题，也就无法作出正确的选择。在分析时要注意症状与原因的区分，通常在分析时症状是比较容易明确的。

例如，经理可能认为仓储能力短缺是一个问题，实际上，这可能仅仅是一个症状，造成的原因可能是库存管理不良或生产安排不合理而使得库存的大大超过了实际需求。因此在分析时，必须找到真正造成问题的原因。

第三，设想并提出解决问题方案

解决方案的提出是和现状分析紧密联系在一起的，一个好的现状分析能够对主要问题进行清晰的确定，从而指出正确的解决问题或行动路线。提出解决问题方案时通常可从三个层面上考虑：具体功能部门层面;公司层面，在公司内实行跨部门的改革;供应链层面，同一供应链上的公司间相互配合上进行改革。

最后对提出的方案应当做全面的说明。

以上是对分析供应链问题提供一个思考分析的框架，这不是一个应用于所有供应链问题的万能方法，而是列出了在分析问题时可考虑的因素，案例分析时应根据实际问题确定相关的研究因素。

供应链分析方法2

"以零售门店为中心"的供应链分析框架

一、目的

本文旨在介绍“以零售门店为中心”的供应链管理，简要介绍此框架下供应链管理的具体内容及行业痛点。

二、供应链是什么？

供应链

所谓供应链，是指由涉及将产品或服务提供给最终消费者的整个活动过程的上游、中游和下游企业所构成的网络。包括从原材料采购开始，历经供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终消费者的整个运作过程。

供应链管理

供应链管理，指的是围绕核心企业，对供应链中的物流、信息流、资金流以及贸易伙伴关系等进行组织、计划、协调、控制和优化的一系列现代化管理。

它将企业内部经营所有的业务单元如订单、采购、库存、计划、生产、质量、运输、市场、销售、服务等以及相应的财务活动、人事管理均纳入一条供应链内进行统筹管理。

在传统零售或者传统行业中，供应链主要局限在供应链的`后端，即采购、生产、物流等职能，与消费者、销售渠道的协同整合严重不足，导致牛鞭效应、孤岛现象、的出现，让供应链的反应总是很滞后。

三、“以零售门店为中心”的供应链管理

供应链网络

“以零售门店为中心”的供应链网络（见下图），即以满足门店销售及运营核心、销售利润最大化的供应链管理。

在此分析框架上，核心目标是最大条件满足消费者需求，即管理缺货、减少缺货，管理滞销、处理滞销。此框架下供应链管理的内容为：门店补货、门店调拨、缺货管理管理、滞销管理、促销管理等。

供应链管理

需求预测

需求预测是所有供应链规划的基础；供应链中所有的流程都是根据对顾客需求的预测来进行的。因此，供应链管理的首要工作是对未来顾客的需求进行预测。

1、预测需要考虑的影响因素

需求预测需要考虑的重要影响因素：

历史需求

产品补货提前期

节假日

广告或其他营销活动的力度

竞争对手采取的行动

价格及促销计划

经济状况

2、预测方法

定性预测法

主要依赖于人的主观判断。当可供参考的历史数据很少或专家拥有影响预测的需求市场信息时，采用定性预测方法最合适。

时间序列预测法

运用历史需求数据对未来需求进行预测，它尤其适用于每年基本需求模式变化不大的场景。

因果关系预测法

假定需求预测与某些环境因素(经济状况、税率等)调度相关，因果关系预测法可以找到这些环境因素与需求的关联性，通过预测这些外界因素的变化来预测未来需求。

仿真法

通过模拟消费者的选择来预测需求。如价格促销将会带来什么样的影响？竞争对手在附近开设一家新店会带来什么样的影响？

门店补货

1、什么时候补货？

什么时候补货？它是时间与频次的问题，即补货的触发点问题。

通常有两种策略：

策略一、设置库存阀值，若库存低于阀值则补货。通过连续检查的方法，判断某个时刻是否需要补货。

策略二、设置固定的补货周期，零售门店通常按周来设置补货频次，即一周设置多次补货频次，并固定在某几天，如某门店在周一、周三、周五补货。

连锁零售企业一般采用第二种策略，主要是因为零售企业经营的SKU数量众多；另一方面，策略一的物流及仓库排班及排车不确定高，不适合物流及仓库的管理及运营。

本文的供应链链管理以策略二为基础，并依此展开分析及研究。

2、补什么商品？

季节性的品类调整

门店必须根据季节的变化，对商品陈列位置、商品结构、店铺氛围进行调整。一般来讲，门店应该每年进行两次大的调整，即：每年3-4月份针对春夏季的调整，每年国庆节过后的10-11月份期间的针对秋冬季节的调整; 每个季度针对本季度特殊季节、节日的变化进行的小调整，或临时调整。

调整商品结构

商品结构必须根据季节变化进行调整。季节变化对商品结构的影响是非常大的，必须在季节变化到来之前，及时调整品类结构，压缩过季商品品类，扩大应季商品的品类。

调整陈列位置和陈列资源

门店的陈列位置、陈列资源，对商品销售产出的贡献非常巨大，不同的陈列位置商品销售会有几倍甚至几十倍的差距。门店的重点陈列位置、陈列资源必须随季节变化而调整。一是季节商品是产生销售贡献大的商品，二是季节商品是能体现门店经营特色的商品，三是季节商品是能提示消费者购物的商品。

重大节庆的品类调整

在快时尚、轻奢的品类中，很容易出现春节、妇女节(女王节)、情人节、开学季、圣诞节、双十一等的节庆影响，表现出销量井喷。零售企业需要根据节庆来完善丰富的品类结构，满足顾客在特定节庆时期的消费需求。

市场变化导致的品类调整

禁配策略

地理环境因素，如西北地区处于内陆、远离海洋，夏天不适合配沙滩游玩类用品。风俗、宗教类因素，穆斯林地区禁止配送猪肉类食品。

新品策略

若零售公司准备投放一批新品，零售门店则需要为新品调整货架，增加新品的曝光度，引导消费者产生首次购买、重复购买。

3、补多少量？

补货量 = 需求量 – 门店库存

计算门店需求时以需求预测为基础，同时考虑下述影响需求及供给的约束条件：

仓库容量

门店货架容量

过去需求

产品补货提前期

广告计划或其他营销活动的力度

价格促销计划

竞争企业采取的行动

4、缺货场景的库存分配策略

策略一：增加相似商品的补货库存 相似商品：功能、颜色、功效相似的商品。

策略二：增加其他畅销品的库存 根据商品的销售量排名，根据一定的分配策略来补货。

缺货管理

连锁零售企业商品缺货状况会引发消费者的各种反应， 最终导致零售企业的销售损失，48%的人会购买同一品种的替代品，15％的消费者不再购买，31％的顾客会到另一家店购买时再实施消费行为，顾客的转店率是37％。

1、缺货原因及应对策略

仓库缺货

渠道单一。单纯地依靠某一个供应商或过分依赖某些材料部件，一旦某个供应环节中断，将影响整个供应链的正常运作。缺乏预见能力。由于缺乏对供应链上的可预测性，不具有对供应商的供应能力和不确定性的前向洞察力，常常会面临种种不确定因素影响所带来的库存短缺。应对措施：替代商品

补货量不足

某商品销售出现显著增长，且明显大于预期、门店库存不足，但补货不及时。应对措施：门店调拨 在零售行业中，线上线下竞争如此激烈，谁能快速解决各个商圈内门店之间、商圈之间超密集的调拨需求，实现高效调拨、把握销售机会，实现销售业绩的新突破。

滞销管理

1、滞销危害

在陈列空间上，滞销商品大量陈列占据了门店的货架空间，迫使其他畅销品的陈列空间不够，新上市商品无法正常上货。

滞销商品占用大量的资金，使得零售门店的流动资金日益萎缩，严重的会影响到正常商品采购、甚至导致门店倒闭。

对于顾客来说，滞销商品大量陈列在货架上，这样既影响了顾客挑选自己需要的商品，浪费了消费者的注意力，甚至导致顾客无法找到正常的商品，损失了门店应该获取的利润。

从门店商圈来看，门店大量商品长期不做销售周转，消费可能会对门店失去信息，减少或改变原本的购物需求，转向其他门店进行消费。

2、滞销原因

季节因素

部分商品因地区差异存在明显的季节之分，该部分商品由于季末没有做特殊处理，导致在库时间高于规定的天数，形成滞销，体现在换季时门店任务按正常时段的销售量作为补货的依据产生。

补货模型不合理因素

行业中大多数公司会把门店库存管理权交给店长，由于公司的高速发展，门店会不断地有新店长上任，店长库存管理概念模糊，在补货时大多凭借个人经验确定补货数量，容易导致部分补货量较大的商品滞销。

价格因素滞销

部分商品会因为价格不合理而导致滞销，一种是低价格商品，由于门店所处的商圈消费水平较高，价格低廉的老药滞销；另一种则是因为门店商品售价明显高于竞争对手的售价导致滞销。

陈列因素

与海量商品相比，门店的货架资源永远都是稀缺的，部分企业会给予部分商品特殊待遇，不能公平合理地分配货架资源，导致部分商品因陈列位置差、曝光率低，从而导致滞销。

淘汰商品不顺畅

商品都会存在生命周期，特别是一些广告商品，然而大多数公司更新商品都比较被动，不会主动去优化商品，会导致商品因同质化严重而引起滞销。

批量采购决策失误

供应链上游对市场需求及销售情况没有准确把握，商品采购数量过多，从而导致滞销。

突发因素

某些突发因素导致消费行为发生重大变化。如”非洲猪瘟”导致猪肉类食品无法销售出去，从而导致滞销。

痛点

供应链上游滞销引发的风险转稼

在零售连锁供应链网络中，供应链上游由于产品开发、采购失误等决策失误导致的库存积压，上游往往会将库存风险转稼到供应链末端(零售门店)，从而占用零售门店大量的流动资金及货架资源。

市场快速变化，难以准确预测和判断供货情况。

门店端某款产品突然爆发，致使供应链上下游仓库出现大面积缺货，此种情况供应链无法快速反应或供应周期过长，从而导致销售机会的浪费。

预期范围内、延迟或产能不足，导致销售机会的损失。

某些品类由于供应链上游(采购、供应商)等原因，如产能不足或机器故障等原因导致交付延迟，从而导致销售机会的浪费。

市场竞争加剧，线下实体店客流下滑

总结

供应链末端(零售门店)缺乏足够或针对性的应对措施

供应链上下游协同是解决”零售门店”问题的重要方向

科学、精准的货架管理将是提升门店销售、实现供应链价值的重要方向

四、供应链的发展趋势

全渠道趋势

移动互联网的迅猛发展催生了O2O、C2B、P2P等新业态，全球传统产业开始受冲击，受互联网思维与互联网、大数据、云计算等技术深度影响出现变革，全球传统行业将互联网化，拥抱O2O全渠道零售大时代。

供应链日趋可视化

在运营中对商品广泛使用了电子标签，将线上线下数据同步，如SKU同步、库存同步、价格同步、促销同步；实现线上下单，线下有货，后台统一促销和价格。

供应链可视化以后，未来所有业务职能包括销售、市场、财务、研发、采购和物流等进行有机的集成和协同就有了可能，可以对消费者需求、门店或网上库存、销售趋势、物流信息、原产地信息等进行可视化展示，实现供应链敏捷和迅速反应。

新时代下的供应链可视化未来将持续向消费者、SKU、店员延伸，通过可视化集成平台，战略计划与业务紧密链接，需求与供应的平衡，订单履行策略的实施，库存与服务水平的调整等具体策略将得到高效的执行。

供应链预测智能化

在新零售的业态中，大量零售运营数据包括消费者、商品、销售、库存、订单等在不同的应用场景中海量产生，结合在不同业务场景和业务目标，如商品品类管理、销售预测、动态定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等，再匹配上合适的算法，即可对这些应用场景进行数字建模，逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”。

本质上说，智能算法是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因为未知和不确定而焦虑。

当全新的供应链体系，能够实时显示运营动态，如货龄、售罄率、缺货率、畅售滞销占比、退货率、订单满足率、库存周转率、目标完成比率等，同时又能相互链接和协同，那么将很容易形成通用运营决策建议，如智能选品、智能定价、自动预测、自动促销、自动补货和下单等。

在此基础之上，供应链管理人员所做的事情就是搜集信息、判断需求、和客户沟通、协同各种资源、寻找创新机会等。

供应链分析方法3

金融机构供应链安全现状

什么是供应链安全？

本文讨论的供应链安全是指由信息通信技术供应链产生安全的问题。2009年S Boyson和H Rossman提出信息通信技术供应链的概念，信息通信技术供应链被认为“是其他所有供应链的基础，是供应链的供应链”。

信息通信技术供应链包括硬件供应链和软件供应链，通常涵盖采购、开发、外包、集成等环节。信息通信技术供应链最终的安全很大程度上取决于这些关键环节，并涉及到采购方、系统集成方、网络提供方以及软硬件供应商等。

我国金融机构供应链安全现状

我国某金融机构的供应链安全事件。2021年我国某银行部分源代码被泄露到互联网，随着这一事件的发生，供应链安全再次成为金融机构和安全从业者讨论的重点。近几年来，不只银行，微软、Adobe、联想、AMD、高通、华为海思等大量知名企业都曾经发生过类似的供应链安全事件。

金融机构要警示开源软件的风险。根据Synopsys新思科技发布的《开源安全和风险分析报告》显示，开源软件在金融行业的渗透率已超过60%。因此开源软件的漏洞也同步渗透到金融行业中，在国家互联网应急中心公布的《2021 年开源软件供应链安全风险研究报告》中，2020年开源软件漏洞数量达到5728项，因此金融行业一定要提高对开源软件安全的管控能力。

中国人民银行副行长范一飞在2020年金融街论坛上强调，金融机构供应链安全可控迫在眉睫，必须提前谋划、构建安全可控的供应链体系。本文作者认为，金融行业主管单位应组织或要求开展金融行业供应链安全检查与完善工作，及早解决金融行业信息通信技术供应链安全隐患。

多项法律法规的供应链安全要求

我国行业监管单位和标准制定单位，在多项法律法规及标准规范中，对供应链安全提出管控要求：

在《网络安全法》中要求使用的关键信息基础设施，要选择《网络关键设备和网络安全专用产品目录》产品。

在《网络安全等级保护基本要求》中，从通用要求和云计算扩展要求两部分，提出了供应链安全管控措施。在通用要求中，主要从对供应商的选择、监督、评审等角度进行说明；在云计算扩展要求中，主要从供应链安全事件信息、安全威胁信息以及供应链上其它重要信息同步的角度进行说明。

《关键信息基础设施网络安全保护基本要求》尤其重视供应链安全，要求建立供应链安全管理制度、明确安全管理策略、供应商选择保障、采购过程规范、响应处置及时，保证产品的设计、研发、交付、使用、废弃等各阶段安全可控。

2021年10月27日中国人民银行、中央网信办等五部门为规范金融机构合理应用开源技术，提高应用水平和自主可控能力，促进开源技术健康可持续发展提出若干《关于规范金融业开源技术应用与发展的意见》。

意见要求金融机构在使用开源技术时应遵循安全可控、合规使用、问题导向、开放创新的原则。并应建立健全金融机构使用开源技术的协调机制、制度体系、技术路线、风险管控、合规审查、标准制度与知识产权保护能力。

如果出现这种情况，可能你的硬盘已出现了物理坏道，物理坏道无法修复，建议先备份重要数据，更换硬盘。

如果你想继续使用这个硬盘，可以试试屏蔽硬盘坏道，有一些软件可以做到，比如MHDD V460等等，一些PE系统中集成了MHDD软件，进入MHDD后，选择需要检查的硬盘，进入界面有几个设置：

start LBA 填入你硬盘坏道的起始扇区 end LBA 填入你硬盘坏道结束扇区。

Remap 选为 ON 表示开启修复功能。

Timeout 为时间 一般是默认。

LOOP/TEST REPAIR 设置为ON 表示开启这里是反复擦写可以修复玩固坏道。

ERASE 为OFF 表示关闭。

设置完成，按F4 开始修理了。

进入了硬盘扫描界面，每个长方块代表255个扇区（在LBA模式下）或代表63个扇区（在CHS模式下）；扫描过程可随时按ESC键终止；方块从上到下依次表示从正常到异常，读写速度由快到慢。正常情况下，应该只出现第一个和第二个灰色方块；如果出现浅灰色方块（第三个方块），则代表该处读取耗时较多；如果出现绿色和褐色方块（第四个和第五个方块），则代表此处读取异常，但还未产生坏道；如果出现红色方块（第六个，即最后一个方块），则代表此处读取吃力，马上就要产生坏道；如果出现问号？，则表示此处读取错误，有严重物理坏道，无法修复。如果出现红色的X，则表示此处读取错误，有坏道，可以修复，也可以屏蔽。

在检测前，一定要备好纸和笔，记好硬盘坏道的位置，如果硬盘坏道稍多，在右下角是显示不完的。等硬盘扫描结束后，按F4出现界面，选择第一项，选择start lba，输入90000，然后选择remap，敲回车，把选项调成ON，remap就是把坏道加入坏道区间表，屏蔽坏道的速度是很快的，看不到屏蔽过程就屏蔽完了，依照此法，把剩余坏道同样屏蔽

此法只用于坏道较少的硬盘，而且屏蔽坏道后往往会出现意料不到的结果，最后别忘了在主板BIOS里把硬盘模式改为AHCI模式！！！

MHDD低格方法，硬盘低格对解决某些问题有用，如恶性病毒、逻辑坏道。

进入界面后，按esc键，然后输入erase确认，再输入0，确认。

补充：坏道很少，请用Remap即可，如果太多，需要用到ERASEDELAYS但此法，不建议轻易使用，在有些硬盘用了此参数后会出现认不到盘的现象。 坏道太多！还是换盘吧！

以上就是关于【HBase】HBase 自动拆分和预分区全部的内容，包括:【HBase】HBase 自动拆分和预分区、三星笔记本电源阀值保护问题、供应链分析方法等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！