无论是存储策略元数据还是查询策略元数据,主要是对ElasticSearch和HBase的meta data/表结构的一些抽象/封装,然后在创建 hbase Table /ES document 结构的时候,或者读取 hbase Table /ES document 的时候进行动态映射 。 另外,在查询ES的时候,会通过动态模板将用户请求转化为ElasticSearch DSL语句,而后对ES进行查询,直...
虽然HBase和ES一样,也是No-Schema模型,是可以动态创建字段的,但是元数据管理服务 还是 为其HBase和ES做一个显示的 Schema管理,同时去动态控制哪些字段要建索引。 无论是存储策略元数据还是查询策略元数据,主要是对ElasticSearch和HBase的meta data/表结构的一些抽象/封装,然后在创建 hbase Table /ES document 结构...
一、HBase概述 是一个分布式nosql的非关系数据库. 基于HDFS适合海量数据存储 根据RowKey查询数据,效率高 模糊查询效率非常差 随意组合的多条件查询非常差 1.Hbase Observer HBase 0.92版本后推出了Coprocessor -- 协处理器,一个工作在Master/RegionServer中的框架,能运行用户的代码,从而灵活地完成分布式数据处理的任务...
HBase根据合并规模将Compaction分为两类:Minor Compaction和Major Compaction。 Minor Compaction是指选取部分小的、相邻的HFile,将它们合并成一个更大的HFile。 Major Compaction是指将一个Store中所有的HFile合并成一个HFile,这个过程还会完全清理三类无意义数据:被删除的数据、TTL过期数据、版本号超过设定版本号的数据。
1)应用双写双读:应用需要同时与HBase、ElasticSearch独立交互,其优点是不需要引入额外依赖,应用可以根据自身需求,定制或简化写入分发和查询合并的逻辑,但缺点也比较多,包括开发成本高、维护复杂、写入Latency增大、可用性下降、一致性解决困难等。 2)数据自动复制,应用双读:应用在写入链路只与HBase交互,在查询链路仍与...
HBase:基于HDFS,支持海量数据读写(尤其是写),支持上亿行、上百万列的,面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式,主从架构,不支持事务,不支持二级索引,不支持sql。 ElasticSearch:简称ES是一款分布式的全文检索框架,底层基于Lucene技术实现,虽然ES也提供存储,检索功能,但我一直不认为ES是一款数据库,但是随着ES功能越来越...
数据接入模块我们主要对HBase-Client API进行了二次轻封装,支持在线RESTFUL服务接口和离线SDK包两种主要方式对外提供服务,同时兼容HBase原生API和HBase BulkLoad大批量数据写入。 其中,在线RESTFUL服务以HBase Connection长连接的方式对外提供服务,好处是:在性能影响不大的情况下方便跨语言操作,更主要的一点是便于管理。在...
所以最终我们的数据中心存储架构采用的是 HBase+Elasticsearch 作为核心架构。 也就是说,基于 HBase 把数据以 kv 的格式分布式的存储在多台服务器上,写入的时候是 kv 格式,读取的时候也是 kv 格式,key 就是数据的主键 id,value 就是一行完整的数据。
海量日志数据存储用 elasticsearch 和 hbase 哪个? 首先看两者的简单介绍: ElasticSearch:是一个基于Lucene的搜索引擎; HBase:是一个开源的,非关系的,分布式的数据模型存储引擎; 两个框架都可以做分布式的存储和搜索,但是在海量日志数据面前,具体应该选择哪个框架呢?
所以最终我们的数据中心存储架构采用的是 HBase+Elasticsearch 作为核心架构。 也就是说,基于 HBase 把数据以 kv 的格式分布式的存储在多台服务器上,写入的时候是 kv 格式,读取的时候也是 kv 格式,key 就是数据的主键 id,value 就是一行完整的数据。