HBase里面只有rowkey作为一级索引, 如果要对库里的非rowkey字段进行数据检索和查询, 往往要通过MapReduce/Spark等分布式计算框架进行,硬件资源消耗和时间延迟都会比较高。 为了HBase的数据查询更高效、适应更多的场景, 诸如使用非rowkey字段检索也能做到秒级响应,或者支持各个字段进行模糊查询和多字段组合查询等, 因此需要...
一般的,我们会将二级索引放在另一个列簇下,为了将索引数据与主数据分开存储(因为在HBase中同一列族的数据会被压缩在一起存储),可以设计索引的rowkey格式为:地名-索引名-单个或多个维度的具体值-对应主数据的rowkey.而且我们在设计索引数据的行键和主数据的行键的前缀都以同样的维度(比如地名),这样在存储时相同...
14_ES整合HBase实现二级索引是ELK 日志采集分析框架 【elasticsearch、logstash、kibana】的第14集视频,该合集共计14集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
hbase 1.3.1 elasticsearch 7.1.1 编写coprocessor hbase使用1.3.1要自定义coprocessor需要继承BaseRegionObserver,重写postPut和postDelete方法 importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.hbase.Cell;importorg.apache.hadoop.hbase.CellUtil;importorg.apache.hadoop.hbase.CoprocessorEnvironment;...
单一的通过Rowkey检索数据的方式,不再满足更多应用的需求,由于hbase基于行健有序存储,在查询时使用Rowkey十分高效,然后想要实现关系型数据库那样可以随意组合的多条件查询、查询总记录数、分页等就比较麻烦了,所以需要我们自己来实现二级索引来满足业务的复杂查询,及实时检索。
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:ES是一款分布式的全文检索框架,底层基于Lucene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功能越来越强大,与...
Hbase 协处理器之将数据保存到es (二级索引) https://datamining.blog.csdn.net/article/details/107958829?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1.pc_relevant_paycolumn_v3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%...
开发环境hive1.2.1hbase 1.3.1elasticsearch 7.1.1 创建hive表映射到hbase的表映射表结构建表语句 创建hive表映射到elasti...
RowKey的设计对查询也有一定限制,所以Hbase不太适合; 数据读取效率问题:HBase的数据读取方式是通过扫描整个表或者通过索引查找特定行来实现的,这种方式在处理大量数据时效率较低,尤其是在实时数据分析场景下,需要快速响应用户的查询请求,但是HBase的读取速度无法满足这个需求。
在海量数据的查询方面,Elasticsearch具有出色的性能。如果HBase+ES是不是会是更好的解决方法呢?其实,这个时候会有一个思考点,Phoenix 是如何实现二级索引的?HBase 协处理器(Coprocessor)。 我的实现过程比较曲折,后文中也会提到,以帮助大家避免这些坑。在过程中,还尝试了另一种实现方案。存放两份数据,一份 HBase...