常见的是采用底层基于Apache Lucene的Elasticsearch(下面简称ES)或Apache Solr ,来构建强大的索引能力、搜索能力, 例如支持模糊查询、全文检索、组合查询、排序等。 1、Lily HBase Indexer: LilyHBase Indexer(也简称 HBase Indexer)是国外的NGDATA公司开源的基于solr的索引构建工具, 特色是其基于HBase的备份机制,开发...
常见的二级索引我们一般可以借助各种其他的方式来实现,例如Phoenix或者solr或者ES等 协处理器 1.出现 Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括:无法轻易建立“二级索引”,难以执行求和、计数、排序等操作。比如,在旧版本的(<0.92)Hbase 中,统计数据表的总行数,需要使用 Counter 方法,执行一次 MapReduce Job ...
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。
你最好是写入 es 的数据小于等于,或者是略微大于 es 的 filesystem cache 的内存容量 然后你从 es 检索可能就花费 20ms,然后再根据 es 返回的 id 去 hbase 里查询,查 20 条数据,可能也就耗费个 30ms,可能你原来那么玩儿,1T 数据都放 es,会每次查询都是 5 ~ 10 秒,现在可能性能就会很高,每次查询就是...
这时候我们就需要用ES来建立二级索引了,原始数据存在HBase中,索引存在ES中,如下图所示: 图片 原理流程 将原始数据存入HBase 将需要查询的条件字段及Rowkey存入ES 客户端发送请求会根据组合查询条件去ES中查找到对应的RowKey ES返回RowKey给客户端 客户端根据ES返回的结果(RowKey)查询HBase数据 ...
* 读取配置 * @param env */privatevoidreadConfiguration(CoprocessorEnvironment env){Configuration conf=env.getConfiguration();esAddress=conf.get("es_address");index=conf.get("es_index");family=conf.get("family");}@Overridepublicvoidstart(CoprocessorEnvironment e)throws IOException{readConfiguration(e...
四个字总结的话,我觉得就是“各司其职”,HBase 就用来存储,ES 就用来做索引,况且目前的实际情况跟文章中说的也很像,要查询的字段就几个,而其他的字段又很大又没用,没必要都丢到 ES 中,浪费查询效率 2.4 Solr+hbase方案 Solr是一个独立的企业级搜索应用server,它对并提供相似干Web-service的API接口。用户...
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%...
我们对现存的二级索引方案进行了分析，除原生Filter外大致可以分为三种。Elastic Search + HBase这个方案流行度最高，在ES中存储索引信息，HBase存储数据本身，两者协同完成索引查询。方案的优点是组合成熟产品，实施难度低；但缺点也有很多，首先是整体架构复杂、设备投入增加、运维成本高；其次是性能相对较低，...