前言:还记得那是2018年的一个夏天,天气特别热,我一边擦汗一边听领导大刀阔斧的讲述自己未来的改革蓝图.会议开完了,核心思想就是:我们要搞一个数据大池子,要把公司能灌的数据都灌入这个大池子,然后让别人用 各种姿势 来捞这些数据.系统从开始打造到上线差不多花了半年多不到一年的时间,线上稳定运行也有一年多的时间.今天想简单做个总结. 一.背景介绍 公司成立差不多十五六年了,老公司了.也正是因为资格老,业务迭代太多了,各个业务线错综复杂,接口调用也密密麻麻.有时候A向B要数据,有时候B向C要接口,有时

关注公众号:大数据技术派,回复"资料",领取1024G资料. 1 为什么需要二级索引 HBase的一级索引就是rowkey,我们仅仅能通过rowkey进行检索.假设我们相对Hbase里面列族的列列进行一些组合查询,就只能全表扫描了.表如果较大的话,代价是不可接受的,所以要提出二级索引的方案. 二级索引的思想:简单理解就是,根据列族的列的值,查出rowkey,再按照rowkey就能很快从hbase查询出数据,我们需要构建出根据列族的列的值,很快查出rowkey的方案. 2 常见的二级索引

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

NoSQL的四大种类 NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻.在大数据时代,虽然RDBMS很优秀,但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型,RDBMS渐渐力不从心,无法应对很多数据库处理任务,这时NoSQL凭借易扩展.大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟. 目前大家基本认同将NoSQL数据库分为四大类:键值存储数据库,文档型数据库,列存储数据库和图形数据库,其中每一种类型的数据库都能够解决关系型数据不能解决的问题.在实际应用中,NoSQL数据库的分

NoSQL的四大种类 NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻.在大数据时代,虽然RDBMS很优秀,但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型,RDBMS渐渐力不从心,无法应对很多数据库处理任务,这时NoSQL凭借易扩展.大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟. 目前大家基本认同将NoSQL数据库分为四大类:键值存储数据库,文档型数据库,列存储数据库和图形数据库,其中每一种类型的数据库都能够解决关系型数据不能解决的问题.在实际应用中,NoSQL数据库的分

一:HBase的二级索引 1.讲解 uid+ts 11111_20161126111111:查询某一uid的某一个时间段内的数据 查询某一时间段内所有用户的数据:按照时间 索引表 rowkey:ts+uid 20161126111111-111111 info:uid uid+ts 检索流程: 从索引表中根据时间段来查询源表rowkey 根据rowkey来查询源表 二:phoenix的安装 1.上传源文件包 2.解压到modules文件夹下 tar -zxvf phoenix-4.2.2-src

一:问题由来 1.举例 有A列与B列,分别是年龄与姓名. 如果想通过年龄查询姓名. 正常的检索是通过rowkey进行检索. 根据年龄查询rowkey,然后根据rowkey进行查找姓名. 这样的效率不高,因为要两次scan. 2.建议有一张索引表. 二:HBase的二级索引 1.讲解 rowkey是uid+ts 11111_20161126111111: 这个rowkey方便查询某一uid的某一个时间段内的数据 问题: 查询某一时间段内所有用户的数据:按照时间 索引表 rowkey:ts+uid

Hadoop生态圈-phoenix(HBase)的索引配置 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 创建索引是为了优化查询,我们可以在phoenix上配置索引方式. 一.修改hbase配置文件,以便支持索引  1>.xrsync.sh 脚本内容 [yinzhengjie@s101 ~]$ more `which xrsync.sh` #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhe

本文由  网易云发布. 作者: 范欣欣 本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权. 01 HFile索引结构解析 HFile中索引结构根据索引层级的不同分为两种:single-level和mutil-level,前者表示单层索引,后者表示多级索引,一般为两级或三级.HFile V1版本中只有single-level一种索引结构,V2版本中引入多级索引.之所以引入多级索引,是因为随着HFile文件越来越大,Data Block越来越多,索引数据也越来越大,已经无法全部加载到内存中(V1版

es修改索引副本个数 PUT index01/_settings { "number_of_replicas": 2 }

HBase的一级索引就是rowkey,我们仅仅能通过rowkey进行检索. 假设我们相对hbase里面列族的列列进行一些组合查询.就须要採用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询. 常见的二级索引方案有下面几种: 1.MapReduce方案 2.ITHBASE方案 3.IHBASE方案 4.Coprocessor方案 5.Solr+hbase方案 MapReduce方案 IndexBuilder:利用MR的方式构建Index 长处:并发批量构建Index 缺点:不能实时构建Index 举例:

es创建索引的格式,并初始化数据 学习了:https://www.imooc.com/video/15759 1, 创建格式 POST 127.0.0.1:9200/book/novel/_mappings { "novel":{ "properties": { "word_count": { "type": "integer" }, "author": { "type&quo

一.简介 ES中的索引都进行分片,每个分片都会保存多个副本.这些副本称为复制组,在添加或删除索引时必须同步副本.如果不这样,从不同的副本中读取的索引可能截然不同.保持分片副本同步并从中提供读取的过程被称为数据复制模型. ES的数据复制模型基于主备份模型.该模型基于单一复制的副本组,该模型对应的分片充当主分片[primary shard].其它副本称为备份分片[replica shards].主分片作为全部索引操作的主入口,它负责验证副本并确保副本的正确性.当主分片接受到一个索引操作请求时,它还负

/******************************************************* * * 作者:朱皖苏 * 创建日期:20180508 * 说明:此文件只包含一个类,具体内容见类型注释. * 运行环境:.NET 4.0 * 版本号:1.0.0 * * 历史记录: * 创建文件 朱皖苏 20180508 14:00 * *******************************************************/ using DBEN.Basic.

1. HBase的存储形式 hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容. 其在region内大多以升序的形式排列,唯一的时logTime是以降序的形式进行排列. 所以,rowKey里越靠近左边的信息越容易被检索到.其设计时,要考虑把重要的信息放左边,不重要的信息放到右边.这样可以提高查询数据的速度.最重要的提高索引速度的就是设计合适的rowKey. 在做RowKey设计时,请先考虑业务是读比写多,还

1:需求: 解决海量数据的存储,并且能够实现海量数据的秒级查询 Hbase是典型的nosql,是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统,在需要的时候可以进行实时的大规模数据集的读写操作:但是hbase的语法非常固话,即便在hbase之上嫁接了phoneix在应对复杂查询的时候,仍然力不从心: 所以说很多公司在历史遗留问题,最开始数据存储在hbase上,当业务越来越复杂,数据量越来越大的时候,使用hbase构建复杂的查询就很吃力了,甚至很多指标无法完成: 这个时候,我们就是用elasti

文章来源:http://www.open-open.com/lib/view/open1421501717312.html 实现目的: 由于hbase基于行健有序存储,在查询时使用行健十分高效,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.想要实现这样的功能,我们可以采用两种方法: 使用hbase提供的filter, 自己实现二级索引,通过二级索引 查询多符合条件的行健,然后再查询hbase. 第一种方法不多说了,使用起来很方便,但是局限性也很大,hba

实现原理: 1.读取hbase数据每页的数据时多取一条数据.如:分页是10条一页,第一次查询hbase时, 取10+1条数据,然后把第一条和最后一条rowkey数据保存在redis中,redis中的key为用户的token+URL.即token.set(token+url:list<String>); 2.前台点击下页时,查询当前页(currentPagae)在redis的list是否存在list.get(currentPage)的rowkey.如果存在,则以之前为startRowKey,取1

hbasene(https://github.com/akkumar/hbasene)是开源项目,在hbase存储上封装使用Lucene来创建索引,代码API非常简单,熟悉lucene的朋友可以很方便地创建.     以下为测试代码,完成读取一张hbase上记录url和用户id的表,对其创建索引并进行简单的基于url的索引的代码.当取到search的结果后,就可以拿到想要的数据了.由于分词后将原始内容进行了反向索引,所以匹配就转化为了查询,速度相当快.     其中getDocumentFrom

Coprocessor方式二级索引 1. Coprocessor提供了一种机制可以让开发者直接在RegionServer上运行自定义代码来管理数据.通常我们使用get或者scan来从Hbase中获取数据,使用Filter过滤掉不需要的部分,最后在获得的数据上执行业务逻辑.但是当数据量非常大的时候,这样的方式就会在网络层面上遇到瓶颈.客户端也需要强大的计算能力和足够大的内存来处理这么多的数据,客户端的压力就会大大增加.但是如果使用Coprocessor,就可以将业务代码封装,并在RegionSer

1.简介 MapReduce计算框架是二代hadoop的YARN一部分,能够提供大数据量的平行批处理.MR只提供了基本的计算方法,之所以能够使用在不用的数据格式上包括HBase表上是因为特定格式上的数据读取和写入都实现了各自的inputformat和outputformat,这样MR就通过这两个接口屏蔽了各个数据源的产异性,统一计算框架.本文主要介绍如何让HBase表作为MR计算框架的输入和输出源,并通过实现一个简历二级索引的小例子来介绍. 2. HBase与MR关系 HBase和MapRedu