企业级技术解决方案：hbase+es

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elasticsearch架构在hbase之上；

海量的数据存储使用hbase，数据的即席查询（快速检索）使用elasticsearch

通过elasticsearch+hbase就可以做到海量数据的复杂查询；

在操作之前，我们还要考虑：一批数据在elasticsearch中构建索引的时候，针对每一个字段要分析是否存储和是否构建索引；

实际生产中，一遍文章要分成标题和正文；但是正文的量是比较大的，那么我们一般会在，在hbase中存储正文（hbase本身就是做海量数据的存储）；这样通过es的倒排索引列表检索到关键词的文档id，然后根据文档id在hbase中查询出具体的正文

（当然具体情况看具体需求）

分析，数据哪些字段需要构建索引：

文章数据（id、title、author、describe、conent）

字段名称	是否需要索引	是否需要存储
Id	默认索引	默认存储
Title	需要	需要
Author	看需求	看需求
Dscribe	需要	存储
Content	看需求（高精度查询，是需要的 ）	看需求
Time	需要	需要

2：mapping的配置信息

​
curl -XPUT http://hadoop01:9200/articles -d '
{  
    "settings":{  
         "number_of_shards":3,  
         "number_of_replicas":1  
    },  
    "mappings":{  
         "article":{  
             "dynamic":"strict",  
             "properties":{  
                 "id":{"type": "string", "store": true},  
                 "title":{"type": "string","store": true,"index" : "analyzed","analyzer": "ik_max_word"}, 
                 "from":{"type": "string","store": true}, 
                 "readCounts":{"type": "integer","store": true},  
                 "content":{"type": "string","store": false,"index": "no"},
                 "times": {"type": "string", "index": "not_analyzed"}
             }  
         }  
    }  
} '
​

3： 架构设计