转载自http://blog.csdn.net/ryantotti/article/details/13295325 在二级索引的实现技术上一般有几个方案: 1.      表索引 使用单独的hbase表存储索引数据,业务表的索引列值做为索引表的rowkey,业务表的rowkey做为索引表的qualifier或value. 问题:对数据更新性能影响较大:无法保证一致性:Client查询需要2次RPC(先索引表再数据表). 2.      列索引 与业务表使用相同表,使用单独列族存储索引,用户数据

摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题 查询需求 多个查询条件构成多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合查询条件的数据 HBase的局限性 HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1f59bf01018apd.html 附hbase如何创建二级索引以及创建二级索引实例:http://www.aboutyun.com/thread-8857-1-1.html 华为二级索引(原理):http://my.oschina.net/u/923508/blog/413129 在HBase中,表格的Rowkey按照字典排序,Region按照RowKey设置split point进行shard,通过这种方式实现的全局

摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题 查询需求 多个查询条件构成多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合查询条件的数据 HBase的局限性 HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的

摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题 查询需求 多个查询条件构成多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合查询条件的数据 HBase的局限性 HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的

  一.为什么要使用Solr做二级索引二.实时查询方案三.部署流程3.1 安装HBase.Solr3.2 增加HBase复制功能3.3创建相应的 SolrCloud 集合3.4 创建 Lily HBase Indexer 配置3.5创建 Morphline 配置文件3.6 注册 Lily HBase Indexer Configuration 和 Lily HBase Indexer Service3.7 同步数据3.8批量同步索引3.9 设置多个indexer四.数据的增删改查4.1 增加4.

概述 在Hbase中,表的RowKey 按照字典排序, Region按照RowKey设置split point进行shard,通过这种方式实现的全局.分布式索引. 成为了其成功的最大的砝码. 然而单一的通过RowKey检索数据的方式,不再满足更多的需求,查询成为Hbase的瓶颈,人们更加希望像Sql一样快速检索数据,可是,Hbase之前定位的是大表的存储,要进行这样的查询,往往是要通过类似Hive.Pig等系统进行全表的MapReduce计算,这种方式既浪费了机器的计算资源,又因高延迟使得应用黯

代码下载#include "CELLWinApp.hpp"#include <gl/GLU.h>#include <assert.h>#include <math.h>#pragma comment(lib,"opengl32.lib")#pragma comment(lib,"glu32.lib")#pragma comment(lib,"winmm.lib") /*** 这个例子介绍如何

在单机上运行hbase 二级索引: import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; impo

LSM树由来.设计思想以及应用到HBase的索引   讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由来,数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文)的持久化

HBase 备份的方式有三种: 1.下线备份 (1)停止集群. (2)Distcp (3)restore 2.在线备份 -replication 3.在线北大 -CopyTable 4.在线备份-Export

文章转自 https://blog.csdn.net/caomiao2006/article/details/52145477 Mysql目前主要有以下几种索引方式:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE. 那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持.其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR.VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引.值得

文章摘自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aca42510102v5l2.html Mysql目前主要有以下几种索引方式:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE. 那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持.其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR.VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引.值得一提的是,在数

spark的纹理索引方式是左下为最小值0 右上为最大值k ,遍历顺序为横向即: 3 4 5 0 1 2 而常规的纹理帧序列是这样的: 0 1 2 3 4 5 所以,为了让spark的纹理遍历顺序能按照常规的纹理遍历顺序,需要改spark的源码; 在SPARK核心工程的SPK_QuadRenderBehavior.h头文件中 247行:完成如下修改即可: inline void QuadRenderBehavior::computeAtlasCoordinates(const Particle&

pandas中DataFrame的ix,loc,iloc索引方式的异同 1.loc: 按照标签索引,范围包括start和end 2.iloc: 在位置上进行索引,不包括end 3.ix: 先在index上索引,索引不到就在index的位置上进行索引(如果index非全整数),不包括end

使用方式 CREATE TABLE `user` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名', `password` varchar(32) NOT NULL COMMENT '密码,加密存储', `phone` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '注册手机号', `email` varchar(50) DEFAULT NULL C

[详细解析]MySQL索引详解( 索引概念.6大索引类型.key 和 index 的区别.其他索引方式) MySQL索引的概念: 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度. 索引分为:聚簇索引.非聚簇索引.聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的,而非聚簇索引就不一样了:聚簇索引:能提高多行检索的速度,非聚簇索引:单行的检索很快. 要注意的是,建立太多的索

上文针对Faiss安装和一些原理做了简单说明,本文针对标题所列三种索引方式进行编码验证. 首先生成数据集,这里采用100万条数据,每条50维,生成数据做本地化保存,代码如下: import numpy as np # 构造数据 import time d = 50 # dimension nb = 1000000 # database size # nq = 1000000 # nb of queries np.random.seed(1234) # make reproducible xb =

HBase二级索引.读写流程 一.HBse二级索引方案 1.1 基于Coprocessor方案 1.2 Phoenix二级索引特点 1.3 Phoenix 二级索引方案 二.HBase读写流程 2.1 HBase写数据流程 2.2 HBase读数据流程 相关优秀博文案例: 博客园:花未全开*月未圆:HBase的二级索引 博客园:small_k:hbase实践之协处理器Coprocessor 简书:5c7b85ab9023:Hbase使用Coprocessor构建二级索引 CSDN:菜鸟级的IT之

在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. MyISAM索引实现 MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址.下图是MyISAM索引的原理图: 这里设表一共有三列,假设我们以Col1为主键,则上图是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意.可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址.在MyISAM中,主索引和辅助索引(Se