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

一.概述 Hbase适用于大表的存储,通过单一的RowKey查询虽然能快速查询,但是对于复杂查询,尤其分页.查询总数等,实现方案浪费计算资源,所以可以针对hbase数据创建二级索引(Hbase Secondary Indexing),供复杂查询使用. Solr是一个高性能,采用Java5开发,基于Lucene的全文搜索服务器.同时对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置.可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面,是一款非常优秀的全文搜索引擎.

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HBase —— Hadoop Database的简称 ,hbase 是分布式,稀疏的,持久化的,多维有序映射,它基于行键rowkey,列键column key,时间戳timestamp建立索引.它是一个随机访问的存储和检索数据的平台.hbase 可以存储结构化,半结构化的数据 Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大数据,并使用MapReduce来处理.Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据,任意的格式甚至非结构化的处理. Hadoop只能执行批量处理,并且只以顺序方式访问数据.这意味着

  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

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

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

关于Hbase的cache配置 在hbase中的hfilecache中,0.96版本号中新添加了bucket cache, bucket cache通过把hbase.offheapcache.percentage配置为0来启用, 假设hbase.offheapcache.percentage的配置值大于0时,直接使用堆外内存来管理hbase的cache, 通过把hfile.block.cache.size的值设置为0会禁用HBASE的cache功能. 首先在CacheConfig.instant

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

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

HBASE安装与配置 备注: 1:本文在hadoop的完全分布式基础上部署hbase 2:本文使用的是小博主自己搭建的zookpeer服务,未使用hbase本身的zookpeer服务 本文内容在以下前提下进行配置: 1:master为s100,其他为regionserver(s1,s2,s3) 2:linux主机名需要修改 3:配置主机之间的解析名 例:vim /etc/hosts master 192.168.1.1 slave_1 192.168.1.2 slave_2 192.168.1.

1.创建一个新的索引并且添加一个配置 2.更新索引配置:(更新分词器为例子) 更新分词器前,一定要关闭索引,然后更新,最后再次开启索引 url:PUT http://127.0.0.1:9200/suoyinpeizhi/_settings/ 参数: { "analysis": { "analyzea": { "content": { "type": "custom", "tokenizer&qu

说明 安装 配置 启动 网页效果 一点废话 本文介绍hbase集群配置 说明 hbase想正确配置成功的前提是,你必须知道hadoop集群和zookeeper集群是如何配置的 安装 下载地址 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/2.1.1/ tar -zxvf hbase-2.1.1-bin.tar.gz 解压 mv hbase-2.1.1 hbase 换名 配置环境变量 sudo vim /etc/profile 添加 export HBASE_HOME

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

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

HBase 安装与配置 首要配置 配置时间同步(所有节点上执行) yum -y install chrony vi /etc/chrony.conf #写入(7版本用server:8版本用pool): server time1.aliyun.com iburst 或 pool time1.aliyun.com iburst #保存配置并退出 systemctl enable --now chronyd systemctl status chronyd #执行后如果看到running则表示成功 步

基于 HDP2.4安装(五):集群及组件安装 创建的hadoop集群,修改默认配置,将hbase 存储配置为 Azure Blob Storage 目录: 简述 配置 验证 FAQ 简述: hadoop-azure 提供hadoop 与 azure blob storage 集成支持,需要部署 hadoop-azure.jar 程序包,在HDP2.4 安装包中已默认提供,如下图: 配置成功后,读写的数据都存储在 Azure Blob Storage account 支持配置多个 Azure Bl

hbase ganglia 显示器 hbase 构造 hadoop-metrics2-hbase.properties *.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31 *.sink.ganglia.period=10 hbase.sink.ganglia.period=10 hbase.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8649 hbase.class=org.a