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

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

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

数据源.数据集.同步任务.数据仓库.元数据.数据目录.主题.来源系统.标签. 增量识别字段.修改同步.ES索引.HBase列族.元数据同步.DS.ODS.DW.DM.zk集群地址 == 数据源 数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器. 数据源(Data Source)顾名思义,数据的来源, 是提供某种所需要数据的器件或原始媒体. 在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息.就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样, 通过提供正确的数据源名称,你可以找到相应的数据库连接. 1

二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性.RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案. 这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join.文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index,?ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍. 理论目标 在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标: 1,高性能的范围检索. 2,数据的低冗余(

1.二级索引的核心思想是什么?2.二级索引由谁来管理?3.在主表中插入某条数据后,hbase如何将索引列写到索引表中去?4.scan查询的时候,coprocessor钩子的作用是什么?5.在split的时候,索引表在什么时候对数据划分? 本文是以华为二级索引为例: 华为在HBTC 2012上由其高级技术经理Anoop Sam John透露了其二级索引方案,这在业界引起极大的反响,甚至有人认为,如果华为早点公布这个方案,hbase的某些问题早就解决了.其核心思想是保证索引表和主表在同一个regio

转自:http://www.oschina.net/question/12_32573 二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性.RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案.这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join.文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index, ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍. 理论目标在HBase中实现

  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.

ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎. 同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据. 可以在极短的时间内存储.搜索和分析大量的数据.通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机. ES就是为高可用和可扩展而生的.一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展,称为垂直或向上扩展(Vertical Scale/Scaling Up). 另一方面,增

对于日志或指标(metric)类时序性强的ES索引,因为数据量大,并且写入和查询大多都是近期时间内的数据.我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引.hot索引负责最新数据的读写,可使用内存存储:warm索引负责较旧数据的读取,可使用内存或SSD存储:cold索引很少被读取,可使用大容量磁盘存储.随着时间的推移,数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移.针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数,副本数,单分片的segment

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

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

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

一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类.下面分别介绍一下. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成.

原文地址:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html 一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类.下面分别介绍一下. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp

kibana添加ES索引时发现kibana添加索引不生效,没有创建成功只是一闪而过 查看控制台发现报错403 解决办法: curl -XPUT -H "Content-Type: application/json" http://localhost:9200/_all/_settings -d '{"index.blocks.read_only_allow_delete": null}' 之后重新添加es索引,成功

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

4.HBASE数据迁移方案:  4.1 Import/Export  4.2 distcp  4.3 CopyTable  4.4 snapshot 快照方式迁移(以USER_info:user_log_info为例) 1.先在源集群建立该表的快照 hbase(main):003:0> snapshot "USER_INFO:user_log_info","user_log_info_snapshot" 2.在源集群执行: sudo -u hdfs hbase

1设置es索引的运行内存: 直接在启动文件里面改就好,启动命令是elasticsearch.bat,用notepad++编辑这个文件,里面添加这样的一行:SET ES_HEAP_SIZE=10g即可 2将es索引设置为.bat快捷启动,用管理员打开cmd命令窗口输入一下的命令:server.bat install es,然后通过命令:net start es便可启动es索引. 3上传文件的时候遇到异常信息:failed to send join request to master reason

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