ES数据的新增、修改、删除的底层原理
一、ES的搜索过程： 1、query phase 查询阶段： 1.客户端发送请求，接受到的节点变成coordinate node协调节点；
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2023-12-11 14:01:35
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一、索引库的操作索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。 我们要想es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。1.1 mapping映射属性mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：type：字段数据类型，常见的简单类型有：字符创：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）数值：long、integer、short、byt
es 第一是准实时的，数据写入 1 秒后可以搜索到；可能会丢失数据的。有 5 秒的数据，停留在 buffer、translog os cache、segment file os cache 中，而不在磁盘上，此时如果宕机，会导致 5 秒的数据丢失。归根结底，你要让 es 性能要好，最佳的情况下，就是你的机器的内存，至少可以容纳你的总数据量的一半。根据我们自己的生产环境实践经验，最佳的情况下，是仅仅
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2023-08-18 17:02:43
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写在前面项目的日志模块中的日志数据都存储在 HBase 中，由于 HBase 只有 rowkey 这个一级索引的特性，为了方便对日志数据的个别字段进行查询，就需要额外创建二级索引之前参考了网络上非常多的二级索引实现方案，各种方案的思路都是大同小异，无非就是把查询字段和 rowkey 做一个关联，存储在 HBase / ES / MySQL 等等地方，最终决定尝试采取用 Elasticsearch
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2023-08-18 16:35:52
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早些时候学习hadoop的技术，我一直对里面两项技术倍感困惑，一个是zookeeper，一个就是Hbase了。现在有机会专职做大数据相关的项目，终于看到了HBase实战的项目，也因此有机会搞懂Hbase原理。 首先来点实在的东西，假如我们已经在服务器上部署好了Hbase应用，作为客户端或者说的具体点，本地开发环境如何编写程序和服务端的Hbase进行交互了? 下面我将展示这些，首先看工程的结
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2023-08-23 22:32:46
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# 使用HBase进行索引
在大数据领域中，HBase是一个广泛使用的分布式数据库，通常用于存储海量数据。然而，HBase并不支持像传统关系型数据库那样的索引功能，这给开发者带来了一定的挑战。在本文中，我们将探讨如何在HBase中实现索引，以解决一个实际问题。
## 背景
假设我们有一个旅行网站，用户可以在网站上搜索各种旅行路线。我们希望为用户提供一个能够快速检索旅行路线的功能，以提高用户体
原创
2024-06-17 04:05:20
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HBase不支持多条件查询，不提供二级索引，难以满足用户对检索功能多样性和高效率两方面的需求。由索引模块的需求分析可知，本文解决通过，提出数据与索引的分离，利用HBase数据库的存储模式灵活多变，容纳海量数据等特点，结合ES的快速建立索引和提供多样化的查询接口等优势，构建基于ES的HBase二级索引方案。从HBase二级索引现状可知，目前主要解决思路分为两种：第一种是开发人员手动创建和维护索引表，
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2023-07-11 13:05:09
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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
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2023-10-13 12:08:47
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前言; es整合hbase实现二级索引的目的,只要是因为hbase不具备全文检索,只有rowkey是全局的唯一标识,在大量数据的前提下,想要根据字段进行检索,没办法利用rowkey就会出现效率低下的情况.刚好es具备全文检索的优良传统,两个优秀的框架注定是要擦出点火花来的.设计思想: 在es中存储标题，在hbase 中存储正文实现思路: 1.使用代码解析excel,读取excel的内容 2.将读取
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2023-07-11 13:04:56
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ElasticSearch的River机制ElasticSearch自身提供了一个River机制，用于同步数据。这里可以找到官方目前推荐的River：http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/rivers/current/但是官方没有提供HBase的River。其实ES的River非常简单，就是一个用户打包好的jar包，ES负责找到一个
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2023-12-06 13:21:34
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在上一篇博客中，介绍了ES中的一些核心概念和ES、Kibana安装方法。本节开始，我们从索引开始来学习ES的操作方法。 1 创建索引¶
创建一个索引的方法很简单，在Kibana中运行下行请求即可创建一个名为“index1”的索引：PUT /index1 运行结果如下所示，左侧为我们输入的请求语句，递减三角形按钮运行后，出现右侧返回结果。
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2023-08-18 16:53:09
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为什么需要创建二级索引 HBase对于多条件组合查询这种应用场景是非常不占优势的，甚至可以说就是其短板，一般情况下，我们有两种方式查询Hbase中的数据 通过Rowkey查询数据，Rowkey里面会组合固定查询条件，但是需要把多组合查询的字段都拼接在Rowkey中，这是不可能的
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2023-08-18 16:31:25
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基于HBase的存储方案并没解决数据的高效检索问题。在实际应用中，经常有根据特定的几个字段进行组合后检索的应用场景，而HBase采用row key作为索引，不支持多条件查询。 由于在HBase中，表的每行都是按照RowKey的字典序排序存储，表的数据是按照RowKey区间进行分割存储成多个region，所以HBase主要适用下面
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2023-10-13 14:32:15
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01 HBase简介HBase是一个构建在HDFS之上，用于海量数据存储分布式列存储系统。参见下图，由于在HBase中：表的每行都是按照RowKey的字典序排序存储表的数据是按照RowKey区间进行分割存储成多个region所以HBase主要适用下面这两种常见场景：适用于基于rowkey的单行数
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2023-07-01 12:48:05
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为什么需要Secondary Index 对于HBase而言，如果想精确地定位到某行记录，唯一的办法是通过rowkey来查询。如果不通过rowkey来查找数据，就必须逐行地比较每一列的值，即全表扫瞄。对于较大的表，全表扫瞄的代价是不可接受的。 但是，很多情况下，需要从多个角度查询数据。例如，在定位某个人的时候，可以通过姓名、身份证号、学籍号等不同的角度来查询，要想把这么多角度的数据都放到rowke
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2024-04-23 17:49:59
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# 从HBase迁移到ES的教程
## 整体流程
我们需要将HBase中的数据迁移到ES索引，整个流程包括以下步骤：
```mermaid
journey
title 数据迁移到ES索引流程
section 初始化
开发环境准备: 开发者环境中需要安装HBase和ES
section 数据准备
从HBase中读取数据
secti
原创
2024-06-10 03:36:50
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在 Elasticsearch 中，索引是一个非常重要的概念，它是具有相同结构的文档集合。类比关系型数据库，比如 Mysql, 你可以把它对标看成和库同级别的概念。今天小哈将带着大家了解, 在 Elasticsearch 中，都是如何对索引进行操作的。目录一、创建索引二、删除索引三、获取索引信息四、打开/关闭索引一、创建索引1.1 开始创建索引您可以通过 Elasticsearch 的 RESTF
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2024-03-12 11:43:12
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目录组合标签计算-传统方案基于ES+Hbase组合标签方案传统方案痛点上一篇下一篇组合标签计算-传统方案痛点应用角度： 筛选客群得分别在多个索引搜索后，再做聚合，比较麻烦技术角度： 架构较重，维护复杂 Sql能力差(join和聚合等)，开发成本大， 定制开发，扩展不灵活 ES vs Hbasees主要是个查询引擎，大量存的代价较大，Hbase优势在大规模读写1）数据量 随着数据量的增加，
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2023-08-05 12:50:05
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HBase一个令人惋惜的地方，就是不支持二级索引。因此，社区有了很多补充方案来填补HBase的二级索引能力的缺陷。今天，我们就来看看有哪些二级索引方案，通过对比各个方案的优缺点，并结合我们的具体场景做出二级索引方案选型。1.为什么需要二级索引HBase系统单纯从解决大数据实时读写问题角度出发，重点关注于分布式存储的扩展性、容错性、读写性能等方面，为此也牺牲了很多传统关系型数据库的功能，比如事务，S
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2023-07-21 15:47:17
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# 如何在 HBase 中添加索引
HBase 是一个分布式、面向列的 NoSQL 数据库系统，通常用于存储大量的结构化数据。在使用 HBase 进行数据存储和查询时，经常需要使用索引来提高查询效率。本文将介绍如何在 HBase 中添加索引，并提供一个实际的示例来解决一个问题。
## 为什么需要在 HBase 中添加索引
在 HBase 中，数据是按行存储的，每一行数据都有一个唯一的行键。当
原创
2024-03-29 08:09:13
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