ElasticSearch是一种基于Lucene的分布式全文搜索引擎，携程用ES处理日志，目前服务器规模500+，日均日志接入量大约200TB。随着日志量不断增加，一些问题逐渐暴露出来：一方面ES服务器越来越多，投入的成本越来越高；另一方面用户的满意度不高，日志写入延迟、查询慢甚至查不出来的问题一直困扰着用户；而从运维人员的角度看，ES的运维成本较高，运维的压力越来越大。一、为什么选择ClickH
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2023-08-18 21:56:10
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Elasticsearch 在生产环境实践经验，最佳的情况下，是仅仅在 ES中就存少量的数据，就是你要用来搜索的那些索引，如果内存留给 filesystem cache 的是 100G，那么你就将索引数据控制在 100G 以内，这样的话，你的数据几乎全部走内存来搜索，性能非常之高，一般可以在 1 秒以内。结合Hbase优化：Hbase 的特点是适用于海量数据的在线存储，就是对 hbase 可以写入
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2023-08-04 10:28:17
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本篇博文主要对HyperBase（HBase）、Search（ElasticSearch）的索引类型及具体存储位置进行概要总结，让大家从整体上了解TDH平台中HyperBase和Search索引的管理。后续会在大数据核心原理与实践专栏中对索引相关知识进行详细讲解。ESSearch索引类型存放位置在早期ESSearch1.X版本，会将索引存在内存，但之后发现没啥明显提升，就在2.X版本去掉了内存存储
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2023-07-17 15:20:50
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# Elasticsearch (ES) 与 HBase 的结合应用
在大数据应用中，Elasticsearch（ES）和 HBase 是两种被广泛使用的技术，它们各自有着不同的特点，但在某些场景下可以结合使用，增加数据处理及检索的效率与灵活性。
## Elasticsearch (ES)
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的搜索引擎，提供实时搜索和分析的能
# 介绍HBase 和 Elasticsearch
HBase和Elasticsearch是两种流行的开源分布式数据库。它们在不同的场景下有着各自的优势和用途，本文将对它们进行介绍并比较。
## HBase
Apache HBase是一个开源的分布式数据库，它是Apache Hadoop项目的一部分。HBase是一个面向列的数据库，可以存储大规模的结构化数据。它主要用于处理非结构化和半结构化
原创
2024-07-06 03:42:55
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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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文章目录导读架构设计性能测试实战举例数据写入数据检索优化意见心得 导读看到这个标题，了解ElasticSearch的同学可能就要说为什么做数据检索要加上Hbase，ElasticSearch本身的存储性能不是就足以支撑海量数据吗？ 首先ElasticSearch针对海量数据的存储我认为存在两个较大的缺点： 1、写入效率相对较低，虽然和Hbase一样都是采用LSM树（LSM 通过将磁盘的随机写转化
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2023-08-09 10:15:32
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使用Hbase协作器(Coprocessor)同步数据到ElasticSearch最近项目中需要将Hbase中的数据同步到ElasticSearch中，需求就是只要往Hbase里面put或者delete数据，那么ES集群中，相应的索引下，也需要更新或者删除这条数据。本人使用了hbase-rirver插件，发现并没有那么好用，于是到网上找了一些资料，自己整理研究了一下，就自己写了一个同步数据的组件，
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2024-08-13 15:50:04
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hbase，mongodb，redis都属于nosql型存储方案。在实际的项目实践上看，他们的系统存储及处理的数量由大到小。HBase基于列存储，提供<key, family:qualifier, timestamp>三项坐标方式定位数据，由于其qualifier的动态可扩展型（无需schema设计，可存储任意多的qualifier），特别适合存储稀疏表结构的数据（比如互联网网页类）。
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2024-02-22 11:57:32
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1. hbase: hbase + phoenix: 强大的大数据 key-value + 大数据关系型引擎 (无 join,join 性能差) 单节点,可靠性差.
深入HBase架构解析（一）
详细模块图,和流程图 读写流程模块图, 无读写时序图.启动注册流程,读写流程.水平扩容, rowKey 设置要小心. 写快,读慢 (通过副本,和 分
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2023-08-03 12:26:44
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HBase分布式数据库，面向列存储(准确的说是面向列族)，支持实时、随机读写。HDFS 为 Hbase 提供可靠的底层数据存储服务，MapReduce 为 Hbase 提供高性能的计算能力，Zookeeper 为 Hbase 提供
稳定服务和Failover机制，因此，Hbase 是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。
列式存储的好处：由于查询中的选择规则是通
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2023-07-08 19:55:19
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表结构设计列族数量的设定以用户信息为例，可以将必须的基本信息存放在一个列族，而一些附加的额外信息可以放在另一列族； 尽量避免设计过多的列族。行键的设计设计原则： 将需要批量查询的数据尽可能连续存放 CMS系统----多条件查询 尽可能将查询条件关键词拼装到rowkey中，查询频率最高的条件尽量往前靠HBase的设计原则HBase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key（co
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2023-05-30 14:22:32
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一．HBASE介绍HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建大规模结构化的存储集群。HBase的目标是存储并处理大型数据，具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。与MapReduce的离线批处理计算框架不同，HBase是一个可以随机访问的存储和检索数据平台，弥补了HDFS不能随机访问数
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2023-07-12 10:26:40
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1. 业务背景得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展，日志场景逐步产生了一些新需求，主要表现在：应用数量逐步增多，研发需要打印更多的日志定位业务问题，安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛，我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse，以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行
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2024-06-27 21:10:24
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# 教你如何实现HBase和Elasticsearch场景
## 一、整体流程
首先，我们需要了解整个实现HBase和Elasticsearch场景的流程。下面是具体步骤：
```mermaid
erDiagram
HBase --> Elasticsearch: 实现数据同步
```
## 二、具体步骤及代码实现
### 1. 创建HBase表
首先需要在HBase中创建表，
原创
2024-06-25 03:16:52
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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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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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在具体开发项目之前，先来了解一下ES中的几个特性：一、ES中的_source字段 在ES中包含一个特殊的字段：_source 当我们在ES中对数据建立索引的时候，在ES底层其实会存储两份数据，一份是原始文档的内容，还有一份是对原始文档分词产生的倒排索引内容。其中原始文档内容会存储到_source这个字段里面，咱们前面在学习JavaAPI操作ES的时候，通过search查询的结果数据，最终在解析的时
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2023-12-21 12:41:40
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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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HBase学习（五）一、HBase索引案例（使用redis存储索引）在这里是简单模拟将索引存到redis中，再通过先查询索引再将Hbase中的数据查询出来。
需要考虑的问题：
1、建立redis的连接，建立Hbase的连接
2、如何创建索引，即创建索引的key和value的设计
3、如何通过将查到的索引，去查询到对应Hbase的数据添加依赖<!-- https://mvnre
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2023-07-12 10:31:20
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