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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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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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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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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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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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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# 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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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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# 用Elasticsearch构建HBase二级索引的指南
在大数据时代，HBase是一个非常流行的NoSQL数据库，因为它能够处理大规模的结构化数据。然而，HBase的查询功能相对简单，并不支持复杂查询，尤其是在创建二级索引方面。为了解决这个问题，我们可以结合Elasticsearch，它支持全文检索和复杂查询，可以很好地作为HBase的二级索引。
## 什么是二级索引？
在数据库中，索
原创
2024-09-03 07:37:02
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Mongodb和Hbase的对比1.Mongodb bson文档型数据库，整个数据都存在磁盘中，hbase是列式数据库，集群部署时每个familycolumn保存在单独的hdfs文件中。2.Mongodb 主键是“_id”,主键上面可以不建索引,记录插入的顺序和存放的顺序一样，hbase的主键就是row key，可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)
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2023-07-28 13:37:41
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标题二级索引的基本介绍协处理器1.出现2.协处理器有两种： observer 和 endpoint3.协处理器加载方式4.协处理器Observer应用实战 二级索引的基本介绍出现原因： 由于HBase的查询比较弱，如果需要实现类似于 select name,salary,count(1),max(salary) from user group by name,salary order by sa
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2023-07-11 13:05:31
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phoenix构建二级索引1、为什么需要用二级索引？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，全表扫描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r
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2023-07-28 08:39:02
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目录hbase+esOBServerEndpointCoprocessor加载 静态加载 动态加载phoenix+hbase构建二级索引方案phoenix使用Global Indexing的二级索引Local Indexing的二级索引本文介绍基于hbase+es 和 phoenix两种方案。 hbase+eshbase+es索引方案即可根
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2023-09-01 11:06:50
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HBaes介绍HBase是什么？ 数据库 非关系型数据库（Not-Only-SQL） NoSQL 强依赖于HDFS（基于HDFS） 按照BigTable论文思想开发而来 面向列来存储 可以用来存储：“结构化”数据，以及“非结构化”数据 一个另新手程序员不爽的地方： HBase在查询数据的时候，只能全表扫描（最少要按照某
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2023-09-13 22:03:11
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一、项目概览二、项目整体架构流程 1：项目的数据来源可以是通过爬虫到互联网上采集的数据，也可以是企业数据库中的内部数据 2：根据数据的来源不同，使用不同的程序将数据入库到HBase，实现海量数据存储 3：针对HBase中的数据在ES中建立索引。注意：并不是把HBase中数据的完整内容全部在ES中建立索引，只需要将检索用到的那些字段在ES中建立索引即可。例如：HBase存储的原始数据有20个字段，在
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2023-08-18 16:30:29
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HBase 和 Hive 的差别是什么，各自适用在什么场景中？结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。一、区别：Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交
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2023-08-12 22:36:48
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# 在HBase中建立二级索引
在HBase中，对于大数据查询来说，建立二级索引是非常重要的。一般情况下，HBase只提供了单一主键查询的功能，如果需要进行范围查询或其他复杂查询，就需要建立二级索引。本文将介绍如何在HBase中为表建立二级索引，以提高查询效率。
## 什么是二级索引
二级索引是一种辅助数据结构，通过它可以快速定位到数据记录。在HBase中，二级索引通常是通过另外的表来实现的
原创
2024-05-27 05:48:39
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何为Hbase的二级索引?在hbase中并不是所有的查询维度都可以依靠rowkey来完成,rowkey的索引单一,对于多维度的查询比较困难,不是所有的列信息都包含在了rowkey中.一般的,当我们知道某一列的某一个值F:C1-C11的时(F为列簇,C11为C1列下的具体值),但是并不知道其对应的rowkey,并且我们还想获取F:C2:C21的值.这时我们可以对F:C1这列建索引,我们需要做的是建立
