摘要:本篇是本人在做一个大数据项目时,对于系统架构的一点总结,如何在保证存储量的情况下,又能保证数据的检索速度。前提:      Solr、SolrCloud提供了一整套的数据检索方案,HBase提供了完善的大数据存储机制。需求:      1、对于添加到HBase中的结构化数据,能够检索出来。      &
转载 2023-08-27 16:24:24
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(一) hbase+solr概念环境搭建概念:Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(re
转载 2023-12-19 23:41:22
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项目需求使用Solr模拟京东站内的商品搜索功能,要求满足如下需求:可以根据关键字搜索商品信息;可以根据商品分类价格过滤搜索结果;可以根据价格排序如果你有精力的话,还可以实现基本的分页功能,但很遗憾的是这里暂不实现分页。最后你要达成的界面效果如下图所示。项目环境搭建下面,我画出了该项目的系统架构图。 仔细看完上面这张系统架构图之后,问在该项目中是不是要整合Spring、SpringMVC以及MyB
转载 2023-11-03 19:10:45
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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
转载 2023-08-29 21:23:04
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一、过滤器(Filter)基础API中的查询操作在面对大量数据的时候是非常苍白的,这里Hbase提供了高级的查询方法:FilterFilter可以根据簇、列、版本等更多的条件来对数据进行过滤,基于Hbase本身提供的三维有序(主键有序、列有序、版本有序),这些Filter可以高效的完成查询过滤的任务。带有Filter条件的RPC查询请求会把Filter分发到各个RegionServer,是一个服
HBase的布隆过滤器详解1.布隆过滤器的简单介绍2.布隆过滤器的原理分析2.1 哈希表存在的问题2.2 布隆过滤器的原理2.2.1 原理详解2.2.2 布隆过滤器失误率的调节2.2.3 布隆过滤器的完整体3.HBase是如何使用布隆过滤器的3.1 HBase的基本回顾3.2 HBase的块索引机制及存在的问题3.3 HBase布隆过滤器的作用4.大战后的悠闲时光4.1 布隆过滤器的存储在哪?4
# HBaseSolr: 实时搜索与分析 在当前的大数据时代,数据的快速存储实时查询变得异常重要。HBaseSolr正是这个背景下应运而生的两个强大的工具。HBase是一个高可扩展、分布式的NoSQL数据库,而Solr则是一个开源的企业级搜索平台。本文将会介绍HBaseSolr的基本概念,并展示如何将二者结合起来进行实时搜索与分析。 ## HBase HBase是一种面向大数据的分布
原创 2023-08-03 16:32:25
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一.这里的实时推荐就是计算具体某用户近期操作过的商品集与库中某个商品的关联程度,比如:二.事实上所有商品都会与用户的实时行为产生一种关联分数,这种分数可以通过协同过滤矩阵计算得到,像这样:比如,我们要计算商品pi与用户j的关联分数,只要拿关联矩阵中pi对应的行向量该用户的历史记录(这里是0-1向量)做个向量乘积就行。对应到我们的CCO计算模块,就是下面这个公式,解释:购买矩阵*用户够买历史记录
# Solr 配置 HBase 的全流程指南 在大数据处理领域,Solr HBase 都是两个颇具影响力的组件。Solr 是一个开源的搜索平台,而 HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据存储系统。将这两个工具结合起来,可以实现高效的数据存储与检索。本文将详细介绍如何在 Solr 中配置 HBase 来实现数据的快速检索,同时提供一些代码示例,帮助读者更好地理解实践。 ##
原创 7月前
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前言想了解HBase存储原理,最直观的方式是先了解它使用的存储思想,然后通过类比法,即可秒懂HBase为什么要这么设计了。所以再学习HBase如何实现存取的时候,最好先理解LSM树存储思想。研究一种框架的心法不要被所谓的XX思想所吓倒或者觉得他没什么作用,一般来说,XX思想都是非常简洁漂亮的,也是非常容易理解的。学习新知识最好要先掌握其大致思想,不要急于研究细节,因为"魔鬼都在细节当中"。掌握了思
文章目录概述FlushMemStore 级别限制Region 级别限制RegionServer 级别限制HLog 数量上限手动 FlushFlush 的流程Compact 合并机制minor compaction(小合并)major compaction(大合并) 概述    在HBase中数据被写入 WAL MemStore 后就可以说数据已经被成功
转载 2023-07-27 18:48:51
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    HBase通常安装在Hadoop HDFS上,但也能够安装在其它实现了Hadoop文件接口的分布式文件系统上。如KFS。glusterfs是一个集群文件系统可扩展到几peta-bytes。它集合了各种存储在infiniband rdma或互连成一个大型并行网络文件系统。存储能够由不论什么商品等硬件x86_64serversata-iiinfiniband
转载 2024-08-20 09:59:54
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HBase过滤器( filter)提供了非常强大的特性来帮助用户提高其处理表中数据的效率。用户不仅可以使用 HBase中预定义好的过滤器,而且可以实现自定义的过滤器。下 HBase中两种主要的数据读取函数是get()scan(),它们都支持直接访问数据通过指定起止行键访问数据的功能。读者可以在查询中添加更多的限制条件来减少查询得到的数据量,这些限制可以是指定列族、列、时间戳以及版本号。 这些方
比较器描述BinaryComparator匹配完整字节数组BinaryPrefixComparator匹配字节数组前缀BitComparator匹配比特位NullComparator匹配空值RegexStringComparator匹配正则表达式SubstringComparator匹配子字符串行键过滤器RowFilter实现行键字符串的比较过滤scan 'Student', FILTER =&
转载 2023-07-13 16:18:39
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HBASE过滤器介绍:        所有的过滤器都在服务端生效,叫做谓语下推(predicate push down),这样可以保证被过滤掉的数据不会被传送到客户端。        注意:        基于字符串的比
# 删除 Solr Hbase 中的数据 ## 1. 流程表格 | 步骤 | 操作 | |---|---| | 1 | 连接 Solr | | 2 | 删除 Solr 数据 | | 3 | 连接 Hbase | | 4 | 删除 Hbase 数据 | ## 2. 操作步骤及代码 ### 2.1 连接 Solr 首先,我们需要连接 Solr,并获取 Solr 的客户端对象,以方便后续的
原创 2024-02-12 04:11:26
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hbase内部是使用Log-Structured Merge-Tree说索引的,即LSM-tree,当然是为hbase做过优化的。 LSM-tree是一个优秀的算法,思想来源于日志文件系统,本身是为提高B-树在更新插入数据时的性能而提出来的,主要优点就是通过将很多小文件的存取转换为连续的大批量传输,使得对于文件系统的大多数存取都是顺序性的,从而提高磁盘
Hbase过滤器 HBasefilter有四种比较器: (1)二进制比较器:如’binary:abc’,按字典排序跟’abc’进行比较 (2)二进制前缀比较器:如’binaryprefix:abc’,按字典顺序只跟’abc’比较前3个字符 (3)正则表达式比较器:如’regexstring:ab*yz’,按正则表达式匹配以ab开头,以yz结尾的值。这个比较器只能使用=、!=两个比较运算符。 (4
转载 2023-07-21 23:29:05
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HBase检索能力增强思路(1)HBase主表一个rowkey,只能设计一个rowkey=X|Y这种场景。合适场景:X=aX>=a, X>aX<=a,或者X<aX=a and Y = bX=a and Y <= bX=a and Y>=b优点:高并发、高效快速缺点:只有一个rowkey设计,后期业务变化不不能修改rowkey结构检索场景简单,有局限性,一个row
原创 2021-04-01 14:45:18
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背景在我们以往接触到的索引中,比如mysql二级索引,每条索引记录都只是存放对应字段值执行这些值的数据记录的指针,然后按照字段值从小到大排序,这样通过B+索引的索引结构就可以快速搜索到指定字段值的数据块,这种结构在我们看来搜索数据已经足够快了。那么为什么hbase除了使用key的稀疏索引结构外,还要结合上布隆过滤器来过滤数据记录呢?hbase的索引结构首先hbase的索引记录是由三部分组成的,一
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