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。 &
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2023-08-27 16:24:24
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概述亿级数据多条件组合查询——秒级响应解决方案简述了Hbase+Solr的亿级数据多条件组合查询的解决方案，但是当时并未将HBaseIndexer这一组件加入进来，而是暂时采用手工的形式对Hbase和Solr的数据进行同步。本文基于该解决方案，使用HbaseIndexer的原生组件对Hbase和Solr中的数据进行增删改查的同步，简述整个Solr+Hbase+HbaseIndexer解决方案的配置
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2023-09-11 21:40:20
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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；可以根据商品分类和价格过滤搜索结果；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
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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
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2023-08-29 21:23:04
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# HBase与Solr: 实时搜索与分析
在当前的大数据时代，数据的快速存储和实时查询变得异常重要。HBase和Solr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HBase和Solr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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# Solr 配置 HBase 的全流程指南
在大数据处理领域，Solr 和 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和实践。
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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对应的行向量和该用户的历史记录(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
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2024-09-25 18:59:47
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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
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2023-08-10 16:51:55
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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和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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2023-09-26 15:58:17
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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
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2023-07-14 20:15:07
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hbase相关知识汇总介绍架构特性自动分区LSM-Tree自动合并高可靠读写过程写请求读请求2.0特性Region Replica读写链路 Off-heapIn Memory Compaction小对象存储 MOBAssignment MangerV2 介绍HBase(Hadoop Database)，是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统
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2023-07-20 23:12:56
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HFile索引结构根据索引层级不同分为2种：Single-Level 和 Multi-Level。前者表示单级索引，后者表示多级索引，一般分为2级或者3级。之所以HFile v2引入多级索引是因为，随着HFile文件越来越大，Data Block越来越多，索引数据也越来越多，大到已经无法全部加载到内存，而多级索引可以只是加载部分索引，降低内存的使用空间。
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2023-07-12 11:19:25
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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region server上。更新：目前该方案华为已经开源，详见：https://github.com/Huawei-Hadoop/hindex下面来对其方案做一个分析。1.整
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2024-01-16 20:22:16
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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、分布式索引，成为了其成功的最大的砝码。图1显示了HBase表格的Rowkey切分与Region的部署关系图。
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2023-07-12 09:26:18
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一、虚拟机准备更新虚拟机，命令：yum -y update修改hostname，命令：hostnamectl set-hostname atlas
关闭防火墙，命令：systemctl stop firewalld.service和systemctl disable firewalld.service
reboot二、安装jdk卸载openjdk，命令：rpm -e --nodeps java-1
# HBase JSON索引：一种高效的数据检索方法
HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，它基于Hadoop文件系统构建，可以存储大量的非结构化数据。然而，随着数据量的增加，如何在HBase中高效地检索数据成为了一个挑战。本文将介绍一种基于JSON索引的HBase数据检索方法，并通过代码示例和甘特图、旅行图来详细解释其工作原理和优势。
## 什么是JSON索引？
JSON索引
原创
2024-07-16 09:12:33
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# 使用Solr与HBase集成的方案
## 引言
在大数据环境中，Solr与HBase的结合可以有效地实现海量数据的高效搜索。HBase是一个分布式、可扩展的列式存储，而Solr则是一个强大的搜索引擎。本文将演示如何将这两者结合起来，以便在HBase中存储数据并使用Solr进行快速检索。
## 系统架构
在该方案中，我们将创建一个HBase表来存储数据，并配置Solr以通过HBase表来
HBase 的架构相对于其他大数据框架的架构来说是较为复杂的HBase特点具有:列式海量储存, 稀疏性, 列数据可为空, 且不占用空间极易扩展, 储存空间添加 DataNode 节点, 处理性能添加 HRegionServer 节点高可用, 利用 Zookeeper高并发架构中的角色1. Client包含了访问 Hbase 的接口，维护对应的 cache 来加速对 Hbase 的访问，例
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2023-07-12 21:10:02
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1. 起因 由于历史原因，公司的数据是持久化在HBase中，查询是通过Solr来实现，这这样的设计必然涉及到要把Hbase中的数据实时同步到Solr，但所有的服务都在一个同一个集群及每台机子都安装了很多不同的服务，导致数据经常丢失，Solr分片也经常在Recovering、Down 状态中游离，因此
原创
2021-07-22 17:37:15
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