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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方案背景 Hbase的索引方案有很多，越来越多的人开始选择ES+Hbase的方案，其实该方案并没有想象中那么完美，ES并发低，同时查询速度相对Hbase也慢很多,那为什么会选择他呢，它的写入比较快，如果一个宽表需要建20个索引，在数据导入时，hbase每秒导入20W，那么ES压力就是每秒400W，s
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2021-02-20 15:57:00
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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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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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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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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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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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概述 在Hbase中,表的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。 然而单一的通过RowKey检索数据的方式,不再满足更多的需求，查询成为Hbase的瓶颈，人们更加希望像Sql一样快速检索数据，可是，Hbase之前定位的是大表的存储，要进行这样的查询，往往是要通过类似Hive
在现代大数据处理生态中，HBase作为一个NoSQL数据存储解决方案被广泛应用于海量数据的存储与实时访问。本文将详细记录如何“开发对接HBase”，从环境准备到性能优化，全面展示每一步的详细过程。
## 环境准备
在进行HBase的开发对接之前，我们需要准备好相关的环境和依赖。下面列出了HBase的依赖安装指南以及版本兼容性矩阵，以确保系统的稳定性。
### 依赖安装指南
- JDK 1.
# SparkSQL对接HBase的科普文章
在大数据处理的生态环境中，Spark和HBase都是非常重要的技术。HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，适合用于处理大量的数据，而Spark则是一个快速的、通用的大数据处理引擎。本文将介绍如何通过SparkSQL来对接HBase，具体内容将包括基础概念、代码示例和相关的流程图，以帮助读者更好地理解这一过程。
## 一、基础概念
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、需求背景1、大数据可视化面临的挑战2、大数据数据可视化的目标架构一、Apache Superset简介1、Apache Superset是什么？2、为什么选Apache Superset？3、对比Metabase 三、快速上手四、部署安装 1、部署方式及版本2.配置需求3、下载安装4、安装注意及排错5
概述接上一篇flink-sql关联hbase维度数据处理。这次我们使用api的方式来实现。并解决上次提到的问题：订单支付成功后，可以退款，退款完成后订单状态会变成失效，那么统计结果中不应该包含退款成功后相关数据，这次的代码是在上一篇总结的基础上进行的改造，因此只给出了新增的代码逻辑。实现代码//main方法
//3.2 直接入库Hbase库的维度数据和需要进行实时计算的数据这里分别
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2023-12-25 06:07:45
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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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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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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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1 Web UI使用HTTPS看下Web UI为何物： 上面篮框中有三个连接，看下他们都代表了什么 由上图可知那三个连接对应了三个Master实例。随便选择一个点击，看看Web UI的样式 Web UIs默认使用不安全的HTTP连接master和region servers。若要使用HTTPS，配置hbase-site.xml：hbase.ssl.en
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2023-08-18 21:35:28
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最近在公司做统一日志收集处理平台，技术选型肯定要选择elasticsearch，因为可以快速检索系统日志，日志问题排查及功业务链调用可以被快速检索，公司各个应用的日志有些字段比如说content是不需要在es中作为存储的，当时考虑使用一种keyValue形式的数据库作存储，然后使用hbase的Rowkey作为es的docId，实现数据检索在es中，存储在hbase中，这
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2023-07-28 12:18:54
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HBaseCon 2013: Using Coprocessors to Index Columns in an Elasticsearch Cluster 使用协处理器将列数据索引到Elasticsearch集群 总结来说，一般就是扩展RegionObserver类，覆写pre-和post-方法，将jar包路径配置到表中，让hbase去回调覆写的方法。
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2023-09-08 21:50:06
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