http://db-engines.com/en/system/Elasticsearch%3BHBase…

es的每个shard下的文件都可以看做一个完整的lucene文件,shard数据目录下的segment文件包含了索引的分片数量,副本数量.es shard可以恢复,就是因为每个shard都包含了一份数据,而且包含了索引的分片数量,副本数量等信息. 有这样一种情形,es集群中的某一个节点坏掉了,接着又删除了集群中的某个索引.坏掉的节点恢复后,重新加入集群,该节点上的shard还是完整的,最终的结果就是,删除的索引又被重新的恢复了.这并不是所期望的结果. es 5.x中该问题已经被解决,es会记录已…

elasticsearch elasticsearch是lucene作为核心的实时分布式检索,底层使用倒排索引实现. 倒排索引原理 索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址.由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index).倒排索引用存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射 原始数据id 数据值1 你好杯子东西2 中国我爱3 你杯子我​通过分词创建倒排索引你   1[0] 3[0]杯子 1[2]…

前言:还记得那是2018年的一个夏天,天气特别热,我一边擦汗一边听领导大刀阔斧的讲述自己未来的改革蓝图.会议开完了,核心思想就是:我们要搞一个数据大池子,要把公司能灌的数据都灌入这个大池子,然后让别人用 各种姿势 来捞这些数据.系统从开始打造到上线差不多花了半年多不到一年的时间,线上稳定运行也有一年多的时间.今天想简单做个总结. 一.背景介绍 公司成立差不多十五六年了,老公司了.也正是因为资格老,业务迭代太多了,各个业务线错综复杂,接口调用也密密麻麻.有时候A向B要数据,有时候B向C要接口,有时…

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8…

1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8亿,微信10亿.CITIC对公140万,对私8700万. 订单表:美团每天几千万,淘宝历史订单百亿.千亿. 交易流水表 2.选择方案 (1)NoSQL/NewSQL(不选择) 选择RDBMS,不选择NoSQL/NewSQL,主要是因为NoSQL/NewSQL可靠性无法与RDBMS相提并论.RDBMS有以下几个优点: RDBMS生态完善: RDBMS绝对稳定: RDBMS的事务…

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智…

参考:http://blog.csdn.net/wzhg0508/article/details/52063676 Elasticsearch 5.0 简介(medcl微信直播实录) 大家好,非常高兴能在这里给大家分享,感谢InfoQ提供的这个微信的平台,首先简单自我介绍一下,我叫曾勇,是Elastic的工程师. Elastic将在今年秋季的时候发布一个Elasticsearch V5.0的大版本,这次的微信分享将给大家介绍一下5.0版里面的一些新的特性和改进. 5.0? 天啦噜,你是不是觉得版…

Windows下ELK-5.4.3环境搭建 一.概述 ELK官网 https://www.elastic.co ELK由Elasticsearch.Logstash和Kibana三部分组件组成: Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等. Logstash是一个完全开源的工具,它可以对你的日志进行收集.分析,并将其存储供以后使用 kibana 是一个开源和免费的工具,它可以…

你的JVM还好吗?GC初步诊断   阿飞的博客   JVM的GC机制绝对是很多程序员的福音,它让Java程序员省去了自己回收垃圾的烦恼.从而可以把大部分时间专注业务身上,大大提高了业务开发速度,让产品需求尽快的落地抢占市场.但是也正因为如此,导致很多Java程序员对JVM和GC知之甚少,以我愚见大家对JVM&GC不够了解的有几个原因: 门槛太高.我们平常接触的spring,dubbo,java集合&J.U.C,网上都有无数优秀的文章对其深入的分析.而且都是基于Java语言,我们在学习的过程…

转载http://bigdata.51cto.com/art/201710/554810.htm 一.文章主题 本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章. 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景,超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了. 数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务. 数据建设发展到一定阶段,发现数据的使用杂乱无章,各种业务都是从原始数据直接计算而得. 各种重复计算,严重浪费了计算资源,需…

注:本次安装janusgraph基于es和hbse,所以先安装es和hbase 1.安装jdk 2.安装janusgraph 解压安装文件至/usr/janusgraph-0.3.1 unzip janusgraph--hadoop2.zip 配置启动配置文件conf/gremlin-server/gremlin-server.yaml //配置服务器websocket和http同时支持 channelizer: org.apache.tinkerpop.gremlin.server.chann…

背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli…

MongoDB 4.2已经发布,我们来看看它增加了哪些新特性?分布式事务?数据库加密?通配符索引? 在2019年MongoDB World大会上,CTO Eliot Horowitz介绍了MongoDB 4.2中的一些功能,这些功能扩展了其在数据库技术方面的领先地位:分布式事务(Distributed Transactions),字段级加密(Client Side Field Level Encryption),通配符索引(Wildcard Indexing).按需物化视图(Materializ…

每个优秀的程序员和架构师都应该掌握分库分表,这是我的观点. 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,比如: 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例,8亿:微信用户更是10亿.订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单.淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间. 既然一张表无法搞定,那…

java基础JUC.AQSJVM类加载过程mybatisSpringspringboot设计模式数据库redis网络问题认证授权Nginxlinux其他lombok消息队列ES缓存分库分表设计高并发系统zookeeper限流微服务Tomcat调优HBASE数据库 部分知识来源JavaGuide等网络学习资源,特此首位表示鸣谢. java基础 内部类:静态内部类.成员内部类.局部内部类.匿名内部类. 重写(override)要求子类的返回值小于父类(类型相同),修饰符使用范围也大于分类,抛出异常小…

本文将介绍canal项目中client-adapter的使用,以及落地生产中需要考虑的可靠性.高可用与监控报警.(基于canal 1.1.4版本) canal作为mysql的实时数据订阅组件,实现了对mysql binlog数据的抓取. 虽然阿里也开源了一个纯粹从mysql同步数据到mysql的项目otter(github.com/alibaba/otter,基于canal的),实现了mysql的单向同步.双向同步等能力.但是我们经常有从mysql同步数据到es.hbase等存储的需求,就需要用…

简介 此框架是基于Python+Pytest+Requests+Allure+Yaml+Json实现全链路接口自动化测试. 主要流程:解析接口数据包 ->生成接口基础配置(yml) ->生成测试用例(yaml+json) ->生成测试脚本(.py) ->运行测试(pytest) ->生成测试报告(allure) 测试流程:初始化请求 ->处理接口基础信息 ->读取前置接口用例 ->发送前置接口 ->处理当前接口数据 ->发送当前接口  ->…

一.前言 canal 是阿里的一款开源项目,纯 Java 开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了 MySQL(也支持 mariaDB). canal 模拟 mysql slave 的交互协议,伪装自己为 mysql slave,向 mysql master发送 dump 协议: mysql master 收到 dump 请求,开始推送binary log给 slave(也就是canal) canal 解析 binary log对象(原始为byte流). 总体架构:…

京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题,为大促活动奠定了基础. 2014 年初,"京东白条"作为业内互联网信用支付产品,数据量爆发式的增长,每一次大促备战都是对技术人员的考验,每一次的战略转型驱动着数据架构的成长. --张栋芳,京东白条研发负责人 京东白条数据架构演进史 自 2014 年 2 月京东白条业务上线起,为满足快速发展的业务和激增的海量数据,白条的数据架构经历了数次演进. 2014-2015 Solr + HBase 的方案解…

本文介绍如何应用Canal实现异步.解耦的架构,后续有空再写文章分析Canal原理和源代码. Canal简介 Canal是用来获取数据库变更的中间件. 伪装自己为MySQL从库,拉取主库binlog并解析.处理.处理结果可发送给MQ,方便其他服务获取数据库变更消息,这一点非常有用.下面介绍一些典型用途. 其中,Canal+MQ作为一个整体,从外界看来就是一个数据管道服务服务,如下图. Canal典型用途 异构数据(如ES.HBase.不同路由key的DB) 通过Canal自带的adapter,同…

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,solr和hindex都不能解决该问题. 所以对并发高的业务场景,还是使用华为HIndex这种方案,也可以混合使用 方案描述 ES+Hbase对接大致有两种方式,需要根据当前的业务场景做相应的选择, 方…

数据源.数据集.同步任务.数据仓库.元数据.数据目录.主题.来源系统.标签. 增量识别字段.修改同步.ES索引.HBase列族.元数据同步.DS.ODS.DW.DM.zk集群地址 == 数据源 数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器. 数据源(Data Source)顾名思义,数据的来源, 是提供某种所需要数据的器件或原始媒体. 在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息.就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样, 通过提供正确的数据源名称,你可以找到相应的数据库连接. 1…

1.环境 Mysql 5.6 Sqoop 1.4.6 Hadoop 2.5.2 HBase 0.98 Elasticsearch 2.3.5 2.安装(略过) 3.HBase Coprocessor实现 HBase Observer import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; imp…

MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从.Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎). HBase:基于HDFS,支持海量数据读写(尤其是写),支持上亿行.上百万列的,面向列的分布式NoSql数据库.天然分布式,主从架构,不支持事务,不支持二级索引,不支持sql. ElasticSearch:ES是一款分布式的全文检索框架,底层基于Lucene实现,虽然ES也提供存储,检索功能,但我一直不认为ES是…

本地项目运行正常.服务器上运行内存溢出. 项目内部同时做插入oracle,es,hbase 经过测试发现 同时插入es,hbase是服务器上就会出现内存溢出 如果只插入oracle+es 或oracle+hbase 服务器上也能正常运行 通过对比本地电脑和服务器内存配置发现 服务器内存比本地开发环境内存还低 最后在程序运行运行的情况下,下调程序运行初始化内存和最大内存为1G和2G, 问题解决. 如果允许的话,服务器配置最好配置高一点…

hbase是列数据库,是kv结构的,ES的基于Lucene的搜索引擎的面向文档数据库吧 ES是搜索引擎,主要的优势在于快速搜索,HBase是数据库,优势在于存储数据,侧重点不同 MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从.Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎). HBase:基于HDFS,支持海量数据读写(尤其是写),支持上亿行.上百万列的,面向列的分布式NoSql数据库.天然分布式,主从架构,不…

1:需求: 解决海量数据的存储,并且能够实现海量数据的秒级查询 Hbase是典型的nosql,是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统,在需要的时候可以进行实时的大规模数据集的读写操作:但是hbase的语法非常固话,即便在hbase之上嫁接了phoneix在应对复杂查询的时候,仍然力不从心: 所以说很多公司在历史遗留问题,最开始数据存储在hbase上,当业务越来越复杂,数据量越来越大的时候,使用hbase构建复杂的查询就很吃力了,甚至很多指标无法完成: 这个时候,我们就是用elasti…

最近要做一个实时查询系统,初步协商后系统的框架 1.流式计算:数据都给spark 计算后放回HBase 2.查询:查询采用HBase+Solr/ES…

1.创建HBase外部表 CREATE EXTERNAL TABLE `ods_women`( `rowkey` string COMMENT 'from deserializer', `article` string COMMENT 'from deserializer', `url` string COMMENT 'from deserializer', `web` string COMMENT 'from deserializer', `keyword` string COMMENT 'f…