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

摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题 查询需求 多个查询条件构成多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合查询条件的数据 HBase的局限性 HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的

在单机上运行hbase 二级索引: import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; impo

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1f59bf01018apd.html 附hbase如何创建二级索引以及创建二级索引实例:http://www.aboutyun.com/thread-8857-1-1.html 华为二级索引(原理):http://my.oschina.net/u/923508/blog/413129 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

摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题 查询需求 多个查询条件构成多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合查询条件的数据 HBase的局限性 HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的

摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题 查询需求 多个查询条件构成多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合查询条件的数据 HBase的局限性 HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的

HBase二级索引.读写流程 一.HBse二级索引方案 1.1 基于Coprocessor方案 1.2 Phoenix二级索引特点 1.3 Phoenix 二级索引方案 二.HBase读写流程 2.1 HBase写数据流程 2.2 HBase读数据流程 相关优秀博文案例: 博客园:花未全开*月未圆:HBase的二级索引 博客园:small_k:hbase实践之协处理器Coprocessor 简书:5c7b85ab9023:Hbase使用Coprocessor构建二级索引 CSDN:菜鸟级的IT之

Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JDBC APIs对HBase数据进行增删改查,构建二级索引.当然,开源产品嘛,自然需要注意“避坑”啦,阿丸会把使用方式和最佳实践都告诉你. 1.什么是Phoenix Phoenix完全使用Java编写,将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描,并编排执行以生成标准的JDBC结果集.Phoenix主要能做以下这些事情: 将SQL查询编译为HBase扫描scan 确定scan的开始和停止位置 将scan并行执行 将where子句中

二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性.RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案. 这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join.文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index,?ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍. 理论目标 在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标: 1,高性能的范围检索. 2,数据的低冗余(

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regio

转自:http://www.oschina.net/question/12_32573 二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性.RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案.这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join.文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index, ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍. 理论目标在HBase中实现

1. 执行流程 2. Solr Cloud实现 http://blog.csdn.net/u011462328/article/details/53008344 3. HBase实现 1) 自定义Observer ① 代码 package cn.bfire.coprocessor; import com.typesafe.config.Config; import com.typesafe.config.ConfigFactory; import org.apache.hadoop.hbase.

1. 介绍 Phoenix 是 Salesforce.com 开源的一个 Java 中间件,可以让开发者在Apache HBase 上执行 SQL 查询.Phoenix完全使用Java编写,代码位于 GitHub 上,并且提供了一个客户端可嵌入的 JDBC 驱动. 根据项目所述,Phoenix 被 Salesforce.com 内部使用,对于简单的低延迟查询,其量级为毫秒:对于百万级别的行数来说,其量级为秒.Phoenix 并不是像 HBase 那样用于 map-reduce job 的,而是通

Coprocessor简介 (1)实现目的 HBase无法轻易建立“二级索引”: 执行求和.计数.排序等操作比较困难,必须通过MapReduce/Spark实现,对于简单的统计或聚合计算时,可能会因为网络与IO开销大而带来性能问题. (2)灵感来源          灵感来源于Bigtable的协处理器,包含如下特性: 每个表服务器的任意子表都可以运行代码: 客户端能够直接访问数据表的行,多行读写会自动分片成多个并行的RPC调用. (3)提供接口 RegionObserver:提供客户端的数据操

  一.为什么要使用Solr做二级索引二.实时查询方案三.部署流程3.1 安装HBase.Solr3.2 增加HBase复制功能3.3创建相应的 SolrCloud 集合3.4 创建 Lily HBase Indexer 配置3.5创建 Morphline 配置文件3.6 注册 Lily HBase Indexer Configuration 和 Lily HBase Indexer Service3.7 同步数据3.8批量同步索引3.9 设置多个indexer四.数据的增删改查4.1 增加4.

一.问题描述二.分析步骤2.1 查看日志2.2 修改Solr的硬提交2.3 寻求StackOverFlow帮助2.4 修改了read-row="never"后,丢失部分字段2.5 修改代码2.6 重新打包分发三.结果四.思考 一.问题描述 部分业务需要使用HBase的数据进行多维度分析,我们采用了将部分数据同步到Solr,通过Solr进行多维度查询返回对应的Rowkey,再从HBase批量获取数据.因此我们使用了一个比较成熟的方案Lily HBase Indexer来同步二级索引到So

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.Pig等系统进行全表的MapReduce计算,这种方式既浪费了机器的计算资源,又因高延迟使得应用黯

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1f59bf01018apd.html

1.简介 MapReduce计算框架是二代hadoop的YARN一部分,能够提供大数据量的平行批处理.MR只提供了基本的计算方法,之所以能够使用在不用的数据格式上包括HBase表上是因为特定格式上的数据读取和写入都实现了各自的inputformat和outputformat,这样MR就通过这两个接口屏蔽了各个数据源的产异性,统一计算框架.本文主要介绍如何让HBase表作为MR计算框架的输入和输出源,并通过实现一个简历二级索引的小例子来介绍. 2. HBase与MR关系 HBase和MapRedu