文章来源:http://www.open-open.com/lib/view/open1421501717312.html 实现目的: 由于hbase基于行健有序存储,在查询时使用行健十分高效,然后想要实现关系型数据库那样可以随意组合的多条件查询.查询总记录数.分页等就比较麻烦了.想要实现这样的功能,我们可以采用两种方法: 使用hbase提供的filter, 自己实现二级索引,通过二级索引 查询多符合条件的行健,然后再查询hbase. 第一种方法不多说了,使用起来很方便,但是局限性也很大,hba

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

传统的行存储和(HBase)列存储的区别 1.为什么要按列存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的.简单来说两者的区别就是如何组织表: Ø  Row-based storage stores atable in a sequence of rows. Ø  Column-based storage storesa table in a sequence of columns. 行式存储下一张表的

1. 在本方案中,我们要将数据存储到HBase中,所以使用flume中提供的hbase sink,同时,为了清洗转换日志数据,我们实现自己的AsyncHbaseEventSerializer. package com.ncc.dlut; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.flume.Context; im

1.前提 讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎. B树存储引擎. LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎. 2. 哈希存储引擎 哈希存储引擎哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就非常适合.代表性的数据库有:Redis

在将mysql数据导入到hbase数据的过程中,发现hbase的数据容量增加很快, 原本在mysql存储30G容量的数据导入到hbase一直增加到快150G(还未完全导入,手动结束), 而采用默认3个备份储存的话,基本上真个集群有450G的容量. 查看了一些资料,发现hbase的储存确实耗空间,一般hbase采用压缩算法来解决,其中snappy 的算法收到Google的推崇,而且CDH中,直接安装了snappy的库,所以直接用了. hbase> disable 'test' hbase> al

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

Split机制:可以理解为HDFS上Block一分二的情况.每个Table一开始只有一个region,随着数据不断插入表,region不断增大,当增大到一个阀值的时候,Hregion就会等分会两个新的Hregion.当table中的行不断增多,就会有越来越多的Hregion. 非实时,定期触发. HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元,相当于HDFS的Block. Flush机制: HStore存储是HBase存储的核心,其中由两部分组成,MemStore和StoreFile

在12月2日下午的“大数据技术与应用”分论坛的第一场演讲中,来自全球知名互联网公司——FaceBook公司的软件工程师.研发经理邵铮就带来了一颗重磅炸弹,他将为我们讲解FaceBook公司的实时数据处理分析平台的核心——Puma的演进以及未来的发展思路. FaceBook公司自成立以来发展就非常迅猛,时至今日,每天都有数以万计的人活跃在FaceBook之上,这一庞大的用户群体吸引了大量的企业的注意力,他们希望通过FaceBook这一平台对自己的产品或服务进行营销,以精准找到自己的潜在用户.要精准

这个,很简单,但凡是略懂大数据的,就很清楚,不多说,直接上图.

create "t",{NAME=>"t_id"},{NAME=>"t_vl"} describe "t" disable "t" alter "t",{NAME=>"t_info",VERSIONS=>3} put "t","1001","t_vl:age","25&quo

大数据架构-使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上 摘要:HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求,Solr对于接收到的数据可以做相关的同步:增.删.改索引的操作,这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了,更何况HBase和Solr都可以集群.这对海量数据存储.检索提供了一种方式,将存储与索引放在不同的机器上,是大数据架构的必须品. 关键词:HBase, Solr, Coprocessor, 大数据, 架构   正如我的之前的

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.             2.数据量较大,达到10亿,100亿数据量.             3.检索的实时性要求较高,秒级更新. 说明:      以下是使用Solr和HBase共同搭建的系统架构.

1.下载相关软件,并解压 版本号如下: (1)apache-nutch-2.3 (2) hadoop-1.2.1 (3)hbase-0.92.1 (4)solr-4.9.0 并解压至/opt/jediael. 若要下载最新的开发版本nutch,可以进行以下操作 svn co https://svn.apache.org/repos/asf/nutch/branches/2.x 2.安装hadoop1.2.1集群环境 见http://blog.csdn.net/jediael_lu/article

1.下载相关软件,并解压 版本号如下: (1)apache-nutch-2.2.1 (2) hbase-0.90.4 (3)solr-4.9.0 并解压至/usr/search 2.Nutch的配置 (1)vi /usr/search/apache-nutch-2.2.1/conf/nutch-site.xml <property> <name>storage.data.store.class</name> <value>org.apache.gora.hb

HBase加Solr 如何解决分布式系统数据事务一致性问题 (HBase加Solr) 摘要:对于所有的分布式系统,我想事务一致性问题是极其非常重要的问题,因为它直接影响到系统的可用性.本文以下所述所要解决的问题是:对于入HBase和Solr的过程,如何保证HBase中写入的数据与Solr中写入的数据完全一致. 关键词:HBase, Solr, 分布式, 事务, 系统架构, 大数据 作者:王安琪(博客:http://www.cnblogs.com/wgp13x/) 一.关于分布式系统事务一致性问题

如何在保证存储量的情况下,又能保证数据的检索速度. HBase提供了完善的海量数据存储机制,Solr.SolrCloud提供了一整套的数据检索方案. 使用HBase搭建结构数据存储云,用来存储海量数据:使用SolrCloud集群用来搭建搜索引擎,将要查找的结构化数据的ID查找出来,只配置它存储ID. 1.用户write data写数据(wd) 从用户提交写数据请求wd1开始:经历wd2写入MySQL数据库或写入结构数据存储云中:wd3提交到Solr集群中,从而依据业务需求创建索引. 2.用户re

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.可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面,是一款非常优秀的全文搜索引擎.

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?srcid=0831kfMZgtx1sQbzulgeIETs&scene=23&mid=2663994161&sn=cee222a8534cbc6e28c401706e979dc0&idx=1&__biz=MzA3ODUxMzQxMA%3D%3D&chksm=847c675cb30bee4a5c4e9a03a41662ba6f312d4ba28407311a80c4a36f3f93a4bb624

  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.

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/trillion-log-and-data-storage-query-techniques?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 目前大数据存储查询方案大概可以分为:Hbase系.Dremel系.预聚合系.Lucene系,笔者就自身的使用经验说说这几个系