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

一:HBase的二级索引 1.讲解 uid+ts 11111_20161126111111:查询某一uid的某一个时间段内的数据 查询某一时间段内所有用户的数据:按照时间 索引表 rowkey:ts+uid 20161126111111-111111 info:uid uid+ts 检索流程: 从索引表中根据时间段来查询源表rowkey 根据rowkey来查询源表 二:phoenix的安装 1.上传源文件包 2.解压到modules文件夹下 tar -zxvf phoenix-4.2.2-src

一:问题由来 1.举例 有A列与B列,分别是年龄与姓名. 如果想通过年龄查询姓名. 正常的检索是通过rowkey进行检索. 根据年龄查询rowkey,然后根据rowkey进行查找姓名. 这样的效率不高,因为要两次scan. 2.建议有一张索引表. 二:HBase的二级索引 1.讲解 rowkey是uid+ts 11111_20161126111111: 这个rowkey方便查询某一uid的某一个时间段内的数据 问题: 查询某一时间段内所有用户的数据:按照时间 索引表 rowkey:ts+uid

HBase的一级索引就是rowkey,我们仅仅能通过rowkey进行检索. 假设我们相对hbase里面列族的列列进行一些组合查询.就须要採用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询. 常见的二级索引方案有下面几种: 1.MapReduce方案 2.ITHBASE方案 3.IHBASE方案 4.Coprocessor方案 5.Solr+hbase方案 MapReduce方案 IndexBuilder:利用MR的方式构建Index 长处:并发批量构建Index 缺点:不能实时构建Index 举例:

为什么需要Secondary Index 对于Hbase而言,如果想精确地定位到某行记录,唯一的办法是通过rowkey来查询.如果不通过rowkey来查找数据,就必须逐行地比较每一列的值,即全表扫瞄.对于较大的表,全表扫瞄的代价是不可接受的. 但是,很多情况下,需要从多个角度查询数据.例如,在定位某个人的时候,可以通过姓名.身份证号.学籍号等不同的角度来查询,要想把这么多角度的数据都放到rowkey中几乎不可能(业务的灵活性不允许,对rowkey长度的要求也不允许). 所以,需要secondar

关注公众号:大数据技术派,回复"资料",领取1024G资料. 1 为什么需要二级索引 HBase的一级索引就是rowkey,我们仅仅能通过rowkey进行检索.假设我们相对Hbase里面列族的列列进行一些组合查询,就只能全表扫描了.表如果较大的话,代价是不可接受的,所以要提出二级索引的方案. 二级索引的思想:简单理解就是,根据列族的列的值,查出rowkey,再按照rowkey就能很快从hbase查询出数据,我们需要构建出根据列族的列的值,很快查出rowkey的方案. 2 常见的二级索引

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

Coprocessor方式二级索引 1. Coprocessor提供了一种机制可以让开发者直接在RegionServer上运行自定义代码来管理数据.通常我们使用get或者scan来从Hbase中获取数据,使用Filter过滤掉不需要的部分,最后在获得的数据上执行业务逻辑.但是当数据量非常大的时候,这样的方式就会在网络层面上遇到瓶颈.客户端也需要强大的计算能力和足够大的内存来处理这么多的数据,客户端的压力就会大大增加.但是如果使用Coprocessor,就可以将业务代码封装,并在RegionSer

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

使用HBase存储中国好声音数据的案例,业务描述如下: 为了能高效的查询到我们需要的数据,我们在RowKey的设计上下了不少功夫,因为过滤RowKey或者根据RowKey查询数据的效率是最高的,我们的RowKey的设计是:UserID + CreateTime + FileID,那么我们在HBase中的数据格式如下: 每一行数据中包含两个Column:f:c和f:n 我们在查询的时候还是用了SingleColumnValueFilter这个Filter来过滤单个的Column的Value的值,我

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

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(

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.

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

一. 已知的问题和不足二.解决思路三.代码3.1 读取config文件内容3.2 封装SolrServer的获取方式3.3 编写提交数据到Solr的代码3.4 拦截HBase的Put和Delete操作信息四. 使用 一. 已知的问题和不足 在上一个版本中,实现了使用HBase的协处理器将HBase的二级索引同步到Solr中,但是仍旧有几个缺陷: 写入Solr的Collection是写死在代码里面,且是唯一的.如果我们有一张表的数据希望将不同的字段同步到Solr中该如何做呢? 目前所有配置相关信息

HBase学习(四) 一.HBase的读写流程 画出架构 1.1 HBase读流程 Hbase读取数据的流程:1)是由客户端发起读取数据的请求,首先会与zookeeper建立连接2)从zookeeper中获取一个hbase:meta表位置信息,被哪一个regionserver所管理着     hbase:meta表:hbase的元数据表,在这个表中存储了自定义表相关的元数据,包括表名,表有哪些列簇,表有哪些reguion,每个region存储的位置,每个region被哪个regionserver

一.Hbase集成Phoneix 1.下载 在官网http://www.apache.org/dyn/closer.lua/phoenix/中选择提供的镜像站点中下载与安装的HBase版本对应的版本.本地使用的1.2.5,故下载的apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin.tar.gz包. 2.上传并解压 tar -zxvf apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin.tar.gzmv apache-phoenix-4.13.1-HBase

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

上一篇介绍了Phoenix基于HBase的二级索引的基本知识,这一篇介绍一下和索引相关的一致性和优化相关内容. 一致性的保证 Phoenix客户端在成功提交一个操作并且得到成功响应后,就代表你所做的操作已经成功应用到原表和相关的索引表中.换句话说,索引表的维护和处理原表数据是同步的,并且各自是强一致性保证的.但是因为索引表和原表是在不同的表中,根据表的属性和索引的类型,当服务端崩溃导致一次提交失败时,原表和索引表中的数据就会有一些变化.所以在使用二级索引的时候,就要根据需求个用例充分考虑. 下面