基于Solr的HBase实时查询方案

转自:http://www.cnblogs.com/chenz/articles/3229997.html 背景: 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询.HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索,对于多字段的组合查询却无能为力.针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证. 原理: 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBas

基于Solr的HBase多条件查询——转载: 背景: 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询.HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索,对于多字段的组合查询却无能为力. 针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证. 原理: 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引,

一.目的 了解hbase的都知道,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,hbase的filter是直接扫记录的,如果数据范围很大,会导致查询速度很慢.所以如果能先使用行健把记录缩小到

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1.1 什么是SolrCloud SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案,当你需要大规模,容错,分布式索引和检索能力时使用 SolrCloud.当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的,当索引量很大,搜索请求并发很高,这时需要使用SolrCloud来满足这些需求. SolrCloud是基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案,它的主要思想是使用Zookeeper作为集群的配置信息中心. 它有几个特色功能: 1)集中式的配置信息 2)自动容错

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

最近的项目需要使用Hbase做实时查询,由于Hbase只支持一级索引,也就是使用rowkey作为索引查询,所以对于多条件筛选查询的支持不够,在不建立二级索引的情况下,只能使用Hbase API中提供的各种filter过滤器进行筛选,感觉查询效率不太理想,于是考虑建立二级索引的方案. 经过google学习网上前辈们的经验,暂时找到两种可用的方案: 使用Hbase协处理器Coprocessor在写入数据时,创建二级索引表,并将每条数据的索引写入二级索引表中,查询时先根据筛选条件查询二级索引表,获取相

前言 DT时代对平台或商家来说最有价值的就是数据了,在大数据时代数据呈现出数据量大,数据的维度多的特点,用户会使用多维度随意组合条件快速召回数据.数据处理业务场景需要实时性,需要能够快速精准的获得到需要的数据.之前的通过数据库的方式来处理数据的方式,由于数据库的某些固有特性已经很难满足大数据时代对数据处理的需求. 所以,在大数据时代使用hadoop,hive,spark,作为处理离线大数据的补充手段已经大行其道. 以上提到的这些数据处理手段,只能离线数据处理方式,无法实现实时性.Solr作为补充

1 文档说明 该文档描述的是以storm为主体的实时处理架构,该架构包括了数据收集部分,实时处理部分,及数据落地部分. 关于不同部分的技术选型与业务需求及个人对相关技术的熟悉度有关,会一一进行分析. 该架构是本人所掌握的一种架构,可能会与其他架构有相似的部分,个人会一一解释对其的理解. 这个文章写的很详细,相信对大家在实时处理整体理解上会有帮助的. 2 实时处理架构 2.1 整体架构图 架构说明: 整个数据处理流程包括四部分,一部分是数据接入层,该部分从前端业务系统获取数据:中间部分是最重要的s