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hbase整合es索引，hbase索引结构

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从hbase读数据写到es里边怎么实现1、如果能参考hbase 的bulkload方法，对es也采用“bulkload”模式，写入性能会有巨大提升 。核心思想是通过spark作业生成es的lucene文件，并通过网络传输，写入es的数据文件 。
2、首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中，然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中 。这种方法通用性强 ， 只要写好接口就可以用，但是效率并不高 。
3、spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中 。
4、hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的 。当客户端的请求在到达regionserver之后，为了保证写入rowkey的有序性 ， 所以不能将数据立刻写入到hfile中，而是将每个变更操作保存在内存中 ， 也就是metastore中 。
【hbase整合es索引，hbase索引结构】5、先把数据写到Hlog里面 ， 再写到内存MemStore，数据会在内存排序 ， 然后向客户端发送ack，到这里对于客户端来说写数据已经结束了 。
6、在后台把近似大小的segment合并成一个新的大segment，并删除旧segment 多副本机制ES有多副本机制（默认是1个副本），一个分片的主副分片不能分片在同一个节点上 ， 进一步保证数据的可靠性 。
hbase的作用HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统” 。
hbase概念： 非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable 高宽厚表 作用： 为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题 。
hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用 ， 主要关注的数据的存取 。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理 。
Apache HBase 和Google Bigtable 有非常相似的地方，一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列 。表是疏松的存储的 ， 因此用户可以给行定义各种不同的列，对于这样的功能在大项目中非常实用 ， 可以简化设计和升级的成本 。
hbase的核心数据结构是什么1、hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键 。
2、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型 ， 即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表 ， 每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成 。
3、HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell 。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本 。版本通过时间戳来索引 。时间戳的类型是 64位整型 。
4、HBase数据结构是什么？hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。RowKey 与nosql数据库们一样 ， RowKey是用来检索记录的主键 。
5、hbase的三层结构中三层指的是：第一层为rowKey 。第二层为列名，包括列族和列后缀 。第三层就是版本也就是时间戳，不仅支持分布式存储 ， 还支持高效随机读写 。
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