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hbase如何搜索，hbase的检索支持三种方式

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深入理解HBASE(4)HFileHFileBlock的格式会在下面介绍 。在hfile中 ， 所有的索引和数据都是以HFileBlock的格式存在在hdfs中 ， HFile version2的Block格式如下两图所示，有两种类型，第一种类型是没有checksum；第二种是包含checksum 。
混合了BloomFilter Block以后的HFile构成如下图所示：再来看hbase如何在hdfs上去检索一行数据 。
生成HFile文件 Bulk Load的第一步会执行一个Mapreduce作业 ， 其中使用到了HFileOutputFormat输出HBase数据文件：StoreFile 。HFileOutputFormat的作用在于使得输出的HFile文件能够适应单个region 。
突破性能瓶颈!ElasticSearch百亿级数据检索优化案例默认情况下 routing参数是文档ID (murmurhash3)，可通过 URL中的 _routing 参数指定数据分布在同一个分片中，index和search的时候都需要一致才能找到数据，如果能明确根据_routing进行数据分区，则可减少分片的检索工作，以提高性能 。
索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化，如果瓶颈不在这块 ， 而是在产生数据部分，比如 DB 或者 Hadoop 上 ， 那么优化方向就需要改变下 。
虽然ES 对 gateway 使用 NFS，iscsi 等共享存储的方式极力反对，但是对于较大量级的索引的副本数据，ES 从 5 版本开始，还是提供了一种节约成本又不特别影响性能的方式：影子副本(shadow replica) 。
hbase有哪些可视化工具,图形界面管理工具对于HBase数据库，常见的可视化界面有： HBase Shell：HBase自带的命令行工具，可以进行数据的增删改查、表的创建和删除等操作 。
可以对HBase进行性能监视的软件有：ApacheHBasePerformanceMonitoring、HBaseThrift2ServerMetrics、HBaseGrafanaDashboard 。
问题九：什么是数据可视化？ 简单来说 ， 就是通过图形化手段将抽象数据进行具象展示，在企业管理中已多有应用，比如天津建设项目综合运监平台、辽宁电力运监中心等等 。
FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一 。
可视化界面 。总结sql型数据库和hbase数据库都是用于存储和管理数据的关系数据库类型 。这两种类型的数据库都具有可视化界面，允许用户与数据库交互并执行创建表、插入数据和运行查询等任务 。
分布式搜索引擎elasticsearch的架构原理分布式搜索引擎：把大量的索引数据拆散成多块，每台机器放一部分，然 后利用多台机器对分散之后的数据进行搜索，所有操作全部是分布在多台机器上进行，形成了 完整的分布式的架构 。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器 。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口 。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎 。
一般情况下如果es服务正常启动，可以通过接口的方式获取elasticsearch版本信息：curlhttp：//1：9200上述命令可以得到elasticsearch的服务状态和其他信息包括版本号 。Elasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎 。
影响数据检索效率的几个因素数据质量：数据质量是影响查全率和查准率的重要因素之一 。如果待检索的数据质量较低或存在噪音、缺失或错误，可能会导致漏检或误检，从而影响查全率和查准率 。
衡量信息检索效率的指标有查全率、查准率、漏检率、误检率、检索速度 。查全率(Recall Ratio)是指从数据库内检出的相关的信息量与总量的比率 。查全率绝对值很难计算，只能根据数据库内容、数量来估算 。
影响数据检索效率的几个因素数据检索有两种主要形态 。第一种是纯数据库型的 。典型的结构是一个关系型数据，比如mysql 。用户通过SQL表... 影响数据检索效率的几个因素数据检索有两种主要形态 。第一种是纯数据库型的 。
影响查全率的因素从文献存储来看 ， 主要有：文献库收录文献不全；索引词汇缺乏控制和专指性；词表结构不完整；词间关系模糊或不正确；标引不详；标引前后不一致；标引人员遗漏了原文的重要概念或用词不当等 。
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