【玩转ElasticSearch】横向对比ElasticSearch与Sphinx
打算写几篇ElasticSearch使用心得。
第一篇,先从ElasticSearch与Sphinx的横向对比开始。横向对比是反应优点和暴露问题的好方法。我是Sphinx阵营转向ElasticSearch阵营的,两者都是成熟的开源搜索引擎,各有优劣,这篇文章也可以给纠结使用哪套方案的同学提供一些选择的依据。
• 导入MySQL数据生成索引
ElasticSearch:GitHub - scharron/elasticsearch-river-mysql
Sphinx:原生支持基于MySQL的表建索引
ElasticSearch官方文档上,数据都是使用RESTful接口一条一条插入的,也就是增量更新。在数据量非常大的时候,遍历全表重建一次索引会非常消耗时间。而elasticsearch-rivel-mysql这个项目并不是很靠谱,开发者甚至曾

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E-MapReduce的emr-2.0.0以下的HBase集群中并不包含Phoenix,也没有启动yarn,下面介绍一种通过创建集群时设置的引导操作来完成集群上Phoenix的部署。 HBase+Phoenix部署 HBase+Yarn+Phoenix部署 HBase+Phoenix部署 1.引导操作shell脚本(phoenix_bootstrap.sh) 入参: 参数名 取值 备注 regionId cn-hangzhou/cn-beijing 创建集群所在的regionId isVpc 0/1 创建的是否是vpc集群 #!/bin/bash regionId="$1" isVpc=$2 echo $regionId echo $isVpc if [ ! $regionId ]; then regionId="cn-hangzho
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Hive的HQL语句及数据倾斜解决方案
[版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51675005 作者: 朱培 ID:sdksdk0 Hive环境的搭建在这里也不重复说了,安装配置可以查看我的这篇文章:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51512031。在这里主要是分享一下HQL语句实践及其函数的基本使用。 一、Hive的基本概念 在Hive中没有插入操作,但是可以通过load data批量导入数据文件。 Hive中分为内部表和外部表。 内部表:表数据存放在统一的/user/hive/warehouse目录下; drop表时会将表的数据及表的元信息全部清空。 外部表:表数据可以在hdfs的任意目录,没有统一约束; drop时只清除表的元信息,表的数据文件不会改变。 hive只能带等值的条件,不能有>或<的条件。具体的在数据操作部分会做详细介绍。 创建一个内部表: CREATE TABLE page_view(viewTime INT, useri...
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