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Elasticsearch之curl创建索引

[hadoop@djt002 elasticsearch-2.4.3]$curl -XPUT'http://192.168.80.200:9200/zhouls/emp/1' -d'{"name":"tom","age":25}' {"_index":"zhouls","_type":"emp","_id":"1","_version":1,"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},"created":true}[hadoop@djt002 elasticsearch-2.4.3]$ 即,"_index":"zhouls",是索引库是zhouls "_type":"emp",是类型是emp "_id":"1",是id是1 "_version":1,是版本是1 "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},是 "created":true,是创建索引提示成功! 这是REST风格! 含义: zhouls,代表是索引库 emp代表类型,...

万亿级日志与行为数据存储查询技术剖析——Hbase系预聚合方案、Dremel系parquet列存储、预聚合系、Lucene系

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的优缺点,如有纰漏,欢迎一起探讨。 数据查询包括大体可以分为两步,首先根据某一个或几个字段筛选出符合条件的数据,然后根据关联填充其他所需字段信息或者聚合其他字段信息,本文中提到的大数据技术,都将围绕这两方面。 一、Hbase系 笔者认为Hbase系的解决方案(例如Opentsdb和Kylin)适合相对固定的业务报表类需求,只需要统计少量维度即可满足业务报表需求,对于单值查询有优势,但很难满足灵活聚合数据的场景。 而在需要聚合的场景,对于Hbase而言恰恰需要大量scan数据,会非常影...

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