HBase Coprocessor的实现与应用

2018-11-15 660

本文来自于中国HBase技术社区武汉站HBase MeetUp线下交流会的烽火大数据平台研发负责人叶铿(云端浪子)。

HBase Coprocessor的实现与应用PPT下载：http://hbase.group/slides/159

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本次分享的内容主要分为以下五点：

Coprocessor简介
Endpoint服务端实现
Endpoint客户端实现
Observer实现二级索引
Coprocessor应用场景

1.Coprocessor简介

HBase协处理器的灵感来自于Jeff Dean 09年的演讲，根据该演讲实现类似于Bigtable的协处理器，包括以下特性:每个表服务器的任意子表都可以运行代码客户端的高层调用接口(客户端能够直接访问数据表的行地址，多行读写会自动分片成多个并行的RPC调用)，提供一个非常灵活的、可用于建立分布式服务的数据模

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HBase实操 | 如何使用HBase存储文本文件

1.文档编写目的 Fayson在前面的文章中介绍了《如何在CDH中使用Solr对HDFS中的JSON数据建立全文索引》和《如何使用Flume准实时建立Solr的全文索引》，假如我们有大量的文本文件，我们应该如何保存到Hadoop中，并实现文本文件的全文检索呢。为了介绍如何对文本文件进行全文检索，本文会先介绍如何使用HBase保存文本文件。虽然HDFS中也可以直接保存这种非结构化数据，但是我们知道像这种文本文件，一般都是10KB~1MB的小文件，因为HDFS并不擅长存储大量小文件，所以这里选择HBase来保存。内容概述 1.文件处理流程 2.准备上传文件的Java代码 3.运行代码 4.Hue中查询验证测试环境 1.RedHat7.4 2.CM5.14.3 3.CDH5.14.2 4.集群未启用Kerberos 2.文件处理流程 1.如上图所示，Fays

2018-11-16

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Elasticsearch是一款流行的分布式开源搜索和数据分析引擎，具备高性能、易扩展、容错性强等特点。它强化了Apache Lucene的搜索能力，把掌控海量数据索引和查询的方式提升到一个新的层次。本文结合开源社区和阿里云平台的实践经验，探讨如何调优Elasticsearch的性能提高索引和查询吞吐量。一. Elasticsearch部署建议1.选择合理的硬件配置，尽可能使用SSD Elasticsearch最大的瓶颈往往是磁盘读写性能，尤其是随机读取性能。使用SSD（PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘）通常比机械硬盘（SATA盘/SAS盘）查询速度快5~10倍，写入性能提升不明显。对于文档检索类查询性能要求较高的场景，建议考虑SSD作为存储，同时按照1:10的比例配置内存和硬盘。对

2018-11-16

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。