云HBase发布全文索引服务,轻松应对复杂查询
云HBase发布了“全文索引服务”功能,自2019年01月25日后创建的云HBase实例,可以在控制台免费开启此“全文索引服务”功能。使用此功能可以让用户在HBase之上构建功能更丰富的搜索业务,不再局限于KV简单查询,不再苦恼于设计各种rowkey,不再后怕日益变化的HBase复杂查询业务。“全文索引服务”为云HBase增强查询能力而设计,自动同步数据,用户只需重点关注如何使用强大的检索功能来丰富自己的业务架构。
为什么要增强HBase的检索能力
我们在使用HBase的时候都会面临一个问题,就是设计HBase的rowkey。可尽管我们工程师是多么的优秀,整理罗列了所有业务检索需求,并裁剪折中了这样那样的业务,缺依然不能设计一个全能的rowkey来满足各种业务查询需求。
例如在某物流管理系统中,我们需要对收件人姓名/手机/地址、寄件人姓
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Hive架构
[toc] 概念 按照官网翻译,Hive是一个使用SQL管理和使用基于分布式存储的数据集的数据仓库工具软件。注意形容词知道了几个特点: 使用SQL 数据仓库、管理数据集(表) 基于Hadoop Hive的组件包括HCatalog和WebHCat。 HCatalog是Hadoop的表和存储管理层,它使具有不同数据处理工具(包括Pig和MapReduce)的用户能够更轻松地在网格上读写数据。 WebHCat提供了一种服务,可用于运行Hadoop MapReduce(或YARN),Pig,Hive作业。还可以使用HTTP(REST样式)接口执行Hive元数据操作。 架构 照例先说下架构图 这里可以看到非常明确的组件关系。数据以文件形式存储在HDFS,执行期间用户通过cli提交DDL 或者query SQL,DDL会与MetaStore交互,其中MetaSto
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开源SQL-on-Hadoop系统一览
引言 查询分析是大数据要解决的核心问题之一,而SQL作为查询分析中使用最简单、最广泛的的语言之一,必然而然的催生了许多支持在Hadoop上使用SQL的系统,这就是所谓的SQL-on-Hadoop系统,其中大众熟知的Hive就是最早的SQL-on-Hadoop系统。 经过若干年的发展,SQL-on-Hadoop系统已经百花齐放,按照架构划分这些系统大致可以分为以下几类: MapReduce架构系统:如Hive,这类系统是在MapReduce计算框架上封装了一个SQL语义层,在运行过程中把SQL转换为MapReduce程序来执行 MPP架构系统:如Impala、Presto、Drill等,这类系统采用MPP(Massively Parallel Processing)架构,而非MapReduce 预计算系统:如Druid、Kylin等,这类系统
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