elasticsearch 是怎么读取Hbase里面数据

ElasticSearch与HBase数据落盘方式对比
而HBase基于LSM树模型，数据写入首先记录在HLog中，然后写入MemStore。当MemStore达到阈值时，数据批量写入磁盘生成HFile。HLog确保数据可靠性，即使系统崩溃或断电也能通过记录恢复。HBase通过Memstore高效利用内存，并通过MemStore Flush流程将数据落盘。在数据落盘方式上，ElasticSearch的Translog和HBase的HLog...

海量日志数据存储用 elasticsearch 和 hbase 哪个好
比如你有个论坛，你想查帖子里面是否包含敏感词，如果采用HBase就比较麻烦，使用HBase你可以将帖子存进来、读出去，但是要查内容里面的东西，只能一点点过滤；而ES是可以比较方便的帮助你完成这个功能的；2. 数据量：按道理说两者都是支持海量数据的，但是据我个人感觉，HBase可能更容易支持更多的数据，...

海量日志数据存储用elasticsearch和hbase哪个好
hbase面向列非常好加字段的！es适合搜索和分析小规模数据，速度快过hbase。hbase稳定可靠，而且可以通过mr spark等大批量拉取数据。

ElasticSearch数据存储内容
shard是Elasticsearch数据存储的最小单位，index的存储容量为所有shard的存储容量之和。Elasticsearch集群的存储容量则为所有index存储容量之和。一个shard就对应了一个lucene的library。对于一个shard，Elasticsearch增加了translog的功能，类似于HBase WAL，是数据写入过程中的中间数据，其余的数据都在lucene库中管...

Elasticsearch学习总结之二:lucene的segment
在深入学习Elasticsearch之后，我们继续探讨其底层关键技术之一：lucene的segment。首先，我们要理解LSM（Log Structured Merge Trees）的原理，它是一种被广泛应用在HBase、Cassandra等产品中的文件结构策略，旨在提高写操作的吞吐量，通过消除随机更新来优化性能。LSM的核心思想在于将数据写入过程转化为顺序操作，...

30秒快速搞懂ES增删改查原理
translog：事务日志（Transaction Log），用于防止ES节点在运行过程中因故障而导致的内存中数据未及时写入磁盘的问题。这是一个广泛使用的防止数据丢失的方案，类似于Hbase的WAL（Write-Ahead Log）。segment：ES中可被搜索的数据块，每个segment都是一个倒排索引数据块。除了学习倒排索引的知识点外，还需要...

简析Kafka与ElasticSearch磁盘IO问题
对于ElasticSearch，一位群友遇到写入慢、读取磁盘满的问题。讨论中，焦点在于（1）负载均衡，即分片分布不均；（2）分片数量，可能过大导致读取瓶颈。磁盘I\/O可能由（1）客户端写入、（2）大量读取、（3）索引操作、（4）合并策略和（5）数据删除引起。内存与磁盘比例过低可能导致频繁交换，占用磁盘空间...

elasticsearch-river-kafka怎么开发
lasticSearch自身提供了一个River机制，用于同步数据。这里可以找到官方目前推荐的River：但是官方没有提供HBase的River。其实ES的River非常简单，就是一个用户打包好的jar包，ES负责找到一个node，并启动这个River。如果node失效了，会自动找另外一个node来启动这个River。

经典面试题:Elasticsearch 如何做到亿级数据查询毫秒级返回?
在这种情况下，性能将大打折扣。为提高性能，建议将索引数据量控制在 filesystem cache 内存的范围内，通过将非搜索字段存储在其他数据库（如 HBase）以减少不必要的空间占用。对于数据预热策略，可以定期访问热门数据，将其加载到 filesystem cache，降低实际查询时的磁盘访问。例如，在微博应用中，可以...

经典面试题:Elasticsearch 如何做到亿级数据查询毫秒级返回?
例如，一个集群有3台机器，每台64G内存，但给ES预留的内存只有总内存的32%，远不足以缓存所有数据。在这种情况下，大部分数据必须依赖磁盘，查询性能会显著降低。为了优化，至少要让机器内存容量是数据量的一半，理想情况下，只在Elasticsearch中存储搜索所需的索引数据，其余数据存入其他数据库如HBase，...