hbase构建二级索引的实现方式有哪些?-hbase为什么要做二级索引(4-2-29)

更新时间：2024-11-30 分类：HBase 浏览量：2

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1、对于第二个问题，最简单的方法就是，在开始的时候，重新划分一下输入分片，然后让某台机器把那半行数据给另一台机器。

2、减小Map-Reduce job 启动时创建的Mapper数量当处理大批量的大数据时，一种常见的情况是job启动的mapper数量太多而超出了系统限制，导致Hadoop抛出异常终止执行。解决这种异常的思路是减少mapper的数量。

3、NameNode：NameNode是Hadoop分布式文件系统HDFS的元数据服务器，负责管理文件系统的元数据。这意味着它存储有关文件和目录的信息，如它们的名称、大小和块信息。然而，NameNode不存储实际的数据。

HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

现在比较著名的方案是华为提出的。要点是1）保证主表和索引表在同一个regionserver上（通过自定义的balancer实现） 2）使用coprocessor实现索引表的创建和插入。

优点：海量URL管理网速快缺点： Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。

衡量信息检索效率的指标有查全率、查准率、漏检率、误检率、检索速度。查全率（Recall Ratio）是指从数据库内检出的相关的信息量与总量的比率。查全率绝对值很难计算，只能根据数据库内容、数量来估算。

影响数据检索效率的几个因素数据检索有两种主要形态。第一种是纯数据库型的。典型的结构是一个关系型数据，比如mysql。用户通过SQL表... 影响数据检索效率的几个因素数据检索有两种主要形态。第一种是纯数据库型的。

”信息检索效率，不仅是影响信息检索系统价值的主要因素，还是人们评价信息检索质量的重要指标。信息检索效率是指全、准、快、便、省（检全率、检准率、检索方便性、检索成本与效益），最主要的是“全”和“准”。

原生HBase不支持索引，而NoSql数据库都把索引的支持作为基础功能来处理。

要在HBase表中实现索引，可以使用Regions建立列族和表，并通过对该列采用IndexTable设置索引参数来获得。原因是HBase是一个分布式数据库，其中的数据都是有序的，可以利用这一有序性来获得更快的查询效果。

Hbase是列存储的非关系数据库。传统数据库MySQL等，数据是按行存储的。其没有索引的查询将消耗大量I/O 并且建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源。因此，为了满足面向查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满足性能要求。

不过在公司使用的时候，一般不使用原生的Hbase API，使用原生的API会导致访问不可监控，影响系统稳定性，以致于版本升级的不可控。

但是我们如果需要使用SnapshotScanMR来完成HBase数据的检索，那么我们就有问题了！HBase中真实的数据中第1个byte是盐值，我们在检索的时候是不能忽悠的。