es结合hbase-用es检索hbase中的数据(7-12-74)

更新时间：2024-12-09 分类：HBase 浏览量：2

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可以自动伸缩。根据查询相关公开信息显示，方向盘自动收缩是全系标配，方向盘可以自动做出调节，上下，左右都可以做出较大幅度的调节。

水平扩展：ES支持水平扩展，可以通过多个节点的方式实现伸缩性。RESTful API：ES提供了完整的RESTful API，易于集成和使用。 ES的开关在ES的配置文件中，有很多参数的开关可以进行调整。

如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。

您的发动机台架与之配合的变速箱高度没有调整好。就是说您为了将联轴器两端的高度调整一致，将发动机（风扇端）或变速箱的（尾端）抬高了（近联轴器两端太低了）。调整方法是将发动机和后支架近联轴器两端的高度同时抬高。

也有ES的，可以拆卸装进箱子，还不贵，只是没有自动寻星版。信达的DOB在国际上已经是性价比最高的DOB了，别的牌子的DOB甚至手动版比信达的自动寻星版还贵。

1、ES官方提供了两中检索方式：一种是通过 URL 参数进行搜索，另一种是通过 DSL（Domain Specified Language）进行搜索。

2、Match Query：是一个高级全文查询，它既能处理全文字段，又能处理精确字段。Match Query主要的应用场景就是进行全文搜索，但无论需要查询什么字段， Match Query都应该会是首选的查询方式。

3、过滤上下文是在使用filter参数时候的执行环境，比如在bool查询中使用Must_not或者filter。另外，经常使用过滤器，ES会自动的缓存过滤器的内容，这对于查询来说，会提高很多性能。

分布式搜索引擎：把大量的索引数据拆散成多块，每台机器放一部分，然后利用多台机器对分散之后的数据进行搜索，所有操作全部是分布在多台机器上进行，形成了完整的分布式的架构。

elasticsearch提供了translog来记录这些操作，结合os cached segments数据定时落盘来实现数据可靠性保证（flush）。文档被添加到buffer同时追加到translog：进行 refresh 操作，清空buffer，文档可被搜索但尚未 flush 到磁盘。

Elasticsearch架构简单介绍如下。索引索引（index）是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。你可以把索引看成关系型数据库的表。然而，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存储原始值。

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。

默认情况下 routing参数是文档ID （murmurhash3），可通过 URL中的 _routing 参数指定数据分布在同一个分片中，index和search的时候都需要一致才能找到数据，如果能明确根据_routing进行数据分区，则可减少分片的检索工作，以提高性能。

索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化，如果瓶颈不在这块，而是在产生数据部分，比如 DB 或者 Hadoop 上，那么优化方向就需要改变下。

虽然ES 对 gateway 使用 NFS，iscsi 等共享存储的方式极力反对，但是对于较大量级的索引的副本数据，ES 从 5 版本开始，还是提供了一种节约成本又不特别影响性能的方式：影子副本（shadow replica）。

Segment（段）：Lucene里面的一个数据集概念提交点文件：有一个列表存放着所有已知的所有段 ES底层是基于Lucene，最核心的概念就是Segment（段），每个段本身就是一个倒排索引。

es 集群多个节点，会自动选举1个节点为 master 节点，这个 master 节点其实就是干一些管理的工作的，比如维护索引元数据、负责切换 primary shard 和 replica shard 身份等。要是 master 节点宕机了，那么会重新选举1个节点为 master 节点。

一个index的数据会被分为多个shard中。所以说一个document，只能存在于一个shard中。当客户端创建document的时候，es此时就需要决定这个document是放在这个index的哪个shard上。这个过程，就称之为document routing，即数据路由。