##elasticsearch提高hbase基于列的查询效率

使用elasticsearch提高hbase基于列的查询效率 - blacklau的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/blacklau/article/details/39781803

网上能查到的Hbase提高基于列的查询效率基本上是建立二级索引的方法,介绍另外一种方法,使用分布式索引技术elasticsearch来提高效率,
基本思路和二级索引差不多,都是通过对要查询的列建立索引,先根据建立的列索引查询到rowkey,再根据rowkey查询到需要的数据,步骤如下:

  1. 安装elasticsearch,安装简单,网上查找安装方法
    2.使用elasticsearch建立hbase的相关查询列的索引,值包括查询列与rowkey
    3.使用ealsticsearch查询到列对应的rowkey值,再根据rowkey查询需要的信息

代码只包括第3步:

package hbase;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;import org.elasticsearch.action.search.SearchType;import org.elasticsearch.client.Client;import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;import org.elasticsearch.common.settings.ImmutableSettings;import org.elasticsearch.common.settings.Settings;import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;import org.elasticsearch.index.query.FilterBuilders;import org.elasticsearch.search.SearchHit;import org.elasticsearch.search.SearchHits;public class SearchWithElasticSearch {public static void main(String[] args) throws IOException{//elasticsearch相关设置Settings settings = ImmutableSettings.settingsBuilder() //指定集群名称 .put("cluster.name", "elasticsearch") .put("client.transport.sniff", true).build(); // 创建客户端, Client client = new TransportClient(settings) //ip改为自己的ip .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress("ip", 9300)); //elasticsearch查询,查询NAME为blacklau的记录SearchResponse response = client.prepareSearch("hbase") .setTypes("netflow") .setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH) // NAME对应hbase表的列名 .setPostFilter(FilterBuilders.termFilter("NAME", "blacklau")) .execute() .actionGet();SearchHits shs = response.getHits();//根据查询到的rowkeys构建GetList<Get> gets = new ArrayList<Get>();for(SearchHit hit : shs){//ROWKEY对应hbase表的rowkeyString rowkey = (String)hit.getSource().get("ROWKEY");Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowkey));gets.add(get);}if(gets.size() == 0) return;HTable table=new HTable(HBaseConfiguration.create(),"netflow"); Result[] rs=table.get(gets); //打印hbase表查询结果 for(Result r:rs){ System.out.println(r); } client.close(); table.close();}}

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,602评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,442评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,878评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,306评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,330评论 5 373
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,071评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,382评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,006评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,512评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,965评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,094评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,732评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,283评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,286评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,512评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,536评论 2 354
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,828评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容