原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?srcid=0831kfMZgtx1sQbzulgeIETs&scene=23&mid=2663994161&sn=cee222a8534cbc6e28c401706e979dc0&idx=1&__biz=MzA3ODUxMzQxMA%3D%3D&chksm=847c675cb30bee4a5c4e9a03a41662ba6f312d4ba28407311a80c4a36f3f93a4bb624ada50e5&mpshare=1#rd

最近群里面讨论HBASE的使用场景,以及是会没落,这个还真是一句话说不清楚。本文讲其中一个场景:详单查询。

 

 

背景

 

 

某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询。HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索,对于多字段的组合查询却无能为力。针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证。

 

 

原理

 

 

基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引,通过Solr的多条件查询快速获得符合过滤条件的rowkey值,拿到这些rowkey之后在HBASE中通过指定rowkey进行查询。

 

HBase与Solr系统架构设计

 

使用HBase搭建结构数据存储云,用来存储海量数据;使用SolrCloud集群用来搭建搜索引擎,将要查找的结构化数据的ID查找出来,只配置它存储ID。 

wd代表用户write data写数据,从用户提交写数据请求wd1开始,经历wd2,写入MySQL数据库,或写入结构数据存储云中,wd3,提交到Solr集群中,从而依据业务需求创建索引。

rd代表用户read data读数据,从用户提交读数据请求rd1开始,经历rd2,直接读取MySQL中数据,或向Solr集群请求搜索服务,rd3,向Solr集群请求得到的搜索结果为ID,再向结构数据存储云中通过ID取出数据,最后返回给用户结果。

 

实现方法有两种

 

  • 手工编码,直接用HBASE的API,可以参考下文

http://www.cnblogs.com/chenz/articles/3229997.html

  • 可以使用HBASE/Solr的LUNA接口,就不用自己管理两者。

 

posted on 2017-08-31 13:16  一天不进步,就是退步  阅读(1057)  评论(0编辑  收藏  举报