Elasticsearch与HBase的整合应用

本教程指导您整合Hive与HBase，提供完整步骤和示例。

大数据 HBase 界面化工具 - 凤凰 Phoenix 安装指南 Apache Phoenix 是一个开源的 SQL 层，为 HBase 提供了 SQL 的访问方式。通过它，用户可以使用 JDBC 连接 HBase，将 SQL 查询转化为 HBase 的扫描操作，简化了查询过程。 安装和配置 Phoenix 的步骤： 准备工作： 确保已经安装 HBase。 下载 Phoenix 软件包。 安装 Phoenix： 创建 Phoenix 相关的目录结构：mkdir -p /home/app/phoenixmkdir -p /home/app/zookeeper/data/temp 解压 Phoenix 软件包到创建的目录：cd /home/app/phoenixtar -zxvf phoenix-hbase-2.3-5.1.2-bin.tar.gz 配置环境变量： 编辑 ~/.bash_profile 文件，添加以下命令并执行 source ~/.bash_profile 以使更改立即生效： export PHOENIX_HOME=/home/app/phoenix-hbase-2.3-5.1.2-bin export PATH=$PATH:$PHOENIX_HOME/bin 通过以上步骤，Phoenix 即可顺利完成安装并与 HBase 集成，支持 SQL 操作。

随着技术的进步，Ambari已经开始整合各大数据组件版本，包括Hadoop、Spark、HBase和Phoenix等。这些组件的集成使得大数据处理变得更加高效和便捷。

字段定义和说明 trade_dt：类型VARCHAR2(8)，表示交易日期。 b_info_term：类型NUMBER(20,4)，定义期限（单位：天）。 b_tender_interestrate：类型NUMBER(20,4)，表示招标利率（%）。 b_tender_amount：类型NUMBER(20,4)，代表招标数量（单位：亿元）。 b_tender_method：类型NUMBER(9,0)，招标方式的标识码（1-价格招标，2-利率招标，3-数量招标）。 b_info_repo_type：类型NUMBER(9,0)，回购类型代码（517001000为正回购，517002000为逆回购）。 中国债券回购基本资料 CBondReserveRate 字段信息 OBJECT_ID：VARCHAR2(100)，用于标识对象的唯一ID。 trade_dt：VARCHAR2(8)，交易日期。 s_info_reserveratetype：VARCHAR2(80)，准备金率类型，包含： 2-存款准备金率 3-存款准备金率（大型机构） 9-外汇存款准备金率 b_info_rate：类型NUMBER(20,4)，表示准备金率（%）。 CBondPRepoDescription 字段说明 OBJECT_ID：VARCHAR2(100)，对象ID。 s_info_windcode：VARCHAR2(40)，Wind代码。 s_info_subjectwindcode：VARCHAR2(40)，标的债券的Wind代码。 b_info_repo_type：VARCHAR2(40)，回购类型，1-封闭式，2-买断式。 b_info_repo_days：NUMBER(5,0)，回购天数。 b_info_repo_firstdate：VARCHAR2(8)，首次交易日期。 b_info_repo_pcntbond：NUMBER(20,4)，履约金比例。 中国债券回购标准券折算率 - CBondConversionRatio OBJECT_ID：VARCHAR2(100)，对象ID。 s_info_windcode：VARCHAR2(40)，Wind代码。 b_cvn_startdate：VARCHAR2(8)，表示开始适用日。 b_cvn_enddate：VARCHAR2(8)，结束适用日。

在大数据处理领域，\"Kafka+Storm+HBase\"是一个经典的实时数据流处理和存储解决方案。案例以电信行业的实际问题为例，展示了如何利用这三个技术组件来统计小区基站的掉话率，并通过图表进行可视化展示。Kafka是Apache开发的一个开源分布式消息系统，它作为一个高吞吐量的实时发布订阅平台，能够处理海量数据。在案例中，Kafka被用来收集来自电信网络的各种实时数据，如基站状态、通话记录等。这些数据通过Kafka的生产者发送到不同的主题，然后由消费者组实时消费并进行后续处理。Storm是Twitter开源的分布式实时计算系统，能够对持续的数据流进行连续计算。在本案例中，Storm接收到Kafka推送的基站数据后，会设置一系列的处理节点来执行特定的计算任务，例如计算掉话率。处理节点可以执行过滤、聚合、派生新数据等操作，确保数据处理的实时性和准确性。HBase是一个基于Hadoop的分布式列式数据库，适合存储大规模结构化半结构化数据。在电信行业案例中，处理后的基站掉话率数据会被存储到HBase中，以便于快速查询和分析。HBase提供了强一致性的读写能力，使得实时报表和数据分析成为可能。项目的具体实施步骤可能包括以下部分： 1. 根据《中国移动项目需求》理解业务需求，明确需要统计的指标，如掉话率的定义、计算方式等。 2. 设计Kafka的主题结构，确定Storm的拓扑结构，以及HBase的数据模型。 3. 参照《中国移动Storm项目部署文档》进行服务器配置和软件安装，包括Kafka、Storm和HBase的集群搭建。 4. 编写Kafka生产者代码，将电信网络数据推送到Kafka。 5. 设计并实现Storm拓扑，定义各种处理节点进行实时计算，例如计算每分钟、每小时的掉话率。 6. 配置HBase表，编写HBase客户端代码，将处理后的结果持久化到数据库。 7. 利用HBase的查询功能，结合前端图表库（如ECharts、D3.js等），实现掉话率的实时图表展示。 8. 设置监控系统，监控Kafka、Storm和HBase的运行状况。

HBase 受限于单一的 RowKey 索引结构，难以满足复杂查询需求。为此，探讨利用 HBase Coprocessor 将数据同步至 Elasticsearch，构建二级索引以优化查询性能。

ann_dt VARCHAR2(8)最新公告日期s_rightsissue_year VARCHAR2(8)配股年度s_rightsissue_content VARCHAR2(150)配股说明5.20中国A股增发-AShareSEO字段字段类型字段名称备注OBJECT_ID VARCHAR2(100)对象ID s_info_windcode VARCHAR2(40) Wind代码s_fellow_progress VARCHAR2(10)方案进度1.董事会预案2.股东大会通过3.实施4.未通过5.证监会批准8.国资委批准12.停止实施s_fellow_issuetype VARCHAR2(10)发行方式类型439006000:定向439010000:公开crncy_code VARCHAR2(10)货币代码s_fellow_price NUMBER(20,4)发行价格(元) s_fellow_amount NUMBER(20,4)发行数量(万股) s_fellow_collection NUMBER(20,4)募集资金(元)含发行费用s_fellow_recorddate VARCHAR2(8)股权登记日s_fellow_paystartdate VARCHAR2(8)向老股东配售(或优先配售)缴款起始日s_fellow_payenddate VARCHAR2(8)向老股东配售(或优先配售)缴款终止日s_fellow_subdate VARCHAR2(8)网上申购日s_fellow_otcdate VARCHAR2(8)股份登记(定向)日期s_fellow_listdate VARCHAR2(8)向公众增发股份上市日期s_fellow_instlistdate VARCHAR2(8)向机构增发股份上市日期定向增发部分流通日期s_fellow_changedate VARCHAR2(8)定向增发股份变动日期s_fellow_roadshowdate VARCHAR2(8)网上路演日s_fellow_refunddate VARCHAR2(8)网下申购资金(定金)退款日s_fellow_unfrozedate VARCHAR2(8)网上申购资金解冻日s_fellow_preplandate VARCHAR2(8)预案公告日s_fellow_smtganncedate

这是Python版本在使用Spark上与Hadoop分布式系统整合的重点，同时也可以独立运行Spark，是一项较新的技术应用。

小米应用HBase的概况、对其的改进，并拓展至云服务和推送的应用场景。