Hbase二级索引，索引海量数据实现方案

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转载最新推荐文章于 2026-08-07 14:20:12 发布 3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

ES整合HBase实现二级索引 前言; es整合hbase实现二级索引的目的,只要是因为hbase不具备全文检索,只有rowkey是全局的唯一标识,在大量数据的前提下,想要根据字段进行检索,没办法利用rowkey就会出现效率低下的情况.刚好es具备全文检索的优良传统,两个优秀的框架注定是要擦出点火花来的. 设计思想: 在es中存储标题，在hbase 中存储正文实现思路: 1.使用代码解析excel,读取excel的内容 2.将... 阅读详情

方案1:使用开源的hbase-indexer，是借助于hbase的WAL实现，不会影响hbase性能

https://blog.youkuaiyun.com/xiahoujie_90/article/details/53400044

方案2：基于ES自己实现，利用habse的协处理器实现，会影响hbase性能

关键注意点：因为数据是存在Hbase中，ES充当的是索引角色，所以在创建ES的mapping时，

应指定_source为enabled:false。关闭存储原始文档。

https://wenku.baidu.com/view/422722fdd0f34693daef5ef7ba0d4a7303766c71.html

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HBase学习之二级索引 1.引言随着大数据时代的来临，数据的规模越来越大，TB级已经成为常态。对于海量的数据，如何对其进行有效的处理，是一个挑战。开源分布式数据库HBase数据库很好的解决了海量数据的存储问题，但是HBase只支持Rowkey作为索引检索数据，所以HBase在检索非Rowkey列的数据时，性能会很差。基于HBase这一特性，业界展开了对HBase二级索引的研究。业界对于HBase二级索阅读详情

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