elasticsearch访问hbase，elasticsearch访问慢

两台服务器手动部署大数据平台

1、选择好合适的服务器。根据您的需求，选择一台适合的服务器，并确保其具备足够的硬件配置、稳定性和安全性。迁移网站数据。使用FTP或其他文件传输工具，将原网站的数据库和文件复制到新的服务器上。

2、在生产实践应用中，Hadoop非常合适应用于大数据存储和大数据的剖析应用，合适服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支撑PB级别的存储容量。

3、这种部署方式都需要一个前端代理服务器，前端代理有很多是用squid或者nginx做的，超有钱的会用netscaler。

相关问答

Q1: 目前常见的大数据存储方式有哪些?

大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。

HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

基础设施：云存储、分布式文件存储等。数据处理：对于收集到的不同数据集，可能会有不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现出数据的异构性。对于多个异构数据集，需要进行进一步的集成或集成处理。

大数据存储方式：存储管理需要多种技术的协同工作，其中文件系统为其提供最底层存储能力的支持。 分布式文件系统HDFS 是一个高度容错性系统，被设计成适用于批量处理，能够提供高吞吐量的的数据访问。

GFSGFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。

Q2: ElasticSearch查询流程详解

1、第一阶段查询到匹配的docID，第二阶段再查询DocID对应的完整文档。

2、指定返回字段 GET /book/ _search？ _source=name，studymodel 通过组合以上各种类型查询，实现复杂查询。

3、基于全文的查询：高层查询，要先了解字段映射的信息。如果查询一个未分析的精确值字符串字段，会将整个查询字符串作为单个词项对待。

4、执行步骤：term 查询被用于精确值匹配，这些精确值可以是数字（number）、日期（date）、布尔值(bool)、未经过分析的字符串（keyword）； term 查询对于输入的文本不分析，所以它将给定的值进行精确查询。

5、分组 组内聚合 对查询的数据首先进行一轮分组，可以设置分组条件，例如：新生入学，把所有的学生按专业分班，这个分班的过程就是对学生进行了分组。

6、term 查询是简单查询，接受一个字段名和参数，进行精准查询，类似sql中：ES中对应的DSL如下：在ESx及以上版本，字符串类型需设置为keyword或text类型，根据类型来进行精确值匹配。

Q3: 分布式搜索引擎elasticsearch的架构原理

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。

一般情况下如果es服务正常启动，可以通过接口的方式获取elasticsearch版本信息：curlhttp：//1：9200上述命令可以得到elasticsearch的服务状态和其他信息包括版本号。Elasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。

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的实时分布式的搜索与分析引擎。Elasticsearch为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。无论结构化或非结构化文本、数字数据还是地理空间数据，Elasticsearch都可以有效地存储和索引，以支持快速搜索。

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