Hbase 与 ElasticSearch 的结合使用

最近在做用elasticSearch建立hbase的二级索引，通过查询elasticSearch实现对hbase的快速查询，从而实现海量数据的秒级快速查询。在这里记录一下自己工作的解决过程。
1 周五下午了。困，心放飞了。
2 哎，但是还在工作时间，还是好好干活吧。
3 疫情快点过去吧，快点过去吧。真的太煎熬了
4 言归正传，想吃大福
5 真的言归正传。

为什么要用hbase与elasticsearch结合使用的方式

(1). 使用hbase。业务数据量很多，及业务数据量本身的结构(视频相关行为)，适合适用hbase
(2). hbase支持rowkey查询和过滤的多条件查询。但是如果想根据一个字段的内容去查询，则需要通过mapreduce等，查询缓慢。比如hbase存储的人的信息，想通过所在城市查询，想通过年龄查询。
(3). 可以用elasticsearch建立hbase的二级索引，elasticsearch是一个分布式的索引引擎，查询速度快，且通过倒排索引实现了全文搜索，每个字段都可以被索引和搜索。

elasticsearch 是什么

• 一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
• 一个分布式实时分析搜索引擎
• 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

主要思想

对hbase要查询的列建立es索引，然后根据es索引查询到rowkey，再根据rowkey查询到需要的数据。

不具体过程

1 建立索引
因为业务原因，需要每天更新全量索引和实时更新批量索引。
全量更新索引：mapreduce
实时更新索引：