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solr应用场景

HBase是个基于HDFS的数据库。Hive是用SQL替代写MR的编程框架,做Hadoop上会把用户提交的SQL语句做语法分析,执行计划等一堆乱七八糟的事后变成MR job提交去跑,返回结果给用户。不然每次都写MR很麻烦的,有这个写个SQL就可以拿到等效的结果

Solr是对Lucene的封装,底层还是调用的Lucene的方法,它只是让Lucene使用起来更简单了,并没有什么本质上的区别。前段时间刚用Solr做了个项目,发现Solr提供的集群解决方案让我省不少麻烦,Facet部分也是挺实用的。 个人认为,当Solr能满足需求...

这个就比较负责了,可以用hadoop+hbase+spark/storm进行平台构建,spark用于数据分析和处理、hbase用于将处理后的数据保存、hadoop用于离线分析和原始数据存储,具体的还得结合应用场景

SolrBase没找到呢,一般用Solr存储rowkey,然后去查hbase应该是可行的吧。

我们需要理解的是,不同的存储方式应对于实际的应用场景是不同的,HDFS作为最基础...而我们说诸如ES、Solr都也勉强算是一种数据存储的组织方式,其实也是有一定道理...

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