hbase与es速度对比，hbase和es查询速度

以下哪些属于集中化大数据平台外部采集数据

Flume是目前常用的开源选择，Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。

数据采集：通过智能点餐系统、支付系统、推荐系统和评价系统等手段，采集消费者的点餐记录、支付记录、历史点餐记录和评价等信息。

大数据包括数据采集，数据管理，数据传输，数据存储，数据安全、数据分析等内容。大数据涵盖的内容主要以数据价值化为核心的一系列操作，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

数据倾斜导致子任务积压

1、一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。

2、可以通过设备管理器更新驱动程序，或者从官方网站下载最新的驱动程序。检查打印机队列：如果打印任务积压在队列里，也会导致新的任务无法传输。可以打开“打印机和扫描仪”，检查当前打印任务的状态，并尝试取消积压的任务。

3、第二，消化不良令我们感到难受，对身体健康也造成很大影响。消化不良是由于肠胃功能弱引起的，虽然与肠胃病比起来只是小毛病，但是却会对我们的身体健康产生非常大的影响。

4、提前一个月提了离职申请，到时间没有完成任务，是可以走得，只要你交接好就可以了。

5、避免任务：经常通过避免任务来应对焦虑和压力，从而导致任务积压。完美主义：过于追求完美，难以开始任务或完成任务，以致拖延任务。频繁更改计划：经常更改计划，从而导致任务的时间和成本增加。

突破性能瓶颈!ElasticSearch百亿级数据检索优化案例

默认情况下 routing参数是文档ID (murmurhash3)，可通过 URL中的 _routing 参数指定数据分布在同一个分片中，index和search的时候都需要一致才能找到数据，如果能明确根据_routing进行数据分区，则可减少分片的检索工作，以提高性能。

索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化，如果瓶颈不在这块，而是在产生数据部分，比如 DB 或者 Hadoop 上，那么优化方向就需要改变下。

写入Lucene 的数据，并不是实时可搜索的，ES 必须通过 refresh 的过程把内存中的数据转换成 Lucene 的完整 segment 后，才可以被搜索。 默认1秒后，写入的数据可以很快被查询到，但势必会产生大量的 segment，检索性能会受到影响。

虽然ES 对 gateway 使用 NFS，iscsi 等共享存储的方式极力反对，但是对于较大量级的索引的副本数据，ES 从 5 版本开始，还是提供了一种节约成本又不特别影响性能的方式：影子副本(shadow replica)。

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