我正在寻找可满足以下需求的数据存储:-
键值存储可扩展，但不支持我们的查询要求。
Map / Reduce作业具有可伸缩性，可以执行查询，但是我认为它不能满足我们的查询延迟要求。
RDBMS(如MySQL)将满足我们的查询需求，但将迫使我们拥有固定的架构。我们可以扩展它，但随后必须进行共享等。
像Vertica这样的商业解决方案似乎可以解决我们所有的问题，但是如果可以的话，我会避免使用商业解决方案。
由于底层的HDFS，HBase似乎是一个与Hadoop一样可伸缩的系统，并且似乎具有执行过滤器和聚合的功能，但是我不确定HBase中过滤器查询的性能。
当前，HBase不支持二级索引。这使我想知道HBase是否适合任何任意列的筛选。根据文档，对行ID和列族进行筛选比仅对列限定符进行筛选要快。但是，我还阅读到，在RowId和Column系列上具有Bloom Filter索引会显着增加Bloom过滤器的大小，并使该选项实际上不可行。
我无法在线找到太多有关HBase中筛选查询性能的数据。
希望我可以在这里找到更多信息。
谢谢!
最佳答案
尝试apache cassandra，它很好地支持二级索引。来到hbase Bloom过滤器时，请通过此链接，它描述了根据模式Hbase bllom filters的Bloom的多个选项
关于hadoop - HBase中筛选查询的性能？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10058810/