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8 hbase

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      • 2.9 reindex原理
      • 2.8 es优化
        • 1 reindex 为什么慢
      • 2.6 分布式查询的问题
        • 2.6.1
        • 2.6.2 ES deep page问题
      • 2.7 负载均衡
      • 2.5 缺点
      • 2.4 集群
        • shard 扩容问题
        • 2.4.1 写一致原理
      • 2.3 crud
        • 2.3.7 Multi_match
        • 2.3.6 DisMaxQuery
        • 2.3.5 聚合查询
        • 2.3.5 查询多个索引和多个type
        • 2.3.2 mget 批量查询
        • 2.3.2 bulk语法（批量改增删改）
        • 2.3.1 dsl
      • 2.1 ES简介
      • 2.2 核心原理
        • 2.2.5 分片算法
        • 2.2.4 lucene内核
        • 2.2.3 分词器
        • 2.2.2 倒排索引核心原理
        • 2.2.1 mapping
      • 2.10 一致性问题
    • 3 hadoop
    • 4 spark
      • 4.1 rdd
      • 4.2 宽依赖
      • 4.3 DAG划分
      • 4.4 rdd容错
      • 4.5 DAGScheduler
      • 4.6 调优
      • 4.7 TaskScheduler和SchedulerBackend
    • 5 flink
      • 5.0 企业实战
        • 0.1 Flink 在 B 站的多元化探索与实践
      • 5.1 基本原理
      • 5.2 集群
    • 6 Druid
    • 7 clockhouse
    • 8 hbase
    • 9 大数据如何容灾
    • 10 业界方案
      • 10 .1 贝壳找房在实时计算之路上的平台建设以及实时数仓应用
    • 11 时序数据库
      • 1 TSDB
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