我们目前正在使用 elasticsearch 对大约 1000 万份文档进行索引和搜索。它运行良好，我们对其性能感到满意。我发起使用 elasticsearch 的同事确信它可以用作中央数据存储库，其他数据系统(例如 SQL Server、Hadoop/Hive)可以将数据推送给它们。我没有任何反对意见，因为我对两者的了解都太有限了。但是，我很担心。
我知道 elasticsearch 中的数据以一种对文本搜索有效的方式存储。 Hadoop 就像文件系统一样存储数据，但其方式可以有效地在多个数据节点上扩展/复制 block 。因此，在我看来，使用 Hadoop(因为它对数据的看法更不可知)作为中央数据存储库似乎更有益。然后将数据从Hadoop推送到SQL、elasticsearch等...
我读过几篇关于 Hadoop 和 elasticsearch 用例的文章，使用 Hadoop 作为中央数据存储库似乎很传统。但是，我找不到任何表明 elasticsearch 不是一个不错的选择的东西。
请帮忙!
最佳答案
与所有数据库部署一样，这实际上取决于您的特定应用程序。
Elasticsearch 是一个构建在 Apache Lucene 之上的优秀开源搜索引擎。它的功能和升级使其基本上可以像无模式的 JSON 数据存储一样运行，可以使用特定于搜索的方法和常规数据库 CRUD 类命令进行访问。
尽管 Elasticsearch 带来了所有优势，但仍有一些主要的缺点:
安全性 - Elasticsearch 不提供任何身份验证或访问控制功能。 它受支持，因为它们具有 introduced shield .
交易 - 不支持交易或数据操作处理。现在数据操作由logstash 处理。
持久性 - ES 是分布式的并且相当稳定，但备份和持久性不像其他数据存储那样具有高优先级。
工具的成熟度 - ES 仍然相对较新，还没有时间开发成熟的客户端库和 3rd 方工具，这会使开发变得更加困难。我们可以认为现在已经很成熟了
周围有各种连接器和工具，例如 kibana。但它仍然不适合大型计算 - 用于搜索数据的命令不适合“大型”数据扫描和数据库端的高级计算。
数据可用性 - ES 以“近乎实时”的方式提供数据，这可能需要在您的应用程序中进行额外的考虑(即:用户添加新评论的评论页面，刷新页面可能实际上不会显示新帖子，因为索引仍在更新)。
如果您可以处理这些问题，那么您当然没有理由不使用 Elasticsearch 作为您的主要数据存储。它实际上可以通过不必复制数据来降低复杂性和提高性能，但这同样取决于您的具体用例。
一如既往，权衡利弊，做一些实验，看看什么最适合你。
免责声明:这个答案是不久前为 Elasticsearch 1.x 系列写的。这些批评者仍然以某种方式支持 2.x 系列。但 Elastic 正在研究它们，因为 2.x 系列每个示例都带有更成熟的工具、API 和插件，安全方面，如 Shield甚至像 Logstash 或 Beats 这样的传输客户端等
关于hadoop - 使用 elasticsearch 作为中央数据存储库，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24412762/
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