這篇文章給大家分享的是有關elasticsearch和hbase怎么選擇的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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這兩個不應該拿來做對比?？匆幌赂髯缘慕榻B：

Elasticsearchis a search server based on Lucene. （wiki：Elasticsearch）
HBaseis an open source, non-relational, distributed database modeled after Google'sBigTable and written in Java.（wiki：Apache HBase）

一個是搜索引擎，一個是數(shù)據(jù)庫。
在分布式環(huán)境中，兩者得到廣泛使用，但發(fā)揮的作用是不一樣的。具體要怎么使用怎么配合，要看實際業(yè)務了。但 es 并不局限于搜索引擎，做數(shù)據(jù)庫也是個不錯的選擇，可以跟 spark 很好的結合用來做數(shù)據(jù)分析。

從基本功能來說這兩個確實有相似性，但是根據(jù)業(yè)務需求不同，我覺得有幾點可以考慮：
1. 查詢復雜度：HBase支持簡單的行或者range查詢，比如給一個PK查該行的數(shù)據(jù)，或者給一個begin/end查這個范圍的數(shù)據(jù)，如果想完成更復雜的功能就不太容易。而ES支持的查詢比較豐富，或者說這些查詢都帶有一點復雜計算的味道了。比如你有個論壇，你想查帖子里面是否包含敏感詞，如果采用HBase就比較麻煩，使用HBase你可以將帖子存進來、讀出去，但是要查內容里面的東西，只能一點點過濾；而ES是可以比較方便的幫助你完成這個功能的；
2. 數(shù)據(jù)量：按道理說兩者都是支持海量數(shù)據(jù)的，但是據(jù)我個人感覺，HBase可能更容易支持更多的數(shù)據(jù)，因為其一開始設計就是解決海量問題的；而ES是后來慢慢增強其存儲擴展性的；那么也就是說，HBase上手起來擴展性不太會阻礙你使用；ES可能要多費點勁。
3. 剩下的就是比較遠的考慮，比如維護性，HBase基于Hadoop那一套，組件多，維護起來代價也不低，而ES自成體系，維護起來稍微好點；當然這個是相對的，絕對來說都不會容易。比如新功能開發(fā)，比如成本控制等等。。。

我個人覺得，es注重的還是檢索，hbase擅長的是讀寫操作，所以還需要看見你的應用場景

hbase存多讀少，不適合高并發(fā)查詢，適合存數(shù)據(jù)；
es是全文檢索，適合日志分析日志統(tǒng)計之類。

如果主要做實時、動態(tài)的計數(shù)，則推薦ES。
如果主要跑些月報表什么的，則推薦Hbase。

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