JerryMouse

对于将现有的 HBase 数据导出到 Elasticsearch （ ES ）并进行增量同步的问题，有一些主流的方案可供考虑。

1. **HBase MapReduce 导出到 Elasticsearch：**
- 利用 HBase 的 MapReduce 作业将数据导出到中间格式（如 JSON 或 Avro ）。
- 将导出的数据通过 Elasticsearch 的 Bulk API 加载到 ES 中。
- 对于增量同步，可以定期运行这个作业，只导出最近更新的数据。

2. **使用 Apache Nifi 或 Kafka Connect：**
- Apache Nifi 或 Kafka Connect 可以用作数据流处理工具，从 HBase 抓取数据并将其发送到 Elasticsearch 。
- 配置定期拉取并同步，以处理增量数据更新。

3. **使用 Logstash：**
- Logstash 是一个数据处理工具，可以从 HBase 读取数据，并将其发送到 Elasticsearch 。
- 通过配置 Logstash 管道，可以实现定期的全量或增量同步。

4. **HBase Coprocessor：**
- 利用 HBase 的 Coprocessor 功能，可以在 HBase 数据更新时触发事件，并将相应的数据同步到 Elasticsearch 。
- 这需要编写自定义的 Coprocessor 来处理数据变更事件。

选择方案时需要考虑数据一致性、性能、可靠性和实现难度。根据具体需求和技术栈，选择适合项目的方案。




以上来自把你问题复制到 gpt3 后他给的回复

支持一下

你这不就是 pua 经典案例嘛

阿鲍

“如果是你，你会怎么做这个抉择？”

如果只这么问的话，这里大家的回复没法给你坐参考，因为只有你自己知道自己有多想出国以及你自己有多爱她，其他人说的都是自己对于自己想出国的感受和对爱人的感受。

手持 kpw3 ，横屏+koreader 看 pdf ，还能再战 5 年…

SAML ？