CDH版本Hbase二级索引方案Solr key value index

 

概述

在Hbase中,表的RowKey 按照字典排序, Region按照RowKey设置split point进行shard，通过这种方式实现的全局、分布式索引. 成为了其成功的最大的砝码。

然而单一的通过RowKey检索数据的方式,不再满足更多的需求，查询成为Hbase的瓶颈，人们更加希望像Sql一样快速检索数据，可是，Hbase之前定位的是大表的存储，要进行这样的查询，往往是要通过类似Hive、Pig等系统进行全表的MapReduce计算，这种方式既浪费了机器的计算资源，又因高延迟使得应用黯然失色。于是，针对HBase Secondary Indexing的方案出现了。

Solr

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台,

其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr 4还增加了NoSQL支持，以及基于Zookeeper的分布式扩展功能SolrCloud。SolrCloud的说明可以参看：SolrCloud分布式部署。它的主要特性包括：高效、灵活的缓存功能，垂直搜索功能，Solr是一个高性能，采用Java5开发，基于Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。

Solr可以高亮显示搜索结果，通过索引复制来提高可用，性，提供一套强大Data Schema来定义字段，类型和设置文本分析，提供基于Web的管理界面等。

Key-Value Store Indexer

这个组件非常关键，是Hbase到Solr生成索引的中间工具。

在CDH5.3.2中的Key-Value Indexer使用的是Lily HBase NRT Indexer服务.

Lily HBase Indexer是一款灵活的、可扩展的、高容错的、事务性的，并且近实时的处理HBase列索引数据的分布式服务软件。它是NGDATA公司开发的Lily系统的一部分，已开放源代码。Lily HBase Indexer使用SolrCloud来存储HBase的索引数据，当HBase执行写入、更新或删除操作时，Indexer通过HBase的replication功能来把这些操作抽象成一系列的Event事件，并用来保证写入Solr中的HBase索引数据的一致性。并且Indexer支持用户自定义的抽取，转换规则来索引HBase列数据。Solr搜索结果会包含用户自定义的columnfamily:qualifier字段结果，这样应用程序就可以直接访问HBase的列数据。而且Indexer索引和搜索不会影响HBase运行的稳定性和HBase数据写入的吞吐量，因为索引和搜索过程是完全分开并且异步的。Lily HBase Indexer在CDH5中运行必须依赖HBase、SolrCloud和Zookeeper服务。

 

实时查询方案

Hbase  ----->  Key Value Store  ---> Solr -------> Web前端实时查询展示

1.Hbase 提供海量数据存储

2.Solr提供索引构建与查询

3. Key Value Store 提供自动化索引构建(从Hbase到Solr)

使用流程

前提: CDH5.3.2Solr集群搭建好,CDH5.3.2 Key-Value Store Indexer集群搭建好

 

1.开启Hbase的复制功能

2. Hbase表需要开启REPLICATION复制功能

create 'table',{NAME => 'cf', REPLICATION_SCOPE => 1} #其中1表示开启replication功能，0表示不开启，默认为0  

对于已经创建的表可以使用如下命令

disable 'table' 

alter 'table',{NAME => 'cf', REPLICATION_SCOPE => 1} 

enable 'table' 

 

3. 生成实体配置文件, /opt/hbase-indexer/Test是自定义路径，可以自己设置

solrctl instancedir --generate  /opt/cdhsolr/waslog

 

4.编辑生成好的scheme.xml文件

把hbase表中需要索引的列添加到scheme.xml filed节点,其中的name属性值要与Morphline.conf文件中的outputField属性值对应

 

5.创建collection实例并配置文件上传到zookeeper，命令

solrctl instancedir --create waslog  /opt/cdhsor/waslog

 

6.上传到zookeeper之后，其他节点就可以从zookeeper下载配置文件。接下来创建collection，命令：

solrctl collection –create  waslog  -s  15 –r 2 –m 50

 

7.创建Lily HBase Indexer配置文件

morphline-hbase-mapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<indexer table="waslog" mapper="com.ngdata.hbaseindexer.morphline.MorphlineResultToSolrMapper">
 <param name="morphlineFile" value="morphlines.conf"></param>
 <param name="morphlineId" value="waslogMap"></param>
</indexer>

其中morphlineId 的value是对应Key-Value Store Indexer 中配置文件Morphlines.conf 中morphlines 属性id值

 

8.修改Morphlines 文件, 具体操作：进入Key-Value Store Indexer面板->配置->查看和编辑->属性-Morphline文件

morphlines : [
{
id :waslogMap
importCommands : ["org.kitesdk.**", "com.ngdata.**"]

commands : [                    
  {
    extractHBaseCells {
      mappings : [
        {
          inputColumn : "cf:LOGSYFG"
          outputField : "LOGSYFG" 
          type : string 
          source : value
        },
       {
          inputColumn : "cf:LOGIPAD"
          outputField : "LOGIPAD" 
          type : string 
          source : value
        },
        {
          inputColumn : "cf:LOGSEQC"
          outputField : "LOGSEQC" 
          type : string 
          source : value
        },
        {
          inputColumn : "cf:LOGLGDT"
          outputField : "LOGLGDT" 
          type : string 
          source : value
        },
        {
          inputColumn : "cf:LOGLGTM"
          outputField : "LOGLGTM" 
          type : string 
          source : value
        }
      ]
    }
  }
  { logDebug { format : "output record: {}", args : ["@{}"] } }
]
}
]

inputColumn:Hbase的CLOUMN

outputField:Solr的Schema.XML配置的fields

9.注册Lily HBase Indexer configuration 和 Lily Hbase Indexer Service

hbase-indexer add-indexer \

 --name cloudIndexer \

 --indexer-conf /opt/cdhsolr/morphline-hbase-mapper.xml

 --connection-param solr.zk=cdh1:2181,cdh2:2181,cdh3:2181/solr \

 --connection-param solr.collection=waslog \

 --zookeeper cdh1:2181,cdh2:2181,cdh3:2181

验证索引器是否成功创建

hbase-indexer list-indexers

10.测试put数据查看结果

当写入数据后，稍过几秒我们可以在相对于的solr中查询到该插入的数据，表明配置已经成功。

 

11.使用IK分词器

在/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/solr/webapps/solr/WEB-INF创建classes目录

把IKAnalyzer.cfg.xml 和 stopword.dic添加到classes目录

把IKAnalyzer2012FF_u1.jar添加到/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/solr/webapps/solr/WEB-INF/lib目录

 

在Schema.xml中添加

<!--配置IK分词器-->

 <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">

        <!--索引时候的分词器-->

        <analyzer type="index" isMaxWordLength="false" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>

        <!--查询时候的分词器-->

        <analyzer type="query" isMaxWordLength="true" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>

</fieldType>

 

 

配置好后更新ZK配置文件,重启solr服务

 

12,扩展命令

Scheme.xml新增索引字段

执行以下命令更新配置

 

solrctl instancedir --update waslog /opt/cdhsolr /waslog

 

solrctl collection --reload  waslog

 

查看collection命令：solrctl collection –list

 

Hbase表数据到SOLR集群迁移

在CDH5.3.2中Hbase-indexer提供了MapReduce来批量构建索引的方式

/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.2-1.cdh5.3.2.p0.10/lib/hbase-solr/tools/hbase-indexer-mr-1.5-cdh5.3.2-job.jar

构建命令

hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.2-1.cdh5.3.2.p0.10/lib/hbase-solr/tools/hbase-indexer-mr-1.5-cdh5.3.2-job.jar  D 'mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent=0.06'  --hbase-indexer-file  /opt/cdhsolr/mapping/waslog/morphline-hbase-mapper.xml  --zk-host hadoop03:2181,hadoop04:2181,hadoop05:2181/solr --collection waslog --go-live 

 

注意:在运行命令的目录下必须有morphlines.conf文件

文章地址:http://www.cnblogs.com/thinkpad/p/5534627.html