HBase数据同步到ElasticSearch的方案
ElasticSearch的River机制
ElasticSearch自身提供了一个River机制，用于同步数据。
这里能够找到官方眼下推荐的River：
http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/rivers/current/
可是官方没有提供HBase的River。
事实上ES的River很easy，就是一个用户打包好的jar包，ES负责找到一个node，并启动这个River。假设node失效了。会自己主动找另外一个node来启动这个River。
public interface RiverComponent {
RiverName riverName();
}
public interface River extends RiverComponent {
/**
* Called whenever the river is registered on a node, which can happen when:
* 1) the river _meta document gets indexed
* 2) an already registered river gets started on a node
*/
void start();
/**
* Called when the river is closed on a node, which can happen when:
* 1) the river is deleted by deleting its type through the delete mapping api
* 2) the node where the river is allocated is shut down or the river gets rerouted to another node
*/
void close();
}
Elasticsearch-HBase-River
github上有两个相关的项目：
https://github.com/mallocator/Elasticsearch-HBase-River
这个项目事实上非常easy。在River里用定时器启动一个HBase的Scanner，去扫描数据，并把数据插到ES里。
和自己手动写代码去扫描差点儿相同。
https://github.com/posix4e/Elasticsearch-HBase-River
这个项目利用了HBase的Replication机制。模拟了一个Hbase Replication的结点，然后同步数据到ES里。
可是这个项目是基于Hbase0.94的，实现的功能有限。
Hbase0.94和HBase0.98 的API变化非常大，基本不可用，并且作者也说了不能用于生产环境。
HBase的Relication机制
能够參考官方文档和cloudera的一些博客文章：
http://hbase.apache.org/book.html#cluster_replication
http://blog.cloudera.com/blog/2012/07/hbase-replication-overview-2/
HBase的Relication机制，事实上和Mysql的同步机制非常像，HBase的每一个Region Server都会有WAL Log，当Put/Delete时。都会先写入到WAL Log里。然后后台有线程会把WAL Log随机发给Slave的Region Server。而Slave的Region Server会在zookeeper上记录自己同步到的位置。
HBase同步数据到Solr的方案：Lily HBase Indexer
Cloudera内置的Cloudera Search实际上就是这个Lily Hbase Indexer：
https://github.com/NGDATA/hbase-indexer
这个项目就是利用了HBase的Replication功能，把HBase数据改动（Put。Delete）都抽像成为一系列Event，然后就能够同步到Solr里了。
这个项目抽象出了一个子项目：HBase Side-Effect Processor。
https://github.com/NGDATA/hbase-indexer/blob/master/hbase-sep/README.md
让用户能够自己写Listener来处理Event。
HBase数据同步到ElasticSearch的终于方案
考虑了上面的东东。所以决定基于HBase Side-Effect Processor。来自己写简单的程序同步数据到ES里。
事实上代码是很easy的。參考下Demo里的LoggingConsumer就好了。
https://github.com/NGDATA/hbase-indexer/blob/master/hbase-sep/hbase-sep-demo/src/main/java/com/ngdata/sep/demo/LoggingConsumer.java
private static class EventLogger implements EventListener {
@Override
public void processEvents(List<SepEvent> sepEvents) {
for (SepEvent sepEvent : sepEvents) {
System.out.println("Received event:");
System.out.println(" table = " + Bytes.toString(sepEvent.getTable()));
System.out.println(" row = " + Bytes.toString(sepEvent.getRow()));
System.out.println(" payload = " + Bytes.toString(sepEvent.getPayload()));
System.out.println(" key values = ");
for (KeyValue kv : sepEvent.getKeyValues()) {
System.out.println(" " + kv.toString());
}
}
}
}其他的一些东东：
ElasticSearch 和Solr cloud的比較
从网上找到的帖子，讨论比較多的是12年，貌似后面就比較少了。
https://github.com/superkelvint/solr-vs-elasticsearch
http://stackoverflow.com/questions/2271600/elasticsearch-sphinx-lucene-solr-xapian-which-fits-for-which-usage
http://www.quora.com/Why-Cloudera-search-is-built-on-Solr-and-not-Elasticsearch Cloudera-Search为什么选择Solr而不是ElasticSearch
个人倾向于ElasticSearch，由于从流行度来看。ES正在超越solr cloud：
Logstash + ElasticSearch + Kibana的完整日志收集分析工具链，也有非常多公司在用。
