CDH+HBase Indexer+Solr为HBase数据建立二级索引
CDH+HBase Indexer+Solr为HBase数据建立二级索引
[TOC]php
0.前期声明
本文章中有变量为用户自定义，为了行文方便，文章中使用安装环境时所使用的路径、命名。html
- Collection名字：humanCollection
- 配置文件路径：/root/human
- 安装zookeeper的机器名：master，slave1，slave2，slave3，slave4
- CDH版本：5.15.0
- HBase版本：1.2.0
- Lily HBase Indexer版本：1.5
- Solr版本：4.10.3
1.HBase建表并添加数据，而且肯定HBase表开启REPLICATION功能（1表示开启replication功能，0表示不开启，默认为0 ）
- 建立表
create '表名', {NAME => '列族名',NUMREGIONS => 5,SPLITALGO => 'HexStringSplit',REPLICATION_SCOPE => 1}java
- 表已存在：
disable '表名'
alter '表名',{NAME => '列族名', REPLICATION_SCOPE => 1}
enable '表名'
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2.HBase启用复制（在CM的hbase上搜索复制，勾选启用复制）
3.准备中文分词包（若是须要中文分词的话）
1.根据solr和CDH的版本下载中文分词包，安装的solr是4.10.3，CDH版本是5.15.0,web
lucene-analyzers-smartcn-4.10.3-cdh5.15.0.jarshell
2.将中文分词jar包分发到集群全部机器的Solr和YARN服务相关的目录数据库
root@master:~# cp lucene-analyzers-smartcn-4.10.3-cdh5.15.0.jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-yarn
root@master:~# cp lucene-analyzers-smartcn-4.10.3-cdh5.15.0.jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/solr/webapps/solr/WEB-INF/lib
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3.重启才能生效apache
4.建立的SolrCloud，生成实体配置文件
solrctl --zk master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181/solr instancedir --generate /root/humanjson
**此时会在/root/human文件夹下生成一个conf文件夹bash
5.修改conf目录下的schema.xml文件，主要是name对应到HBase中存储的column内容。特别注意时间类型
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<schema name="example" version="1.5">
<fields>
<!-- name字段，它对应了咱们后续须要修改Morphline.conf文件中的outputField属性。所以能够当作是hbase中须要建立索引的值，所以建议将其与表名和列族结合。所用到的类型须要在fieldType中设置。 id、_version_，和text是必须的 -->
<!-- 必须字段 -->
<field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
<field name="_root_" type="string" indexed="true" stored="false"/>
<field name="name" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="content" type="text_general" indexed="false" stored="true" multiValued="true"/>
<field name="text" type="text_general" indexed="true" stored="false" multiValued="true"/>
<field name="_version_" type="long" indexed="true" stored="true"/>
<!-- 数据库字段 -->
<field name="数据库字段" type="text_ch" indexed="是否建立索引" stored="是否存储原始数据（若是不须要存储相应字段值，尽可能设为false）" required="false" multiValued="false" />
</fields>
<!-- 惟一键，相似主键，也可让Solr自动生成 -->
<uniqueKey>id</uniqueKey>
<types>
<!-- DateField在Solr5.0中被移除, 使用TrieDateField替换. -->
<fieldType name="date_range" class="solr.DateField"/>
<fieldType name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true" />
<fieldType name="boolean" class="solr.BoolField" sortMissingLast="true"/>
<fieldType name="int" class="solr.TrieIntField" precisionStep="0" positionIncrementGap="0"/>
<fieldType name="float" class="solr.TrieFloatField" precisionStep="0" positionIncrementGap="0"/>
<fieldType name="long" class="solr.TrieLongField" precisionStep="0" positionIncrementGap="0"/>
<fieldType name="double" class="solr.TrieDoubleField" precisionStep="0" positionIncrementGap="0"/>
<fieldType name="text_general" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
<analyzer type="index">
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
</analyzer>
<analyzer type="query">
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
<filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/>
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
</analyzer>
</fieldType>
<fieldType name="text_en" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
<analyzer type="index">
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="lang/stopwords_en.txt" />
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
<filter class="solr.EnglishPossessiveFilterFactory"/>
<filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
<filter class="solr.PorterStemFilterFactory"/>
</analyzer>
<analyzer type="query">
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/>
<filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="lang/stopwords_en.txt" />
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
<filter class="solr.EnglishPossessiveFilterFactory"/>
<filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
<filter class="solr.PorterStemFilterFactory"/>
</analyzer>
</fieldType>
<fieldType name="text_en_splitting" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" autoGeneratePhraseQueries="true">
<analyzer type="index">
<tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="lang/stopwords_en.txt" />
<filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory" generateWordParts="1" generateNumberParts="1" catenateWords="1" catenateNumbers="1" catenateAll="0" splitOnCaseChange="1"/>
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
<filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
<filter class="solr.PorterStemFilterFactory"/>
</analyzer>
<analyzer type="query">
<tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/>
<filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="lang/stopwords_en.txt" />
<filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory" generateWordParts="1" generateNumberParts="1" catenateWords="0" catenateNumbers="0" catenateAll="0" splitOnCaseChange="1"/>
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
<filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
<filter class="solr.PorterStemFilterFactory"/>
</analyzer>
</fieldType>
<fieldType name="text_ch" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
<analyzer type="index">
<!-- solr.SmartChineseSentenceTokenizerFactory属于lucene-analyzers-smartcn-4.10.3-cdh5.15.0.jar，包名是：org.apache.lucene.analysis.cn.smart.SmartChineseSentenceTokenizerFactory和 org.apache.lucene.analysis.cn.smart.SmartChineseWordTokenFilterFactory solr6.0去掉了这个类，取而代之的是HMMChineseTokenizerFactory。配置以下： <analyzer> <tokenizer class="solr.HMMChineseTokenizerFactory"/> <filter class="solr.StopFilterFactory" words="org/apache/lucene/analysis/cn/smart/stopwords.txt"/> <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/> </analyzer> -->
<tokenizer class="solr.SmartChineseSentenceTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.SmartChineseWordTokenFilterFactory"/>
</analyzer>
</fieldType>
</types>
</schema>
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可选项：修改conf目录下的solrconfig.xml文件，将硬提交打开。会影响部分性能，根据需求去作。
<autoCommit>
<maxTime>${solr.autoCommit.maxTime:60000}</maxTime>
<openSearcher>true</openSearcher>
</autoCommit>
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- 若是修改/root/human/conf下的配置文件schema.xml，须要从新上传加载，执行如下语句:
solrctl --zk master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181/solr instancedir --update humanCollection /root/human/conf
solrctl --zk master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181/solr collection --reload humanCollection
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6.初始化 collection实例并将配置文件上传到 zookeeper
solrctl --zk master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181/solr instancedir --create humanCollection /root/human/conf
登录zk客户端查看节点：ls /solr/configs/humanCollection，该节点下有solrconfig.xml、scheme.xml等配置文件；ls /solr/collections/下有humanCollection
root@master:~# cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/zookeeper/bin
root@master:/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/zookeeper/bin# ./zkCli.sh
...
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /solr/configs/humanCollection
[mapping-FoldToASCII.txt, currency.xml, protwords.txt, scripts.conf, synonyms.txt, stopwords.txt, _schema_analysis_synonyms_english.json, velocity, admin-extra.html, solrconfig.xml.secure, update-script.js, _schema_analysis_stopwords_english.json, solrconfig.xml, admin-extra.menu-top.html, elevate.xml, schema.xml, clustering, spellings.txt, xslt, mapping-ISOLatin1Accent.txt, _rest_managed.json, lang, admin-extra.menu-bottom.html]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /solr/collections
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7.建立collection
- 默认参数
solrctl collection --create humanCollection
- 若是但愿将数据分散到各个节点进行存储和检索，则须要建立多个shard，增长参数
solrctl --zk master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181/solr collection --create humanCollection -s 4 -r 1 -m 10
其中：
-s表示设置分片Shard数为4，表示solrclound是4台机器
-r表示设置的replica数为1，表示1个副本
-m 默认值是1，表示最大shards数目
-c是指定zk上solr/configs节点下使用的配置文件名称
-a是容许添加副本
** 建立solr分片时，要根据实际状况定shard、replication，maxShardsPerNode，不然报错，注意三个数值：
numShards、replicationFactor、liveSolrNode，一个正常的solrCloud集群不允许同一个liveSolrNode上部署同
一个shard的多个replic，所以当maxShardsPerNode=1时，numShards*replicationFactor>liveSolrNode时，报
错。所以正确时因知足如下条件：numShards*replicationFactor<liveSolrNode*maxShardsPerNode，即
s*r < liveSolrNode*m
- 查看建立的collection：
solrctl --zk master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181/solr collection --list
如下是没有重启报错，因此必定要重启solr，不然中文分词会报错！
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<response>
<lst name="responseHeader">
<int name="status">0</int>
<int name="QTime">1255</int>
</lst>
<lst name="failure">
<str>org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer$RemoteSolrException:Error CREATEing SolrCore 'humanCollection_shard1_replica1': Unable to create core [humanCollection_shard1_replica1] Caused by: solr.SmartChineseSentenceTokenizerFactory</str>
<str>org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer$RemoteSolrException:Error CREATEing SolrCore 'humanCollection_shard3_replica1': Unable to create core [humanCollection_shard3_replica1] Caused by: solr.SmartChineseSentenceTokenizerFactory</str>
<str>org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer$RemoteSolrException:Error CREATEing SolrCore 'humanCollection_shard4_replica1': Unable to create core [humanCollection_shard4_replica1] Caused by: solr.SmartChineseSentenceTokenizerFactory</str>
<str>org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer$RemoteSolrException:Error CREATEing SolrCore 'humanCollection_shard2_replica1': Unable to create core [humanCollection_shard2_replica1] Caused by: solr.SmartChineseSentenceTokenizerFactory</str>
</lst>
</response>
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8.建立 Morphline 配置文件
进入CM管理页面：http://IP:7180/——选择Key-Value Store Indexer——配置——Morphlines 文件
SOLR_LOCATOR : {
collection : humanCollection
zkHost : "$ZK_HOST"
}
morphlines : [
{
id : morphlineOfHuman
importCommands : ["org.kitesdk.morphline.**", "com.ngdata.**"]
commands : [
{
extractHBaseCells {
mappings : [
{
inputColumn : "human:features_type"
outputField : "features_type"
type : string
source : value
},
{
inputColumn : "human:createTime"
outputField : "createTime"
type : string
source : value
}
]
}
}
{
convertTimestamp {
field : createTime
inputFormats : ["yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
inputTimezone : Asia/Shanghai
outputFormat : "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'"
outputTimezone : Asia/Shanghai
}
}
{ logDebug { format : "output record: {}", args : ["@{}"] } }
]
}
]
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id：表示当前morphlines文件的ID名称。
importCommands：须要引入的命令包地址。
extractHBaseCells：该命令用来读取HBase列数据并写入到SolrInputDocument对象中，该命令必须包含零个或者
多个mappings命令对象。
mappings：用来指定HBase列限定符的字段映射。
inputColumn：须要写入到solr中的HBase列字段。值包含列族和列限定符，并用':'分开。其中列限定符也可使用通配符'*'来表示。
outputField：用来表示morphline读取的记录须要输出的数据字段名称，该名称必须和solr中的schema.xml文件的字段名称保持一致，不然写入不正确。
type：用来定义读取HBase数据的数据类型，咱们知道HBase中的数据都是以byte[]的形式保存，可是全部的内容在
Solr中索引为text形式，因此须要一个方法来把byte[]类型转换为实际的数据类型。type参数的值就是用来作这件
事情的。如今支持的数据类型有：byte,int,long,string,boolean,float,double,short和bigdecimal。固然你也能够指
定自定的数据类型，只须要实现com.ngdata.hbaseindexer.parse.ByteArrayValueMapper接口便可。
source：用来指定HBase的KeyValue那一部分做为索引输入数据，可选的有‘value’和'qualifier',当为value的时候
表示使用HBase的列值做为索引输入，当为qualifier的时候表示使用HBase的列限定符做为索引输入。
9.建立 Lily HBase Indexer 配置
在/root/human目录下建立一个morphline-hbase-mapper-humanCollection.xml文件，每一个collection对应一个morphline-hbase-mapper-humanCollection.xml 文件，morphlineId不要和hbase的table名称相同。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- table：须要索引的HBase表名称 mapper：用来实现和读取指定的Morphline配置文件类，固定为MorphlineResultToSolrMapper -->
<indexer table="对应Hbase里的表名" mapper="com.ngdata.hbaseindexer.morphline.MorphlineResultToSolrMapper" mapping-type="row">
<!-- param中的name参数用来指定当前配置为morphlineFile文件 value用来指定morphlines.conf文件的路径，绝对或者相对路径用来指定本地路径，若是是使用Cloudera Manager来管理morphlines.conf就直接写入值morphlines.conf -->
<param name="morphlineFile" value="morphlines.conf"/>
<!-- morphlineId的value是对应Key-Value Store Indexer中配置文件Morphlines.conf中morphlines属性id值。morphlineId不要和hbase的table名称相同 -->
<param name="morphlineId" value="morphlineOfHuman"/>
</indexer>
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10.注册 Lily HBase Indexer Configuration 和 Lily HBase Indexer Service
当 Lily HBase Indexer 配置 XML文件的内容使人满意，将它注册到 Lily HBase Indexer Service。上传 Lily HBase Indexer 配置 XML文件至 ZooKeeper，由给定的 SolrCloud 集合完成此操做。
hbase-indexer add-indexer \
--name humanIndexer \
--indexer-conf /root/human/morphline-hbase-mapper-humanCollection.xml \
--connection-param solr.zk=master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181/solr \
--connection-param solr.collection=humanCollection \
--zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181
复制代码
再次运行hbase-indexer list-indexers --zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181查看是否添加成功。
root@master:/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/zookeeper/bin# hbase-indexer list-indexers --zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181
Number of indexes: 1
humanCollectionIndexer
+ Lifecycle state: ACTIVE
+ Incremental indexing state: SUBSCRIBE_AND_CONSUME
+ Batch indexing state: INACTIVE
+ SEP subscription ID: Indexer_humanCollectionIndexer
+ SEP subscription timestamp: 2018-12-10T09:36:29.514+08:00
+ Connection type: solr
+ Connection params:
+ solr.zk = master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181/solr
+ solr.collection = humanCollection
+ Indexer config:
270 bytes, use -dump to see content
+ Indexer component factory: com.ngdata.hbaseindexer.conf.DefaultIndexerComponentFactory
+ Additional batch index CLI arguments:
(none)
+ Default additional batch index CLI arguments:
(none)
+ Processes
+ 4 running processes
+ 0 failed processes
复制代码
问题：
- (1) 若是有建立indexer失败，原来的indexer已经存在，则使用
hbase-indexer delete-indexer --name $IndxerName --zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181删除原来的indexer - (2)使用
hbase-indexer list-indexers --zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181命令，查看是否建立成功
缘由是zookeeper只设置了一个
错误示例：
hbase-indexer add-indexer \
--name bqjrIndexer \
--indexer-conf $HOME/hbase-indexer/bqjr/morphline-hbase-mapper.xml \
--connection-param solr.zk=bqbpm2.bqjr.cn:2181/solr \
--connection-param solr.collection=bqjr \
--zookeeper bqbpm2.bqjr.cn:2181
复制代码
正确示例
hbase-indexer add-indexer \
--name bqjrIndexer \
--indexer-conf $HOME/hbase-indexer/bqjr/morphline-hbase-mapper.xml \
--connection-param solr.zk=bqbps1.bqjr.cn:2181,bqbpm1.bqjr.cn:2181,bqbpm2.bqjr.cn:2181/solr \
--connection-param solr.collection=bqjr \
--zookeeper bqbps1.bqjr.cn:2181,bqbpm1.bqjr.cn:2181,bqbpm2.bqjr.cn:2181
复制代码
- (3)若是索引器须要重建，删除使用下列方法。若是删除不了，始终在删除中的死循环中，就须要到zk上手动删除节点信息：ls /ngdata/hbaseindexer下。
hbase-indexer delete-indexer -n smsdayIndexer --zookeeper nn1.hadoop:2181
复制代码
11.同步数据
添加数据到HBASE，而后进入Solr的管理界面：http://IP:8983(CDH有可能为898四、8985)/solr
在q(query)里面输入HBase_Indexer_Test_cf1_name:xiaogang能够看到对应得HBase得rowkey
12.批量同步索引
仔细观察11咱们会发现一个问题，咱们只记录了后面插入的数据，那原来就存在HBase的数据怎么办呢？
在运行命令的目录下必须有morphlines.conf文件，执行find / |grep morphlines.conf$通常咱们选择最新的
那个process 。
若是没有morphlines.conf，则新建一个morphlines.conf文件，添加在CM中配置的morphline的文件内容：
morphlines : [
{
id : morphlineOfHuman
importCommands : ["org.kitesdk.morphline.**", "com.ngdata.**"]
commands : [
{
extractHBaseCells {
mappings : [
{
inputColumn : "human:features_type"
outputField : "features_type"
type : string
source : value
}
{
inputColumn : "human:createTime"
outputField : "createTime"
type : string
source : value
}
]
}
}
{
convertTimestamp {
field : createTime
inputFormats : ["yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
inputTimezone : Asia/Shanghai
outputFormat : "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'"
outputTimezone : Asia/Shanghai
}
}
{ logDebug { format : "output record: {}", args : ["@{}"] } }
]
}
]
复制代码
而后，执行
hadoop --config /etc/hadoop/conf.cloudera.yarn \
jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase-solr/tools/hbase-indexer-mr-*-job.jar \
-D 'mapred.child.java.opts=-Xmx1024m' \
--conf /etc/hbase/conf/hbase-site.xml \
--log4j /opt/cloudera/parcels/CDH/share/doc/search*/examples/solr-nrt/log4j.properties \
--hbase-indexer-file /root/human/morphline-hbase-mapper-humanCollection.xml \
--morphline-file /root/human/morphlines.conf \
--verbose \
--go-live \
--zk-host master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181/solr \
--collection humanCollection
-- 中文分词须要加上的，不用分词则不用加上这一句
-libjars /home/hadoop/package/lucene-analyzers-smartcn-4.10.3-cdh5.15.0.jar \
复制代码
参考：Lily HBase Batch Indexing for Cloudera Search
问题：
- （1）使用自带的indexer工具批量同步索引失败,提示找不到morphlines.conf
首先，命令中要指定morphlines.conf文件路径和morphline-hbase-mapper.xml文件路径。执行： find / |grep morphlines.conf$
通常咱们选择最新的那个process，咱们将其拷贝或者添加到配置项中。进入到
/opt/cm-5.7.0/run/cloudera-scm-agent/process/1386-ks_indexer-HBASE_INDEXER/morphlines.conf
或者加上
--morphline-file /opt/cm-5.7.0/run/cloudera-scm-agent/process/1501-ks_indexer-HBASE_INDEXER/morphlines.conf
执行下面的命令
hadoop --config /etc/hadoop/conf \
jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase-solr/tools/hbase-indexer-mr-1.5-cdh5.7.0-job.jar \
--conf /etc/hbase/conf/hbase-site.xml \
--hbase-indexer-file $HOME/hbase-indexer/bqjr/morphline-hbase-mapper.xml \
--morphline-file /opt/cm-5.7.0/run/cloudera-scm-agent/process/1629-ks_indexer-HBASE_INDEXER/morphlines.conf \
--zk-host bqbpm1.bqjr.cn:2181,bqbps1.bqjr.cn:2181,bqbpm2.bqjr.cn:2181/solr \
--collection bqjr \
--go-live
复制代码
- （2）使用自带的indexer工具批量同步索引失败,提示找不到solrconfig.xml
加上reducers--reducers 0就能够了
hadoop --config /etc/hadoop/conf \
jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase-solr/tools/hbase-indexer-mr-job.jar \
--conf /etc/hbase/conf/hbase-site.xml \
--hbase-indexer-file $HOME/hbase-indexer/bqjr/morphline-hbase-mapper.xml \
--morphline-file /opt/cm-5.7.0/run/cloudera-scm-agent/process/1501-ks_indexer-HBASE_INDEXER/morphlines.conf \
--zk-host bqbpm2.bqjr.cn:2181/solr \
--collection bqjr \
--reducers 0 \
--go-live
复制代码
13.设置多个indexer
每个Hbase Table对应生成一个Solr的Collection索引，每一个索引对应一个Lily HBase Indexer 配置文件morphlines.conf和morphline配置文件morphline-hbase-mapper.xml，其中morphlines.conf可由CDH的Key-Value Store Indexer控制台管理，以id区分 。可是咱们在CDH中没办法配置多个morphlines.conf文件的，那咱们怎么让indexer和collection关联呢？
SOLR_LOCATOR :{
# ZooKeeper ensemble
zkHost :"$ZK_HOST"
}
morphlines :[
{
id : XDGL_ACCT_FEE_Map
importCommands :["org.kitesdk.**","com.ngdata.**"]
commands :[
{
extractHBaseCells {
mappings :[
{
inputColumn :"cf1:ETL_IN_DT"
outputField :"XDGL_ACCT_FEE_cf1_ETL_IN_DT"
type :string
source : value
}
]
}
}
{ logDebug { format :"output record: {}", args :["@{}"]}}
]
},
{
id : XDGL_ACCT_PAYMENT_LOG_Map
importCommands :["org.kitesdk.**","com.ngdata.**"]
commands :[
{
extractHBaseCells {
mappings :[
{
inputColumn :"cf1:ETL_IN_DT"
outputField :"XDGL_ACCT_PAYMENT_LOG_cf1_ETL_IN_DT"
type :string
source : value
}
]
}
}
{ logDebug { format :"output record: {}", args :["@{}"]}}
]
}
]
复制代码
14.扩展命令
solrctl
solrctl instancedir --list
solrctl collection --list
复制代码
- 更新coolection配置
solrctl instancedir --update User \$HOME/hbase-indexer/User
solrctl collection --reload User
复制代码
- 删除instancedir
solrctl --zk master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181/solr instancedir --delete humanCollection
复制代码
- 删除collection
solrctl --zk master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181/solr collection --delete humanCollection
复制代码
- 删除collection全部doc
solrctl collection --deletedocs User
复制代码
- 删除User配置目录
rm -rf $HOME/hbase-indexer/User
复制代码
hbase-indexer
- 若修改了morphline-hbase-mapper.xml，需更新索引
hbase-indexer update-indexer -n userIndexer
复制代码
- 删除索引
hbase-indexer delete-indexer -n userIndexer --zookeeper master:2181,slave:2181
复制代码
- 查看索引
hbase-indexer list-indexers
复制代码
[hadoop@db1 lib]$ solrctl --help
usage: /opt/cloudera/parcels/CDH-5.5.1-1.cdh5.5.1.p0.11/bin/../lib/solr/bin/solrctl.sh [options] command [command-arg] [command [command-arg]]
solrctl [options] command [command-arg] [command [command-arg]] ...
可选参数有：
--solr：指定 SolrCloud 的 web API，若是在 SolrCloud 集群以外的节点运行命令，就须要指定该参数。
--zk：指定 zk 集群solr目录。
--help：打印帮助信息。
--quiet：静默模式运行。
command 命令有：
init [--force]：初始化配置。
instancedir：维护实体目录。可选的参数有：
--generate path
--create name path
--update name path
--get name path
--delete name
--list
collection：维护 collections。可选的参数有：
[--create name -s <numShards>
[-a Create collection with autoAddReplicas=true]
[-c <collection.configName>]
[-r <replicationFactor>]
[-m <maxShardsPerNode>]
[-n <createNodeSet>]]
--delete name: Deletes a collection.
--reload name: Reloads a collection.
--stat name: Outputs SolrCloud specific run-time information fora collection.
`--list: Lists all collections registered in SolrCloud.
--deletedocs name: Purges all indexed documents from a collection.
core：维护 cores。可选的参数有：
--create name [-p name=value]]
--reload name: Reloads a core.
--unload name: Unloads a core.
--status name: Prints status of a core.
cluster：维护集群配置信息。可选的参数有：
--get-solrxml file
--put-solrxml file
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15.问题
- (1)HBaseIndexer启动后一下子就自动退出
这个问题有不少缘由。一个是前面说的mappine文件不匹配，另外一种是因为内存溢出。
这里面能够看到错误日志，若是是内存溢出的问题，须要调大。
解决：配置-资源管理-堆栈大小（字节） 50MB改成1G
- (2)HBaseIndexer同步的数据与Solr不一致
第一种是由于本身写的Spark同步和HBaseIndexer同时在跑，而数据是一直更新的，在批量插入的时候清空了数据会致使本来由HBaseIndexer的插入的数据删除掉了
第二种如HBase Indexer致使Solr与HBase数据不一致问题解决所说，因为HBase插入的WAL和实际数据是异步的，所以会产生“取不到数据”的状况，增长read-row="never"
详情参考:stackoverflow
16.参考资料：
4.如何使用Lily HBase Indexer对HBase中的数据在Solr中创建索引
7.如何在CDH中使用Solr对HDFS中的JSON数据创建全文索引
9.HBase创建二级索引的一些解决方案（Solr+hbase方案等）
相关文章
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- 2. (3)Phoenix建立Hbase二级索引
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- 4. HBase之——MapReduce构建HBase二级索引
- 5. Hbase 二级索引
- 6. hbase二级索引
- 7. HBase二级索引
- 8. Mapreduce构建hbase二级索引
- 9. 使用solr构建hbase二级索引
- 10. HBase二级索引方案
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