大数据架构-使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上
摘要：
HBase可以通过协处理器
Coprocessor
的方式向Solr发出请求，Solr对于接收到的数据可以做相关的同步：增、删、改索引的操作，这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了，更何况HBase和Solr都可以集群。这对海量数据存储、检索提供了一种方式，将存储与索引放在不同的机器上，是大数据
架构的必须品。
关键词：
HBase,
Solr,
Coprocessor
,
大数据
,
架构
正如我的之前的博客“
Solr与HBase架构设计
”http://http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/a8bb8ccd469c96917652201007ad3c50.html中所述，HBase和Solr可以通过协处理器
Coprocessor
的方式向Solr发出请求，Solr对于接收到的数据可以做相关的同步：增、删、改索引的操作。将存储与索引放在不同的机器上，这是大数据架构的必须品，但目前还有很多不懂得此道的同学，他们对于这种思想感到很新奇，不过，这绝对是好的方向，所以不懂得抓紧学习吧。
有个朋友给我的那篇博客留言，说CDH也可以做这样的事情，我还没有试过，他还问我要与此相关的代码，于是我就稍微整理了一下，作为本篇文章的主要内容。关于CDH的事，我会尽快尝试，有知道的同学可以给我留言。
下面我主要讲述一下，我测试对HBase和Solr的性能时，使用HBase
协处理器向HBase添加数据所编写的相关代码，及解释说明。
一、编写HBase协处理器Coprocessor
一旦有数据postPut，就立即对Solr里相应的Core更新。这里使用了
ConcurrentUpdateSolrServer，它是Solr速率性能的保证，使用它不要忘记在Solr里面配置autoCommit哟。
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/*
*版权：王安琪
*描述：监视HBase，一有数据postPut就向Solr发送，本类要作为触发器添加到HBase
*修改时间：2014-05-27
*修改内容：新增
*/
package solrHbase.test;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import ***;
public class SorlIndexCoprocessorObserver extends BaseRegionObserver {
private static final Logger LOG = LoggerFactory
.getLogger(SorlIndexCoprocessorObserver.class);
private static final String solrUrl = “http://192.1.11.108:80/solr/core1″;
private static final SolrServer solrServer = new ConcurrentUpdateSolrServer(
solrUrl, 10000, 20);
/**
* 建立solr索引
*
* @throws UnsupportedEncodingException
*/
@Override
public void postPut(final ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> e,
final Put put, final WALEdit edit, final boolean writeToWAL)
throws UnsupportedEncodingException {
inputSolr(put);
}
public void inputSolr(Put put) {
try {
solrServer.add(TestSolrMain.getInputDoc(put));
} catch (Exception ex) {
LOG.error(ex.getMessage());
}
}
}
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注意：getInputDoc是这个HBase协处理器Coprocessor的精髓所在，它可以把HBase内的Put里的内容转化成Solr需要的值。其中
String fieldName = key.substring(key.indexOf(
columnFamily
) + 3,
key.indexOf(
“我在这“
)).trim();
这里有一个乱码字符，在这里看不到，请大家注意一下。
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public static SolrInputDocument getInputDoc(Put put) {
SolrInputDocument doc = new SolrInputDocument();
doc.addField(“test_ID”, Bytes.toString(put.getRow()));
for (KeyValue c : put.getFamilyMap().get(Bytes.toBytes(columnFamily))) {
String key = Bytes.toString(c.getKey());
String value = Bytes.toString(c.getValue());
if (value.isEmpty()) {
continue;
}
String fieldName = key.substring(key.indexOf(columnFamily) + 3,
key.indexOf(“”)).trim();
doc.addField(fieldName, value);
}
return doc;
} |
二、编写测试程序入口代码main
这段代码向HBase请求建了一张表，并将模拟的数据，向HBase连续地提交数据内容，在HBase中不断地插入数据，同时记录时间，测试插入性能。
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/*
*版权：王安琪
*描述：测试HBaseInsert，HBase插入性能
*修改时间：2014-05-27
*修改内容：新增
*/
package solrHbase.test;
import hbaseInput.HbaseInsert;
import ***;
public class TestHBaseMain {
private static Configuration config;
private static String tableName = “angelHbase”;
private static HTable table = null;
private static final String columnFamily = “wanganqi”;
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
config = HBaseConfiguration.create();
config.set(“hbase.zookeeper.quorum”, “192.103.101.104”);
HbaseInsert.createTable(config, tableName, columnFamily);
try {
table = new HTable(config, Bytes.toBytes(tableName));
for (int k = 0; k < 1; k++) {
Thread t = new Thread() {
public void run() {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
HbaseInsert.inputData(table,
PutCreater.createPuts(1000, columnFamily));
Calendar c = Calendar.getInstance();
String dateTime = c.get(Calendar.YEAR) + “-“
+ c.get(Calendar.MONTH) + “-“
+ c.get(Calendar.DATE) + “T”
+ c.get(Calendar.HOUR) + “:”
+ c.get(Calendar.MINUTE) + “:”
+ c.get(Calendar.SECOND) + “:”
+ c.get(Calendar.MILLISECOND) + “Z 写入: “
+ i * 1000;
System.out.println(dateTime);
}
}
};
t.start();
}
} catch (IOException e1) {
e1.printStackTrace();
}
}
}
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下面的是与HBase相关的操作，把它封装到一个类中，这里就只有建表与插入数据的相关代码。
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/*
*版权：王安琪
*描述：与HBase相关操作，建表与插入数据
*修改时间：2014-05-27
*修改内容：新增
*/
package hbaseInput;
import ***;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
public class HbaseInsert {
public static void createTable(Configuration config, String tableName,
String columnFamily) {
HBaseAdmin hBaseAdmin;
try {
hBaseAdmin = new HBaseAdmin(config);
if (hBaseAdmin.tableExists(tableName)) {
return;
}
HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName);
tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor(columnFamily));
hBaseAdmin.createTable(tableDescriptor);
hBaseAdmin.close();
} catch (MasterNotRunningException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ZooKeeperConnectionException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void inputData(HTable table, ArrayList<Put> puts) {
try {
table.put(puts);
table.flushCommits();
puts.clear();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
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三、编写模拟数据Put
向HBase中写入数据需要构造Put，下面是我构造模拟数据Put的方式，有字符串的生成，我是由mmseg提供的词典
words.dic
中随机读取一些词语连接起来，生成一句字符串的，下面的代码没有体现，不过很easy，你自己造你自己想要的数据就OK了。
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public static Put createPut(String columnFamily) {
String ss = getSentence();
byte
[] family = Bytes.
toBytes
(columnFamily);
byte[] rowKey = Bytes.toBytes(“” + Math.abs(r.nextLong()));
Put put = new Put(rowKey);
put.add(family, Bytes.toBytes(“DeviceID”),
Bytes.toBytes(“” + Math.abs(r.nextInt())));
******
put.add(family, Bytes.toBytes(“
Company_mmsegsm
“), Bytes.toBytes(“ss”));
return put;
} |
当然在运行上面这个程序之前，需要先在Solr里面配置好你需要的列信息，HBase、Solr安装与配置，它们的基础使用方法将会在之后的文章中介绍
。在这里，Solr的列配置就跟你使用createPut生成的Put搞成一样的列名就行了，当然也可以使用动态列的形式。
。在这里，Solr的列配置就跟你使用createPut生成的Put搞成一样的列名就行了，当然也可以使用动态列的形式。
四、直接对Solr性能测试
如果你不想对HBase与Solr的相结合进行测试，只想单独对Solr的性能进行测试，这就更简单了，完全可以利用上面的代码段来测试，稍微组装一下就可以了。
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private static void sendConcurrentUpdateSolrServer(final String url,
final int count) throws SolrServerException, IOException {
SolrServer solrServer = new ConcurrentUpdateSolrServer(url, 10000, 20);
for (int i = 0; i < count; i++) {
solrServer.add(getInputDoc(PutCreater.createPut(columnFamily)));
}
} |
希望可以帮助到你规格严格-功夫到家。这次的文章代码又偏多了点，但代码是解释思想的最好的语言，我的提倡就是尽可能的减少代码的注释，尽力简化你的代码，使你的代码足够的清晰易懂，甚至于相似于伪代码了，这也是《重构》这本书里所提倡的。
