如何使用Flume准实时建立Solr的全文索引

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Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject

提示:代码块部分可以左右滑动查看噢

1.文档编写目的


Fayson在上篇文章《如何在CDH中使用Solr对HDFS中的JSON数据建立全文索引》简单介绍了Solr,然后利用Cloudera提供的Morphline工具通过创建MapReduce可以实现对HDFS中的半/非结构化数据的批量建立全文索引。本文主要介绍如何使用Morphline工具通过Flume实时的对数据建立全文索引。

  • 内容概述

1.索引建立流程

2.准备数据

3.在Solr中建立collection

4.编辑Morphline配置文件

5.启动Flume监听并实时建立索引

6.查询验证

  • 测试环境

1.RedHat7.4

2.CM5.14.3

3.CDH5.14.2

4.Solr4.10.3

5.集群未启用Kerberos

  • 前置条件

1.Solr服务已经安装并运行正常

2.Hue中已经配置集成Solr服务

2.索引建立流程


见下图为本文档将要讲述的使用Solr建立全文索引的过程:

1.先将准备好的半/非结构化数据放置在本地。

2.在Solr中建立collection,这里需要定义一个schema文件对应到本文要使用的json数据,需要注意格式对应。

3.修改Morphline的配置文件,使用Morphline解析json的功能。

4.配置flume的conf文件,使用MorphlineSolrSink,并配置指向到Morphline配置文件

5.启动flume agent的监听任务

6.启动flume的avro-client开始发送之前准备好的数据文件

Cloudera Search提供了一个比较方便的工具可以基于HDFS中的数据批量建立索引。见上图称作MapReduce Indexing Job,是属于Morphlines的一部分。

Morphline Commands是Cloudera Search项目的一部分,实现了Flume、MapReduce、HBase、Spark到Apache Solr的数据ETL。Morphline可以让你很方便的只通过使用配置文件,较为方便的解析如csv,json,avro等数据文件,并进行ETL入库到HDFS,并同时建立Solr的全文索引。从而避免了需要编写一些复杂的代码。

3.准备数据


1.准备生成一些json格式的样例数据,生成数据的Java代码如下。

package com.cloudera;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
public class GenerateSolrTestData {
    public static long getId() {
        return (long) (Math.random() * 1000000000000l);
    }
    public static String getRadomCOLLECTIONDATE() {
        String year[] = { "2018" };
        String month[] = { "01", "02", "03", "04", "05", "06", "07", "08", "09", "10", "11", "12" };
        String day[] = { "01", "02", "03", "04", "05", "06", "07", "08", "09", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16",
                "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27", "28" };
        String hour[] = { "00", "01", "02", "03", "04", "05", "06", "07", "08", "09", "10", "11", "12", "13", "14",
                "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23" };
        String minute[] = { "00", "01", "02", "03", "04", "05", "06", "07", "08", "09", "10", "11", "12", "13", "14",
                "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27", "28", "29", "30", "31",
                "32", "33", "34", "35", "36", "37", "38", "39", "40", "41", "42", "43", "44", "45", "46", "47", "48",
                "49", "50", "51", "52", "53", "54", "55", "56", "57", "58", "59" };
        String second[] = { "00", "01", "02", "03", "04", "05", "06", "07", "08", "09", "10", "11", "12", "13", "14",
                "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27", "28", "29", "30", "31",
                "32", "33", "34", "35", "36", "37", "38", "39", "40", "41", "42", "43", "44", "45", "46", "47", "48",
                "49", "50", "51", "52", "53", "54", "55", "56", "57", "58", "59" };
        int index1 = (int) (Math.random() * year.length);
        int index2 = (int) (Math.random() * month.length);
        int index3 = (int) (Math.random() * day.length);
        int index4 = (int) (Math.random() * hour.length);
        int index5 = (int) (Math.random() * minute.length);
        int index6 = (int) (Math.random() * second.length);
        String coliectiondate = year[index1] + "-" + month[index2] + "-" + day[index3] + "T" + hour[index4] + ":"
                + minute[index5] + ":" + second[index6] + "Z";
        return coliectiondate;
    }
    public static String getRandomText() {
        String test[] = { "accumulo-core-1.6.0.jar", "accumulo-fate-1.6.0.jar", "accumulo-start-1.6.0.jar",
                "accumulo-trace-1.6.0.jar", "activation-1.1.jar", "activemq-client-5.10.2.jar",
                "akka-actor_2.10-2.2.3-shaded-protobuf.jar", "akka-remote_2.10-2.2.3-shaded-protobuf.jar",
                "akka-slf4j_2.10-2.2.3-shaded-protobuf.jar", "akuma-1.9.jar", "algebird-core_2.10-0.6.0.jar"};
        int index1 = (int) (Math.random() * test.length);
        return test[index1];
    }
    public static String getRandomTextCh() {
        String test[] = {
                "贾玲,原名贾裕玲。1982年4月29日出生于湖北襄阳,毕业于中央戏剧学院。喜剧女演员,师从冯巩,发起并创立酷口相声。2003年获《全国相声小品邀请赛》相声一等奖。2006年《中央电视台》第三届相声大赛专业组二等奖。2009年7月,由贾玲、邹僧等人创办的新笑声客栈开张,成为酷口相声的大本营。2010年2月14日,贾玲首次登上央视春晚的舞台表演相声《大话捧逗》,并获“我最喜爱的春晚节目”曲艺组三等奖。2011年2月2日,再次登上央视春晚舞台,表演相声《芝麻开门》。",
                "要实现近实时搜索,就必须有一种机制来实时的处理数据然后生成到solr的索引中去,flume-ng刚好提供了这样一种机>制,它可以实时收集数据,然后通过MorphlineSolrSink对数据进行ETL,最后写入到solr的索引中,这样就能在solr搜索引擎中近实时的查询到新进来的数据了由贾玲人。",
                "如上图,每个缓冲区以四个字节开头,中间是多个字节的缓冲数据,最后以一个空缓冲区结尾。",
                "实际还是围绕着Agent的三个组件Source、Channel、Sink来看它能够支持哪些技术或协议。我们不再对各个组件支持的协议详细配置进行说明,通过列表的方式分别对三个组件进行概要说明",
                "下面写一个最简单的Hello World例子,以便对RESTful WebService有个感性认识。因为非常专业理论化的描述RESTful WebService是一件理解起来很痛苦的事情。看看例子就知道个大概了,再看理论就容易理解多了。",
                "据香港经济日报报道,传小米可能在下周向港交所提交上市申请。经济日报此前还报道,小米最近数月不乏上市前股东售股活动,售股价格显示公司估值介乎650亿至700亿美元。此前,曾有多个小米估值的版本出现,比如1000亿美元,甚至2000亿美元,小米方面都未进行置评",
                "最近,中超新晋土豪苏宁可谓是频出大手笔。夏窗尚未开启,苏宁就早早开始谋划了。", "尽管距离泰达与恒大的比赛还有2天的时间,但比赛的硝烟已经开始弥漫。",
                "据美国媒体报道,美国当地时间21日上午,流行音乐传奇人物王子(Prince)被发现死于位于明尼苏达的住所内,医务人员进行了紧急抢救,但最终回天无力,享年57岁。",
                "016年4月19日,周杰伦召开记者会,正式宣布:与杰藝文創合作,收购S2冠军战队台北暗杀星TPA,并正式更名为",
                "上周五,麦格希金融在一项声明中说,这笔交易预计在今年第三季度完成,目前正在等待监管部门的审批" };
        int index1 = (int) (Math.random() * test.length);
        return test[index1];
    }
    public static String getData() {
        StringBuffer sbf = new StringBuffer();
        sbf.append("{\"id\": \"" + getId() + "\",\"created_at\": \"" + getRadomCOLLECTIONDATE() + "\", \"text\": \""
                + getRandomText() + "\",\"text_cn\":\"" + getRandomTextCh() + "\"}");
        return sbf.toString();
    }
    public static void write(int n, String file) {
        BufferedWriter bw = null;
        try {
            bw = new BufferedWriter(new FileWriter(file, true), 4194304);
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                bw.write(getData() + "\r\n");
            }
            System.out.println("数据生成完毕!" + file);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            System.out.println("数据生成异常!");
        } finally {
            try {
                bw.close();
            } catch (IOException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        write(3000000, "/root/data1.txt");
    }
}

(可左右滑动)

因为Fayson的AWS环境配置较低,这里只作为实验生成300W行数据,大约100MB。

Fayson为了方便后面观察Flume实时入库并建立索引的效果,这里比上一篇文章的数据放大了10倍,否则数据太少,一下入库完毕,看不出实时的效果。

2.将Java代码打包成jar并上传到服务器执行,生成数据。

[root@ip-172-31-8-230 solr-hdfs]# java -cp GenerateSolrTestData.jar com.cloudera.GenerateSolrTestData
数据生成完毕!/root/data1.txt

(可左右滑动)

查看该数据,为300W行,1GB。

[root@ip-172-31-8-230 ~]# head data1.txt 
[root@ip-172-31-8-230 ~]# cat data1.txt |wc -l
[root@ip-172-31-8-230 ~]# du -sh data1.txt

(可左右滑动)

4.在Solr中建立collection


1.根据json文件准备schema文件。根据第三章的json格式数据内容可以看到一共有id,username,created_at,text,text_cn几个属性项。在Solr的collection的schema文件中都要有相应的对应,如下所示:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<schema name="example" version="1.5">
<fields>
  <field name="uuuid" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
 <field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" />
  <field name="created_at" type="string" indexed="true" stored="true" />
  <field name="text" type="text_en" indexed="true" stored="true" />
  <field name="text_cn" type="text_ch" indexed="true" stored="true" />
  <field name="_version_" type="long" indexed="true" stored="true"/>
</fields>
<uniqueKey>uuuid</uniqueKey>
<types>
<!-- The StrField type is not analyzed, but indexed/stored verbatim.
          It supports doc values but in that case the field needs to be
     single-valued and either required or have a default value.
     -->
<fieldType name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true"/>
<!--
          Default numeric field types. For faster range queries, consider the tint/tfloat/tlong/tdouble types.
These fields support doc values, but they require the field to be
single-valued and either be required or have a default value.
-->
<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_en" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" /> 
<fieldType name="text_ch" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
        <analyzer type="index">
         <tokenizer class="solr.SmartChineseSentenceTokenizerFactory"/>
         <filter class="solr.SmartChineseWordTokenFilterFactory"/>
        </analyzer>  
</fieldType>
</types>
</schema>

(可左右滑动)

注意Solr在建立全文索引的过程中,必须指定唯一键(uniqueKey),类似主键,唯一确定一行数据,跟上篇文章不一样,我们没有使用json中的id属性项,而选择了让solr自动生成,因为Fayson的造数代码是使用的Java,id那一列是随机数函数Math,数据量大了,没办法保持id的唯一性,所以采用了Solr来自动生成,更好的保持唯一性,该uuid会在Morphline配置文件中配置,大家可以继续往后查看Morphline配置文件章节进行对比。

schema文件中的字段类型定义,标准如int,string,long等这里不再说明,注意有两个类型text_cn,text_ch,主要对应到英文或者中文的文字内容,涉及到分词和全文检索技术。英文的分词和全文检索是默认自带的,中文的这里使用了一个开源的Solr的中文分词包lucene-analyzers-smartcn。下载地址为:

https://repository.cloudera.com/artifactory/cdh-releases-rcs/org/apache/lucene/lucene-analyzers-smartcn/4.10.3-cdh5.14.2/

2.准备建立collection的脚本

ZK="ip-172-31-5-171.ap-southeast-1.compute.internal"
COLLECTION="collection1"
BASE=`pwd`
SHARD=3
REPLICA=1
echo "create solr collection"
rm -rf tmp/*
solrctl --zk $ZK:2181/solr instancedir --generate tmp/${COLLECTION}_configs
cp conf/schema.xml tmp/${COLLECTION}_configs/conf/
solrctl --zk $ZK:2181/solr instancedir --create $COLLECTION tmp/${COLLECTION}_configs
solrctl --zk $ZK:2181/solr collection --create $COLLECTION -s $SHARD -r $REPLICA
solrctl --zk $ZK:2181/solr collection --list

(可左右滑动)

ZK:Zookeeper的某台机器的hostname

COLLECTION:需要建立的collection名字

SHARD:需要建立的shard的数量

REPLICA:副本数

3.执行create.sh脚本建立collection

[root@ip-172-31-8-230 solr-hdfs]# sh create.sh 
create solr collection
Uploading configs from tmp/collection1_configs/conf to ip-172-31-5-171.ap-southeast-1.compute.internal:2181/solr. This may take up to a minute.
collection1 (2)

(可左右滑动)

5.编辑Morphline配置文件


1.准备Morphline的配置文件

# Specify server locations in a SOLR_LOCATOR variable; used later in   
# variable substitutions:  
SOLR_LOCATOR : {  
  # Name of solr collection  
  collection : collection1  
  # ZooKeeper ensemble  
  zkHost : "ip-172-31-5-171.ap-southeast-1.compute.internal:2181/solr"    
}  
# Specify an array of one or more morphlines, each of which defines an ETL   
# transformation chain. A morphline consists of one or more potentially   
# nested commands. A morphline is a way to consume records such as Flume events,   
# HDFS files or blocks, turn them into a stream of records, and pipe the stream   
# of records through a set of easily configurable transformations on its way to   
# Solr.  
morphlines : [  
  {  
    # Name used to identify a morphline. For example, used if there are multiple   
    # morphlines in a morphline config file.  
    id : morphline1   
    # Import all morphline commands in these java packages and their subpackages.  
    # Other commands that may be present on the classpath are not visible to this  
    # morphline.  
    importCommands : ["org.kitesdk.**", "org.apache.solr.**","com.cloudera.example.**"]  
    commands : [                      
      {  
        readJson {}  
      }  
      {   
        extractJsonPaths {  
          flatten : false  
          paths : {   
            id : /id              
            created_at : /created_at  
            text : /text        
            text_cn:/text_cn
          }  
        }  
      }  
{
        generateUUID {
            field:uuuid
        }
    }      
      # Consume the output record of the previous command and pipe another  
      # record downstream.  
      #  
      # convert timestamp field to native Solr timestamp format  
      # such as 2012-09-06T07:14:34Z to 2012-09-06T07:14:34.000Z  
      {  
        convertTimestamp {  
          field : created_at  
          inputFormats : ["yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'", "yyyy-MM-dd"]  
          inputTimezone : America/Los_Angeles  
          outputFormat : "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'"                                   
          outputTimezone : UTC  
        }  
      }  
      # Consume the output record of the previous command and pipe another  
      # record downstream.  
      #  
      # This command deletes record fields that are unknown to Solr   
      # schema.xml.  
      #  
      # Recall that Solr throws an exception on any attempt to load a document   
      # that contains a field that is not specified in schema.xml.  
      {  
        sanitizeUnknownSolrFields {  
          # Location from which to fetch Solr schema  
          solrLocator : ${SOLR_LOCATOR}  
        }  
      }    
      # log the record at DEBUG level to SLF4J  
      { logDebug { format : "output record: {}", args : ["@{}"] } }      
      # load the record into a Solr server or MapReduce Reducer  
      {   
        loadSolr {  
          solrLocator : ${SOLR_LOCATOR}  
        }  
      }  
    ]  
  }  
]  

(可左右滑动)

根据上图可以看到配置项里包括:

collection的名字,Zookeeper的地址

注意我们使用了readjson方法,然后对应到我们之前定义的schema文件里的json属性项

比上篇文章不一样的地方,我们引入了uuid,对应到第四章schema文件中的uuuid

6.下载分发中文分词jar包


1.将中文分词包拷贝到指定的目录,首先到以下网址下载中文分词的jar包

https://repository.cloudera.com/artifactory/cdh-releases-rcs/org/apache/lucene/lucene-analyzers-smartcn/4.10.3-cdh5.14.2/

(可左右滑动)

将中文分词jar包分发到所有机器的Solr和YARN服务相关的目录

[root@ip-172-31-8-230 solr-hdfs]# cp lucene-analyzers-smartcn-4.10.3-cdh5.14.2.jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-yarn
[root@ip-172-31-8-230 solr-hdfs]# cp lucene-analyzers-smartcn-4.10.3-cdh5.14.2.jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/solr/webapps/solr/WEB-INF/lib

(可左右滑动)

2.分发到集群所有机器

[root@ip-172-31-8-230 shell]# sh bk_cp.sh node.list  /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-yarn/lucene-analyzers-smartcn-4.10.3-cdh5.14.2.jar  /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-yarn
lucene-analyzers-smartcn-4.10.3-cdh5.14.2.jar          
[root@ip-172-31-8-230 shell]# sh bk_cp.sh node.list /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/solr/webapps/solr/WEB-INF/lib/lucene-analyzers-smartcn-4.10.3-cdh5.14.2.jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/solr/webapps/solr/WEB-INF/lib

(可左右滑动)

7.启动Flume监听并实时建立索引


1.配置Flume监听启动时需要使用的配置文件

[root@ip-172-31-8-230 conf]# cat flume-solr.conf 
tier1.sources=source1
tier1.channels=channel1
tier1.sinks=sink1
tier1.sources.source1.type = avro
tier1.sources.source1.bind = 0.0.0.0
tier1.sources.source1.port = 44444
tier1.sources.source1.channels=channel1
tier1.channels.channel1.type=memory
tier1.channels.channel1.capacity=10000000
tier1.channels.channel1.transactionCapacity=10000
tier1.channels.channel1.keep-alive=60
tier1.sinks.sink1.type = org.apache.flume.sink.solr.morphline.MorphlineSolrSink
tier1.sinks.sink1.channel = channel1
tier1.sinks.sink1.morphlineFile =/root/solr-hdfs-flume/conf/morphlines.conf
tier1.sinks.sink1.morphlineId = morphline1

(可左右滑动)

2.启动Flume监听

[root@ip-172-31-8-230 conf]# flume-ng agent --conf conf --conf-file flume-solr.conf --name tier1 -Xms1024m -Xmx2048m -Dflume.root.logger=INFO,console
Info: Including Hadoop libraries found via (/bin/hadoop) for HDFS access
Info: Including HBASE libraries found via (/bin/hbase) for HBASE access
Info: Including Hive libraries found via () for Hive access

(可左右滑动)

3.启动flume的avro client开始发送数据

[root@ip-172-31-8-230 ~]# flume-ng avro-client -H localhost -p 44444 -F data1.txt

(可左右滑动)

4.使用Solr的查询界面可以实时的看到数据在慢慢进入Solr,并建立索引。

Flume的avro client发送数据完毕,已经关闭客户端。

Flume监听这边显示连接断开

入库数据约为176W,说明还在继续入库

再次等待一会,数据最终入库完毕,300W条。

8.Solr自带界面全文索引查询验证


1.从Cloudera Manger中选择Solr并进入其中一台Solr Server的界面

2.选择一个collection的shard并进入collection的查询界面

3.点击query按钮,准备开始查询数据

4.查询全部数据

5.得到查看结果是300W条,符合预期,表明所有数据都已经入库成功

6.查询关键字“实际”,发现查询结果会显示所有带有“实际”词语的条目,一共273250条。

9.使用Hue进行全文索引查询验证


1.进入Hue并选择“Indexes”页面

2.选择collection1

3.点击右上角放大镜查询图标

4.总数为300W条,符合预期

5.同样查询“实际”关键字,发现“实际”会被高亮,并且27453条符合预期,与第8节使用Solr自带界面查询的结果也是相符合的。

10.总结


1.使用Cloudera提供的Morphline工具,可以让你不需要编写一行代码,只需要通过使用一些配置文件就可以快速的对半/非机构化数据进行全文索引。而且还可以实现Flume的准实时建立索引

2.本文demo提供的中文分词是比较弱的,要想真正上生产使用,可以考虑使用更好的开源中文分词包或者其他第三方的。

3.注意如果全文索引的字段有需要做中文分词的,需要将中文分词的jar包上传到所有机器的Solr和YARN服务相关的目录。否则Solr会无法创建collection,YARN也无法启动创建索引的MapReduce任务。

4.本文只是以json格式的数据进行举例验证,实际Morphline还支持很多其他的格式,包括结构化数据csv,HBase中的数据等等。具体请参考:

5.如果数据文件没有唯一确定的id字段,类似主键,可以使用morphline的uuid功能,保证所有数据都能入库成功,否则可能导致数据丢失。

http://kitesdk.org/docs/1.1.0/morphlines/

https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/search.html

本文所有代码或脚本源码已上传到github,参考:

https://github.com/fayson/cdhproject/tree/master/generatedata/solr-hdfs-flume

https://github.com/fayson/cdhproject/blob/master/generatedata/src/main/java/com/cloudera/solr/GenerateSolrTestData.java

提示:代码块部分可以左右滑动查看噢

为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。

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原文发表时间:2018-04-30

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