Hbase-二级索引 Hbase+Hbase-indexer+solr （CDH）

最近一段时间工作涉及到hbase sql查询和可视化展示的工作，hbase作为列存储，数据单一为二进制数组，本身就不擅长sql查询；而且有hive来作为补充作为sql查询和存储，但是皮皮虾需要低延迟的sql及复杂sql的查询（根据值查找数据的情况），这就要用到hbase的二级索引。这里的二级索引方式采用的 Hbase+Hbase-indexer+solr ，还有Phoenix等方式。

原理：该架构HBase作为底层存储；HBase-indexer创建二级索引，会将HBase中的列隐射到solr中作为索引数据；Solr集合中直接查询数据。当数据写入HBase时，操作默认会先写入HLog中，HBase-indexer一直监控着HLog数据，将HLog中的写入数据同步到Solr中。还没去测试删除和修改数据能不能同步到Solr，测试后再来说。

优势：Solr将索引数据存储再Solr服务器中与HBase隔离，当HBase宕机后，依旧能查询数据。

缺点：每创建一张HBase表就需要去Hbase-indexer与solr中添加索引配置，比较麻烦。而且Hbase-indexer早已经不更新了，所以需要使用CDH版本的中的各类安装包。

一、资源安装

安装包如下：

https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/release-notes/topics/cdh_vd_cdh_package_tarball_516.html

基本环境：
OS：CentOS7.x-x86_64
JDK：jdk1.8
hadoop-2.6.0+cdh5.16.2
hbase-solr-1.5+cdh5.16.2
solr-4.10.3-cdh5.16.2
zookeeper-3.4.5-cdh5.16.2
hbase-1.0.0-cdh5.16.2

CDH版本保持相同就ok

节点部署如下：

解压缩hbase-solr-1.5+cdh5.16.2的tarball，在 hbase-solr-1.5-cdh5.16.2hbase-indexer-dist arget 下找到hbase-indexer-1.5-cdh5.16.2.tar.gz，后面会用到。

二、部署hbase-indexer

将hbase-indexer安装部署到hbase分配的HRegionServer上用于同步数据

修改hbase-indexer的参数：关联zookeeper

vim hbase-indexer-1.5-cdh5.16.2/conf/hbase-indexer-site.xml

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
<property>
  <name>hbaseindexer.zookeeper.connectstring</name>
  <!--此处需根据zookeeper集群的实际配置修改-->
  <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
</property>
<property>
  <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
  <!--此处需根据zookeeper集群的实际配置修改-->
  <value>node1,node2,node3</value>
</property>
</configuration>

配置hbase-indexer-env.sh:关联java

vim hbase-indexer-1.5-cdh5.16.2/conf/hbase-indexer-env.sh

# Set environment variables here.

# This script sets variables multiple times over the course of starting an hbase-indexer process,
# so try to keep things idempotent unless you want to take an even deeper look
# into the startup scripts (bin/hbase-indexer, etc.)

# The java implementation to use.  Java 1.6 required.
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0/
#根据实际环境修改

三、Hbase的一些注意事项
修改hbase-site.xml，添加副本设置。

<property>
    <name>hbase.replication</name>
    <value>true</value>
    <description>SEP is basically replication, so enable it</description>
  </property>
  <property>
    <name>replication.source.ratio</name>
    <value>1.0</value>
    <description>Source ratio of 100% makes sure that each SEP consumer is actually used (otherwise, some can sit idle, especially with small clusters)</description>
  </property>
  <property>
    <name>replication.source.nb.capacity</name>
    <value>1000</value>
    <description>Maximum number of hlog entries to replicate in one go. If this is large, and a consumer takes a while to process the events, the HBase rpc call will time out.</description>
  </property>
  <property>
    <name>replication.replicationsource.implementation</name>
    <value>com.ngdata.sep.impl.SepReplicationSource</value>
    <description>A custom replication source that fixes a few things and adds some functionality (doesn't interfere with normal replication usage).</description>
  </property>
 <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>node1,node2,node3</value>
    <description>The directory shared by RegionServers</description>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
    <!--注意这里配置的是zookeeper集群的数据目录，参照zookeeper的zoo.cfg-->
    <value>/home/HBasetest/zookeeperdata</value>
    <description>Property from ZooKeeper's config zoo.cfg.
      The directory where the snapshot is stored.
    </description>
  </property>

修改hbase-env.sh添加Javahome与Hbasehome

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_79
export HBASE_HOME=/home/HBasetest/hbase-1.0.0-cdh5.16.2

将hbase-indexer/lib目录下的这4个文件赋值到hbase/lib目录下：

hbase-sep-api-1.5-cdh5.16.2.jar
hbase-sep-impl-1.5-hbase1.0-cdh5.16.2.jar
hbase-sep-impl-common-1.5-cdh5.16.2.jar
hbase-sep-tools-1.5-cdh5.16.2.jar

配置regionservers：

node2
node3

四、测试

1.运行HBase

在node1上执行：

./hbase-1.0.0-cdh5.16.2/bin/start-hbase.sh 

2.运行HBase-indexer

分别在node2和node3上执行：

./hbase-indexer-1.5-cdh5.16.2/bin/hbase-indexer server 

如果想以后台方式运行，可以使用screen或者nohup

3.运行Solr

分别在node1上进入solr下面的example子目录，执行：

java -Dbootstrap_confdir=./solr/collection1/conf -Dcollection.configName=myconf -DzkHost=node1:2181,node3:2181,node4:2181/solr -jar start.jar

同样，如果想以后台方式运行，可以使用screen或者nohup
使用http://node1:8983/solr/#/访问solr的主页

五、数据索引测试

将Hadoop集群、HBase、HBase-Indexer、Solr都跑起来之后，首先用HBase创建一个数据表：
在任一node上的HBase安装目录下运行：

./bin/hbase shell
create 'indexdemo-user', { NAME => 'info', REPLICATION_SCOPE => '1' } 

在部署了HBase-Indexer的节点上，进入HBase-Indexer部署目录，使用HBase-Indexer的demo下的配置文件创建一个索引：

创建索引
./bin/hbase-indexer add-indexer -n myindexer -c .demo/user_indexer.xml -cp solr.zk=node1:2181,node2:2181,node3:2181/solr -cp solr.collection=collection1 
查看索引
./hbase-indexer list-indexers -dump
删除索引
./hbase-indexer delete-indexer --name 'indexer_vip'

编辑hbase-indexer-1.5-cdh5.4.1/demo/下的字段定义文件：

<?xml version="1.0"?>
<indexer table="indexdemo-user">
  <field name="firstname_s" value="info:firstname"/>
  <field name="lastname_s" value="info:lastname"/>
  <field name="age_i" value="info:age" type="int"/>
</indexer>

保存为indexdemo-indexer.xml

solr中也需要添加映射：

这些字段solr中的schema.xml中已经有了，不需要重复写入。但是需要注意其中required 配置为true，则必须传入，否则报错。

vim solr-4.10/example/solr/collection1/conf/schema.xml


   <field name="firstname_s" type="string" indexed="true" stored="true" required="false" multiValued="false" />
   <field name="lastname_s" type="string" indexed="true" stored="true" required="false" multiValued="false" />
   <field name="age_i" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
   

添加indexer实例
在hbase-indexer-1.5-cdh5.4.1/demo下运行：

bin/hbase-indexer add-indexer -n myindexer -c demo/user_indexer.xml -cp solr.zk=flzxldyjdata1:2181,flzxldyjdata2:2181,flzxldyjdata3:2181,flzxldyjdata4:2181,flzxldyjdata5:2181/solr -cp solr.collection=collection1

六、javaApi

依赖包：
<dependency>
 <groupId>org.apache.solr</groupId>
 <artifactId>solr-solrj</artifactId>
 <version>4.10.3</version>
</dependency>







package com.ultrapower.hbase.solrhbase;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException;
import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer;
import org.apache.solr.common.SolrInputDocument;

public class SolrIndexer {

    /**
     * @param args
     * @throws IOException
     * @throws SolrServerException
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException,
            SolrServerException {
        final Configuration conf;
        HttpSolrServer solrServer = new HttpSolrServer(
                "http://192.168.1.10:8983/solr"); // 因为服务端是用的Solr自带的jetty容器，默认端口号是8983

        conf = HBaseConfiguration.create();
        HTable table = new HTable(conf, "hb_app_xxxxxx"); // 这里指定HBase表名称
        Scan scan = new Scan();
        scan.addFamily(Bytes.toBytes("d")); // 这里指定HBase表的列族
        scan.setCaching(500);
        scan.setCacheBlocks(false);
        ResultScanner ss = table.getScanner(scan);

        System.out.println("start ...");
        int i = 0;
        try {
            for (Result r : ss) {
                SolrInputDocument solrDoc = new SolrInputDocument();
                solrDoc.addField("rowkey", new String(r.getRow()));
                for (KeyValue kv : r.raw()) {
                    String fieldName = new String(kv.getQualifier());
                    String fieldValue = new String(kv.getValue());
                    if (fieldName.equalsIgnoreCase("time")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("tebid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("tetid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("puid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("mgcvid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("mtcvid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("smaid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("mtlkid")) {
                        solrDoc.addField(fieldName, fieldValue);
                    }
                }
                solrServer.add(solrDoc);
                solrServer.commit(true, true, true);
                i = i + 1;
                System.out.println("已经成功处理 " + i + " 条数据");
            }
            ss.close();
            table.close();
            System.out.println("done !");
        } catch (IOException e) {
        } finally {
            ss.close();
            table.close();
            System.out.println("erro !");
        }
    }

}

七 待优化

hbase-index同步到solr看日志很快就同步过去了。但是页面不显示，难道是到达一定数据量或者时间才显示？同步都同步了干嘛不显示- -，抽空看一下。

参考了下：https://www.jianshu.com/p/a4657a06b09f

果然，solr是通过数据量和时间进行同步跟新的，有两个条件可以设置提交触发。配置在solrConfig.xml文件中：

这里有两种提交方式，硬提交：当满足任意条件会立刻将数据同步到磁盘，开启新搜索器前会堵塞。

<autoCommit> 
    <!--最大文档数量-->
    <maxDocs>1000</maxDocs>
    <!--最大间隔时间-->
    <maxTime>${solr.autoCommit.maxTime:300000}</maxTime> 
    <!--提交后是否开启新搜索器-->
    <openSearcher>false</openSearcher> 
</autoCommit>

还有一种软提交，它可以满足后进行实时自动提交功能：

<autoSoftCommit> 
  <maxDocs>1000</maxDocs>
  <maxTime>${solr.autoSoftCommit.maxTime:30000}</maxTime> 
</autoSoftCommit>

如果服务经常无缘无故崩溃，有可能是java堆栈设置过小，设置资源管理中的Lily HBase Indexer Default Group 为1G以上会更好一些

待续~