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基于solr实现hbase的二级索引

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 miscellanea
发布于 2015/08/24 19:42
字数 1920
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一、目的

    了解hbase的都知道,由于hbase基于行健有序存储,在查询时使用行健十分高效,然后想要实现关系型数据库那样可以随意组合的多条件查询、查询总记录数、分页等就比较麻烦了。想要实现这样的功能,我们可以采用两种方法:

  1. 使用hbase提供的filter,

  2. 自己实现二级索引,通过二级索引查询多符合条件的行健,然后再查询hbase。

    第一种方法不多说了,使用起来很方便,但是局限性也很大,hbase的filter是直接扫记录的,如果数据范围很大,会导致查询速度很慢。所以如果能先使用行健把记录缩小到一个较小范围,那么就比较适合,否则就不适用了。此外该方法不能解决获取总数的为。
    第二种是适用范围就比较广泛了,不过根据实现二级索引的方式解决的问题也不同。这里我们选择solr主要是因为solr可以很轻松实现各种查询(本来就是全文检索引擎)。

二、实现方法

    其实hbase结合solr实现方法还是比较简单的,重点在于一些实现细节上。将hbase记录写入solr的关键就在于hbase提供的Coprocessor,Coprocessor提供了两个实现:endpoint和observerendpoint相当于关系型数据库的存储过程,而observer则相当于触发器。说到这相信大家应该就明白了,我们要利用的就是observer。observer允许我们在记录put前后做一些处理,而我们就是通过postPut将记录同步写入solr(关于Coprocessor具体内容请自行查资料)。

    而写入solr这块就比较简单了,如果是单机就使用ConcurrentUpdateSolrServer,如果是集群就是用 CloudSolrServer。不过这里需要注意的是由于CloudSolrServer不像ConcurrentUpdateSolrServer那 样内置缓存,默认情况下hbase没写一条数据就会向solr提交一次,这样速度会非常慢(很可能hbase写完很久solr这边还在提交),因此要自己 实现一个缓存池,根据hbase的写入速度动态调整,并批量向solr提交。

三、实现代码

    实现方法弄清处置后代码就很容易写了。首先看下Coprocessor的代码:

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package com.uboxol.hbase.coprocessor;
 
import com.uboxol.model.VmMoney;
import com.uboxol.solr.SolrWriter;
import java.io.IOException;
 
/**
  * Created with IntelliJ IDEA.
  * User: guojing
  * Date: 14-10-24
  * Time: 上午11:08
  * To change this template use File | Settings | File Templates.
  */
public class SolrIndexCoprocessorObserver extends BaseRegionObserver {
     private static Logger log = Logger.getLogger(SolrIndexCoprocessorObserver. class );
 
     @Override
     public void postPut(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> e, Put put, WALEdit edit, Durability durability) throws IOException {
         String rowKey = Bytes.toString(put.getRow());
         try {
             Cell cellInnerCode = put.get(Bytes.toBytes( "data" ), Bytes.toBytes( "inner_code" )).get( 0 );
             String innerCode = new String(CellUtil.cloneValue(cellInnerCode));
 
             Cell cellNodeId = put.get(Bytes.toBytes( "data" ), Bytes.toBytes( "node_id" )).get( 0 );
             String nodeId = new String(CellUtil.cloneValue(cellNodeId));
 
             Cell cellPayType = put.get(Bytes.toBytes( "data" ), Bytes.toBytes( "pay_type" )).get( 0 );
             String payType = new String(CellUtil.cloneValue(cellPayType));
 
             Cell cellCts = put.get(Bytes.toBytes( "data" ), Bytes.toBytes( "cts" )).get( 0 );
             String cts = new String(CellUtil.cloneValue(cellCts));
 
             Cell cellTraSeq = put.get(Bytes.toBytes( "data" ), Bytes.toBytes( "tra_seq" )).get( 0 );
             String traSeq = new String(CellUtil.cloneValue(cellTraSeq));
 
             cts=cts.replace( "-" , "" );
             cts=cts.replace( " " , "" );
             cts=cts.replace( ":" , "" );
 
             VmMoney vm = new VmMoney();
             vm.setCts(cts);
             vm.setId( new Integer(id));
             vm.setInnerCode(innerCode);
             vm.setNodeId( new Integer(nodeId));
             vm.setPayType( new Integer(payType));
             vm.setRowKey(rowKey);
             vm.setTraSeq(traSeq);
 
             SolrWriter so = new SolrWriter();
             so.addDocToCache(vm);
         } catch (Exception ex){
             log.info( "write " +rowKey+ " to solr fail:" +ex.getMessage());
             ex.printStackTrace();
         }
     }
 
     @Override
     public void postDelete(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> e, Delete delete, WALEdit edit, Durability durability) throws IOException {
         String rowKey = Bytes.toString(delete.getRow());
         try {
             SolrWriter so = new SolrWriter();
             so.deleteDoc(rowKey);
         } catch (Exception ex){
             log.info( "delete " +rowKey+ " from solr fail:" +ex.getMessage());
             ex.printStackTrace();
         }
     }
}

    里边代码很简单,就是在hbase记录写入后和删除后调用SolrWriter进行处理。下边看下SolrWriter的实现:

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package com.uboxol.solr;
 
import com.uboxol.model.VmMoney;
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
 
public class SolrWriter {
     private static Logger log = Logger.getLogger(SolrWriter. class );
 
     public static String urlSolr = "" ;     //solr地址
     private static String defaultCollection = "" //默认collection
     private static int zkClientTimeOut = 0 ; //zk客户端请求超时间
     private static int zkConnectTimeOut = 0 ; //zk客户端连接超时间
     private static CloudSolrServer solrserver = null ;
 
     private static int maxCacheCount = 0 ;   //缓存大小,当达到该上限时提交
     private static Vector<VmMoney> cache = null ;   //缓存
     public  static Lock commitLock = new ReentrantLock();  //在添加缓存或进行提交时加锁
 
     private static int maxCommitTime = 60 ; //最大提交时间,s
 
     static {
         Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
         urlSolr = conf.get( "hbase.solr.zklist" , "192.168.12.1:2181,192.168.12.2:2181,192.168.12.3:2181" );
         defaultCollection = conf.get( "hbase.solr.collection" , "collection1" );
         zkClientTimeOut = conf.getInt( "hbase.solr.zkClientTimeOut" , 10000 );
         zkConnectTimeOut = conf.getInt( "hbase.solr.zkConnectTimeOut" , 10000 );
         maxCacheCount = conf.getInt( "hbase.solr.maxCacheCount" , 10000 );
         maxCommitTime =  conf.getInt( "hbase.solr.maxCommitTime" , 60 * 5 );
 
         log.info( "solr init param" +urlSolr+ "  " +defaultCollection+ "  " +zkClientTimeOut+ "  " +zkConnectTimeOut+ "  " +maxCacheCount+ "  " +maxCommitTime);
         try {
             cache= new Vector<VmMoney>(maxCacheCount);
 
             solrserver = new CloudSolrServer(urlSolr);
             solrserver.setDefaultCollection(defaultCollection);
             solrserver.setZkClientTimeout(zkClientTimeOut);
             solrserver.setZkConnectTimeout(zkConnectTimeOut);
 
             //启动定时任务,第一次延迟10执行,之后每隔指定时间执行一次
             Timer timer= new Timer();
             timer.schedule( new CommitTimer(), 10 * 1000 ,maxCommitTime* 1000 );
         } catch (Exception ex){
             ex.printStackTrace();
         }
 
     }
 
     /**
      * 批量提交
      */
     public void inputDoc(List<VmMoney> vmMoneyList) throws IOException, SolrServerException {
         if (vmMoneyList == null || vmMoneyList.size() == 0 ) {
             return ;
         }
         List<SolrInputDocument> doclist= new ArrayList<SolrInputDocument>(vmMoneyList.size());
         for (VmMoney vm : vmMoneyList) {
             SolrInputDocument doc = new SolrInputDocument();
             doc.addField( "id" , vm.getId());
             doc.addField( "node_id" , vm.getNodeId());
             doc.addField( "inner_code" , vm.getInnerCode());
             doc.addField( "pay_type" , vm.getPayType());
             doc.addField( "rowkey" , vm.getRowKey());
             doc.addField( "cts" , vm.getCts());
             doc.addField( "tra_seq" , vm.getTraSeq());
 
             doclist.add(doc);
         }
         solrserver.add(doclist);
     }
 
     /**
      * 单条提交
      */
     public void inputDoc(VmMoney vmMoney) throws IOException, SolrServerException {
         if (vmMoney == null ) {
             return ;
         }
         SolrInputDocument doc = new SolrInputDocument();
         doc.addField( "id" , vmMoney.getId());
         doc.addField( "node_id" , vmMoney.getNodeId());
         doc.addField( "inner_code" , vmMoney.getInnerCode());
         doc.addField( "pay_type" , vmMoney.getPayType());
         doc.addField( "rowkey" , vmMoney.getRowKey());
         doc.addField( "cts" , vmMoney.getCts());
         doc.addField( "tra_seq" , vmMoney.getTraSeq());
 
         solrserver.add(doc);
 
     }
 
     public void deleteDoc(List<String> rowkeys) throws IOException, SolrServerException {
         if (rowkeys == null || rowkeys.size() == 0 ) {
             return ;
         }
         solrserver.deleteById(rowkeys);
     }
 
     public void deleteDoc(String rowkey) throws IOException, SolrServerException {
 
         solrserver.deleteById(rowkey);
     }
 
     /**
      * 添加记录到cache,如果cache达到maxCacheCount,则提交
      */
     public static void addDocToCache(VmMoney vmMoney) {
         commitLock.lock();
         try {
             cache.add(vmMoney);
             log.info( "cache commit maxCacheCount:" +maxCacheCount);
             if (cache.size() >= maxCacheCount) {
                 log.info( "cache commit count:" +cache.size());
                 new SolrWriter().inputDoc(cache);
                 cache.clear();
             }
         } catch (Exception ex) {
             log.info(ex.getMessage());
         } finally {
             commitLock.unlock();
         }
     }
 
     /**
      * 提交定时器
      */
     static class CommitTimer extends TimerTask {
         @Override
         public void run() {
             commitLock.lock();
             try {
                 if (cache.size() > 0 ) { //大于0则提交
                     log.info( "timer commit count:" +cache.size());
                     new SolrWriter().inputDoc(cache);
                     cache.clear();
                 }
             } catch (Exception ex) {
                 log.info(ex.getMessage());
             } finally {
                 commitLock.unlock();
             }
         }
     }
}

    SolrWriter的重点就在于addDocToCache方法和定时器CommitTimer,addDocToCache会在hbase每次插入数据时将记录插入缓存,并且判断是否达到上限,如果达到则将缓存内所用数据提交到solr,此外CommitTimer 则会每隔一段时间提交一次,以保证缓存内所有数据最终写入solr。
    其他一些辅助代码就不贴了,可自行到github查看:hbase-solr-coprocessor (代码仅作参考,由于业务不同不能直接运行)

四、部署

    这里重点说下hbase的Coprocessor部署的一些问题。部署步骤如下:

  • Coprocessor代码打成jar包,拷贝到所有hbase的region server上,注意jdk一定要1.6,高版本可能会导致无法加载

  • 将hbase的hbase.coprocessor.abortonerror设置成true,待确定Coprocessor运行正常后在改为false。此步骤非必要,但是如果Coprocessor有问题会导致所有region无法启动

  • 于我们实现的Coprocessor是region级的,所以不需要启动,直接通过hbase shell即可加载:

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    disable 'tablename'
     
    alter 'tablename' ,METHOD => 'table_att' , 'coprocessor' => 'jar包路径,本地使用file:///开头,hdfs上的则用hdfs:///开头|1001|参数,多个逗号隔开' 
     
    enable 'tablename'

五、总结

    这次hbase+solr的部署前后花了不少时间,其实理论方面都很简单,让人感觉轻而易举,但是实际实现的过程中就会遇到不少问题,就比如写入缓存之类的,如果不去测试,就很容易被忽略。


本文转载自:http://www.sxt.cn/info-5072-u-756.html

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