Hbase到Solr同步常用操作 1. 整体流程 2. 常用操作 Hbase常用操作 Solr常用操作 hbase-index常用操作 3. 其他资料 Lily HBase Indexer使用整理 hbase-indexer官方文档

1. 起因 由于历史原因,公司的数据是持久化在HBase中,查询是通过Solr来实现,这这样的设计必然涉及到要把Hbase中的数据实时同步到Solr,但所有的服务都在一个同一个集群及每台机子都安装了很多不同的服务,导致数据经常丢失,Solr分片也经常在Recovering.Down 状态中游离,因此决定把Solr剥离出来,形成单独的集群,给其它服务减压. 2. 要求 保证数据不能丢失 切换期间业务能正常使用 切换失败,可以回归到旧的集群 3. 整体流程设计 HBase Indexer 要同时往新

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的

ElasticSearch的River机械 ElasticSearch本身就提供了River机械,对于同步数据. 在这里,现在能找到的官方推荐River: http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/rivers/current/ 可是官方没有提供HBase的River. 事实上ES的River很easy,就是一个用户打包好的jar包,ES负责找到一个node.并启动这个River.假设node失效了,会自己主动找另外一个node来启动

ElasticSearch的River机制 ElasticSearch自身提供了一个River机制,用于同步数据. 这里能够找到官方眼下推荐的River: http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/rivers/current/ 可是官方没有提供HBase的River. 事实上ES的River很easy,就是一个用户打包好的jar包,ES负责找到一个node,并启动这个River.假设node失效了.会自己主动找另外一个node来启动

原来在别的公司负责过文档检索模块的维护(意思就是不是俺开发的啦). 所以就略微接触和研究了下文档检索. 文档检索事实上是全文检索.是通过一种技术把N多文档进行一定规律的分割归类,然后创建易于搜索的索引式文件,然后搜索具有某些规律的文档时,可以通过高速定位索引,然后依据索引提供的信息精确定位到文档从而实现迅速找到文档.这个文档一般成为条目. 上家公司的时候使用的是Lucene加上Zoie实现的. lucene是apache下的开源项目,只是并非全文检索的实现,而是一个全文检索的引擎,是一个架构,是

一.前提主从集群之间能互相通讯: 二.在cluster1上(源集群):  1.查看集群已开启的peers hbase(main):011:0> list_peers PEER_ID CLUSTER_KEY STATE TABLE_CFS 10 slave.01.bigdata.prod.wgq,slave.02.bigdata.prod.wgq,slave.03.bigdata.prod.wgq:2181:/hbase ENABLED USER_INFO:ncallrecords1 row(s)

最近在公司做统一日志收集处理平台,技术选型肯定要选择elasticsearch,因为可以快速检索系统日志,日志问题排查及功业务链调用可以被快速检索,公司各个应用的日志有些字段比如说content是不需要在es中作为存储的,当时考虑使用一种keyValue形式的数据库作存储,然后使用hbase的Rowkey作为es的docId,实现数据检索在es中,存储在hbase中,这样可以大大减轻es的存储压力. 什么是 Observer HBase 0.92 版本引入了协处理器(Coprocessor),可

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下

请先参见"集成Nutch/Hbase/Solr构建搜索引擎之一:安装及运行",搭建测试环境 http://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/37329731 一.被索引的域 Schema.xml 1.文档基本内容 在使用solr对Nutch抓取到的网页进行索引时,schema.xml被替换成以下内容. 文件中指定了哪些域被索引.存储等内容. <?xml version="1.0" encoding="U

业务背景:由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库,以此根据一定的条件来提供近实时查询,比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录,满足这一场景的技术包括:Solr,Elasticsearch,hbase等,在此选用了Hbase来实践. step 1 : 直接hbase建表,然后读取记录文件逐条写入Hbase.由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度,在写入了1700条记录后,hbase出现了宕机,提交后无响应.查看hbase日志,出

前言 如今大型的IT系统中,都会使用分布式的方式,同时会有非常多的中间件,如redis.消息队列.大数据存储等,但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库,作为使用最广泛的数据库,如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步,既能确保数据的一致性.及时性,也能做到代码无侵入的方式呢?如果有这样的一个需求,数据修改后,需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢? 数据同步方案选择 针对上文的需求,经过思考,初步有如下的一些方案: 代码实现 针对代码中进行数据

1.官网下载 下载地址:https://github.com/alibaba/DataX DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL.Oracle.SqlServer.Postgre.HDFS.Hive.ADS.HBase.TableStore(OTS).MaxCompute(ODPS).DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能. 支持的数据源:https://github.com/alibaba/DataX/wiki/DataX-all-dat

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?srcid=0831kfMZgtx1sQbzulgeIETs&scene=23&mid=2663994161&sn=cee222a8534cbc6e28c401706e979dc0&idx=1&__biz=MzA3ODUxMzQxMA%3D%3D&chksm=847c675cb30bee4a5c4e9a03a41662ba6f312d4ba28407311a80c4a36f3f93a4bb624

项目介绍 名称: DataLink['deitə liŋk]译意: 数据链路,数据(自动)传输器语言: 纯java开发(JDK1.8+)定位: 满足各种异构数据源之间的实时增量同步,一个分布式.可扩展的数据同步系统开源地址:https://github.com/ucarGroup/DataLink 此次开源为去除内部依赖后的版本(开源的是增量同步子系统),在集团内部datalink和阿里的datax还进行了深度集成,增量(datalink)+全量(datax)共同组成统一的数据交换平台 项目背景

简介 随着业务量的上升,以前的架构已经不满足业务的发展,数据作为业务中最重要的一环,需要有更好的架构作为支撑.目前我司有sql server转mysql的需求,所以结合当前业务,我挑选了阿里云开源的一个很好用的同步工具DataX DataX介绍 DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.MaxCompute(原ODPS).HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能. 框架设计 datax_framew

本文介绍solr的基本数据操作,基于solr 8.2.solr支持多种数据格式,包括XML,JSON,CSV等,并提供多种脚本和工具来操作数据.本文讲解curl请求和JSON数据格式的处理方式. 本文使用单solr服务来演示数据操作,创建名为 my_core 的solr core, 文档schema如下: <schema name="my" version="1.0"> <uniqueKey>id</uniqueKey> <

需求 在我们的实际业务中,业务数据大部分是通过传统DB做持久化,但有时会使用Solr/Elastic Search等做搜索.缓存等其他服务,那么如何将数据同步到这些异构的存储系统中呢? 这就是我最近在学习的一个东西,要想让数据非常稳定.高效.低延时的同步,并非一件易事(对于我来说是这样,如果你有非常成熟的方案,请务必要推荐给我!!!). 这个系列将会以SQL SEVER同步到ELK为例,尝试一下各种不同的方案,在写本篇时,还只是理论研究阶段,所以未来这篇文章如果写不下去了,希望大家谅解,毕竟SQ

摘要:第九届中国数据库技术大会,阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解.主要从数据导入场景. HBase Bulkload功能.HImporter系统.数据导出场景.HExporter系统这些部分进行了讲述. 直播视频请点击PPT下载请点击精彩视频整理: 数据导入场景 生意参谋 生意参谋是一种为商家服务,帮助商家进行决策和运营的数据产品.如在淘宝或天猫上开一家店,生意参谋会提供店里每天进入的流量.转化率.客户的画像和同行业进行对比这些数据属于什么位置.商家可以根

最近要做一个实时查询系统,初步协商后系统的框架 1.流式计算:数据都给spark 计算后放回HBase 2.查询:查询采用HBase+Solr/ES

Apache HBase介绍 Apache HBase是基于Apache Hadoop构建的一个高可靠性.高性能.可伸缩的分布式存储系统,它提供了大数据背景下的高性能的随机读写能力,HBase是Google Big table的开源实现,通过在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群,可为众多企业从软件系统.解决方案.稳定护航.发展支撑等全方位提供一站式大数据基础存储服务. HBase项目最初是以Hadoop子项目的形式进行孵化,2010年5月正式毕业成为Apache顶级项目并独立发展