Lily HBase Indexer 为hbase提供快速查询,他允许不写代码,快速容易的把hbase行索引到solr.Lily HBase Indexer drives HBase indexing 支持 Cloudera Search 用户文档 地址:http://github.com/NGDATA/hbase-indexer/wiki. 邮件列表 HBase Indexer Users (HBase Indexer用户) HBase Indexer Developers (开发者) clo

环境: Cloudera Express 5.12.1 JDK 1.8.0_92 CentOS 7 步骤1:数据导入到Hbase中(非正题,跳过) hbase中表为allDoc,两个Family:fulltext,fileInfo fulltext中就一列:fulltext fileInfo中有如下几列serialNumber,verdictType,hashCode,fileName 步骤2:生成实体配置文件(我这里用的root账户) solrctl instancedir --create

1.solrcloud搭建好2.hbase-solr-indexer服务开启3.确定hbase中的对应的表开启replication功能 create '} // 1表示开启replication 已经创建的表可以使用一下的命令: disable 'noc' alter } enable 'noc' 以下可以参考4.solr相关配置文件模板样例 中general.sh文件4. 生成实体配置文件,可以自己设置 solrctl instancedir --generate $PROJECT_HOME

一.问题描述二.分析步骤2.1 查看日志2.2 修改Solr的硬提交2.3 寻求StackOverFlow帮助2.4 修改了read-row="never"后,丢失部分字段2.5 修改代码2.6 重新打包分发三.结果四.思考 一.问题描述 部分业务需要使用HBase的数据进行多维度分析,我们采用了将部分数据同步到Solr,通过Solr进行多维度查询返回对应的Rowkey,再从HBase批量获取数据.因此我们使用了一个比较成熟的方案Lily HBase Indexer来同步二级索引到So

使用solr6.3 + Hbase Indexer ,通过Hbase-indexer从Hbase建立索引到solr中,进行全文搜索. 两种实现方式:① 开启hbase-indexer进行实时同步新数据 ② 使用MapReduce给存量数据创建索引. 在用MR跑索引的过程中,碰到问题:Mapper数总共35个,但failed了4个,成功也显示35个,整个JOB显示成功success.但是最终索引总数,比hbase表中数据要少,查看MR的counter,有插入错误的情况,如下所示: DirectSo

最近在学习HBase先关的知识,顺便做一下笔记,以加深知识的了解和掌握. Hbase常用工具 文件检测修复工具 hbase hbck -help 常用选项: -details 显示所有region检查的完整报告 -summary 输出表和状态的总结信息 -metaonly 只检查-ROOT-和.META.表 -fixAssignments 用于修复Region分配错误 -fixMeta 用于修复.META.表的问题(前提是HDFS上的region信息是正确的) -fixHdfsHoles 修复R

一.概述 Hbase适用于大表的存储,通过单一的RowKey查询虽然能快速查询,但是对于复杂查询,尤其分页.查询总数等,实现方案浪费计算资源,所以可以针对hbase数据创建二级索引(Hbase Secondary Indexing),供复杂查询使用. Solr是一个高性能,采用Java5开发,基于Lucene的全文搜索服务器.同时对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置.可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面,是一款非常优秀的全文搜索引擎.

  一.为什么要使用Solr做二级索引二.实时查询方案三.部署流程3.1 安装HBase.Solr3.2 增加HBase复制功能3.3创建相应的 SolrCloud 集合3.4 创建 Lily HBase Indexer 配置3.5创建 Morphline 配置文件3.6 注册 Lily HBase Indexer Configuration 和 Lily HBase Indexer Service3.7 同步数据3.8批量同步索引3.9 设置多个indexer四.数据的增删改查4.1 增加4.

概述 在Hbase中,表的RowKey 按照字典排序, Region按照RowKey设置split point进行shard,通过这种方式实现的全局.分布式索引. 成为了其成功的最大的砝码. 然而单一的通过RowKey检索数据的方式,不再满足更多的需求,查询成为Hbase的瓶颈,人们更加希望像Sql一样快速检索数据,可是,Hbase之前定位的是大表的存储,要进行这样的查询,往往是要通过类似Hive.Pig等系统进行全表的MapReduce计算,这种方式既浪费了机器的计算资源,又因高延迟使得应用黯

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

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

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

一. 背景二. 什么是HBase的协处理器三. HBase协处理器同步数据到Solr四. 添加协处理器五. 测试六. 协处理器动态加载 一. 背景 在实际生产中,HBase往往不能满足多维度分析,我们能想到的办法就是通过创建HBase数据的二级索引来快速获取rowkey,从而得到想要的数据.目前比较流行的二级索引解决方案有Lily HBase Indexer,Phoenix自带的二级索引,华为Indexer,以及360的二级索引方案.上面的目前使用比较广泛的应该是Lily HBase Index

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

每个优秀的程序员和架构师都应该掌握分库分表,这是我的观点. 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,比如: 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例,8亿:微信用户更是10亿.订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单.淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间. 既然一张表无法搞定,那

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新建hbase-indexer后通过hbase-indexer list-indexers发现SEP subscription ID: null并且0 running processes,如下: INDEXER_NAME + Lifecycle state: ACTIVE + Incremental indexing state: SUBSCRIBE_AND_CONSUME + Batch indexing state: INACTIVE + SEP subscription ID: null

以下错误可以确定在CDH版本Hbase集群+Lily hbase indexer+solrCloud的环境中可以解决,有开源版本解决成功案例的请在下方评论. 1.If you see this error: org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer$RemoteSolrException :Error CREATEing SolrCore 'reviews_shard1_replica1': Unable to create core: r

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一.主机规划.存储规划 服务器配置信息:CentOS6.5 最小化安装+development tools组包,其余组件yum安装即可. 二.系统设置如下: 1.服务器信息如下(/etc/hosts文件): 192.168.100.231 db01.chavin.king db01 192.168.100.232 db02.chavin.king db02 192.168.100.233 db03.chavin.king db03 192.168.100.234 db04.chavin.king