零、概述
1.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。
2.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。（web 8983端口）
3.Key-Value Store Indexer是Hbase到Solr生成索引的中间工具。在CDH5中的Key-Value Store Indexer使用的是Lily HBase NRT Indexer服务
4.Lily HBase Indexer是一款灵活的、可扩展的、高容错的、事务性的，并且近实时的处理HBase列索引数据的分布式服务软件。它是NGDATA公司开发的Lily系统的一部分，已开放源代码。Lily HBase Indexer使用SolrCloud来存储HBase的索引数据，当HBase执行写入、更新或删除操作时，Indexer通过HBase的replication功能来把这些操作抽象成一系列的Event事件，并用来保证写入Solr中的HBase索引数据的一致性。并且Indexer支持用户自定义的抽取，转换规则来索引HBase列数据。Solr搜索结果会包含用户自定义的columnfamily:qualifier字段结果，这样应用程序就可以直接访问HBase的列数据。而且Indexer索引和搜索不会影响HBase运行的稳定性和HBase数据写入的吞吐量，因为索引和搜索过程是完全分开并且异步的。Lily HBase Indexer在CDH5中运行必须依赖HBase、SolrCloud和Zookeeper服务。
一、修改hbase 可复制
disable'syslog'
alter'syslog',{NAME=>'cf',REPLICATION_SCOPE=>1}
enable'syslog'
二、生成实体配置文件：
solrctl instancedir--generate/opt/cdhsolr/syslog
①vi /opt/cdhsolr/syslog/conf/schema.xml
添加
<fieldname="[tablename]_[family]_[field]"type="string"indexed="true"stored="true"/>
<fieldname="syslog_info_req_path"type="string"indexed="true"stored="true"/>
<fieldname="syslog_info_req_chan"type="string"indexed="true"stored="true"/>
<fieldname="syslog_info_req_ts"type="string"indexed="true"stored="true"/>
②创建 collection实例并将配置文件上传到 zookeeper
solrctl instancedir --create syslog /opt/cdhsolr/syslog
③上传到 zookeeper 之后，其他节点就可以从zookeeper下载配置文件。接下来创建 collection:
solrctl collection --create syslog
(其中-s是6个分片(shard)，我们的solrclound是6台机器，-r是2个副本(replication)，-c是指定zk上solr/configs节点下使用的配置文件名称，-a是允许添加副本(必须写，否则创建不了副本)，-m 默认值是1，注意三个数值：numShards、replicationFactor、liveSolrNode，一个正常的solrCloud集群不容许同一个liveSolrNode上部署同一个shard的多个replic，因此当maxShardsPerNode=1时，numShards*replicationFactor>liveSolrNode时，报错。因此正确时因满足以下条件： numShards*replicationFactor<liveSolrNode*maxShardsPerNode)
三、创建 Lily HBase Indexer 配置
1.在前面定义的/opt/cdhsolr/syslog目录下，创建一个morphline-hbase-mapper.xml文件,内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- table：需要索引的HBase表名称-->
<!-- mapper：用来实现和读取指定的Morphline配置文件类，固定为MorphlineResultToSolrMapper-->
<indexertable="syslog"mapper="com.ngdata.hbaseindexer.morphline.MorphlineResultToSolrMapper">
<!--param中的name参数用来指定当前配置为morphlineFile文件 -->
<!--value用来指定morphlines.conf文件的路径，绝对或者相对路径用来指定本地路径，如果是使用Cloudera Manager来管理morphlines.conf就直接写入值morphlines.conf"-->
<param name="morphlineFile" value="morphlines.conf"></param>
<param name="morphlineId"value="syslogMap"></param>
</indexer>
四、创建 Morphline 配置文件
通过CM页面进入到Key-Value Store Indexer的配置页面，里面有一个Morphlines文件。我们编辑它每个Collection对应一个morphline-hbase-mapper.xml
SOLR_LOCATOR : {
# Name of solr collection
collection : syslog
# ZooKeeper ensemble
zkHost : "$ZK_HOST"
}
morphlines : [
{
id : syslogMap
importCommands : ["org.kitesdk.**", "com.ngdata.**"]
commands : [
{
extractHBaseCells {
mappings : [
{
inputColumn:"info:req_chan"
outputField:"syslog_info_req_chan"
type:string
source:value
},
{
inputColumn:"info:req_path"
outputField:"syslog_info_req_path"
type:string
source:value
},
{
inputColumn:"info:req_ts"
outputField:"syslog_info_req_ts"
type:string
source:value
}
]
}
}
{ logDebug { format : "output record: {}", args : ["@{}"] } }
]
}
]
其中
id:表示当前morphlines文件的ID名称。
importCommands:需要引入的命令包地址。
extractHBaseCells：该命令用来读取HBase列数据并写入到SolrInputDocument对象中，该命令必须包含零个或者多个mappings命令对象
mappings:用来指定HBase列限定符的字段映射
inputColumn:需要写入到solr中的HBase列字段。值包含列族和列限定符，并用‘ : ’分开。其中列限定符也可以使用通配符‘’来表示，譬如可以使用data:表示读取只要列族为data的所有hbase列数据，也可以通过data:my*来表示读取列族为data列限定符已my开头的字段值。
outputField:用来表示morphline读取的记录需要输出的数据字段名称，该名称必须和solr中的schema.xml文件的字段名称保持一致，否则写入不正确。
type:用来定义读取HBase数据的数据类型，我们知道HBase中的数据都是以byte[]的形式保存，但是所有的内容在Solr中索引为text形式，所以需要一个方法来把byte[]类型转换为实际的数据类型。type参数的值就是用来做这件事情的。现在支持的数据类型有：byte,int,long,string,boolean,float,double,short和bigdecimal。当然你也可以指定自定的数据类型，只需要实现com.ngdata.hbaseindexer.parse.ByteArrayValueMapper接口即可。
source:用来指定HBase的KeyValue那一部分作为索引输入数据，可选的有‘value’和'qualifier',当为value的时候表示使用HBase的列值作为索引输入，当为qualifier的时候表示使用HBase的列限定符作为索引输入。
五、注册 Lily HBase Indexer Configuration 和 Lily HBase Indexer Service
hbase-indexer add-indexer \
-n syslogIndexer \
-c/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase-solr/morphline-hbase-mapper-syslog.xml\
--connection-param solr.zk=n1:2181/solr\
--connection-param solr.collection=syslog\
--zookeeper n1:2181
**-n表示indexer的名称，-c表示加载的indexer的配置文件名称，–connection-param表示连接的solr的zk地址和对应的collection名称，–zookeeper表示indexer要上传到的zk地址。**
hbase-indexer list-indexers --zookeeper n1:2181 查询
六、同步
①全量同步，由于是新加入的集群，需要第一次做全量同步，然后任务会自动增量同步,执行这个命令需要切换到hdfs用户下。
(复制出现问题 手敲可行)
hadoop --config /etc/hadoop/conf jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase-solr/tools/hbase-indexer-mr-*-job.jar --conf /etc/hbase/conf/hbase-site.xml -D 'mapred.child.java.opts=-Xmx1000m' --hbase-indexer-file /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase-solr/morphline-hbase-mapper-syslog.xml --zk-host n1:2181/solr --collection syslog --reducers 0
$**$在运行命令的目录下必须有morphlines.conf文件，执行
find / |grep morphlines.conf$
x选择最新的文件 组成一个命令
--morphline-file/opt/cloudera-manager/cm-5.7.0/run/cloudera-scm-agent/process/213-ks_indexer-HBASE_INDEXER/morphlines.conf
Xxxxx
组成新的语句：
hadoop --config /etc/hadoop/conf jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase-solr/tools/hbase-indexer-mr-*-job.jar --conf /etc/hbase/conf/hbase-site.xml -D 'mapred.child.java.opts=-Xmx1000m' --hbase-indexer-file /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase-solr/morphline-hbase-mapper-syslog.xml--morphline-file/opt/cloudera-manager/cm-5.7.0/run/cloudera-scm-agent/process/213-ks_indexer-HBASE_INDEXER/morphlines.conf--zk-host n1:2181/solr --collection syslog --reducers 0
