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

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

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

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

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

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

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

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

庞大的业务系统,特别是需要有离线作业操作支持的核心业务系统,需要有强大的基础数据同步功能,基础数据有在增加.有在变动.有在失效,同时有大量的客户端全天侯的在连接服务器.不间断的在处理核心数据. 经过2年的不断完善改进.又有保证性能.又有能保证性能.又支持自动升级的接近完美的客户端诞生了.在这个基础上开发任何业务模块都会方便很多,客户端支持手动同步基础技术.登录系统时后台自动同步数据等功能. 其实很多时候,难点不在于技术有多少深奥.在于稳定可靠.放心用,经得起大量客户端的参考考验. 把每一个点点滴

前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇博文重点讲解HBase的数据导入, 描述三种方式, Client API, Bulkload, 以及Hive Over HBase. *). Client API实现借助HBase的Client API来导入, 是最简易学的方式. Configuration config = HBaseConfiguration.crea

Syncthing – 数据同步利器---自己的网盘,详细安装配置指南,内网使用,发现服务器配置 原贴:https://www.cnblogs.com/jackadam/p/8568833.html 目录 简介: 一:官网及下载 二:在linux下进行安装 1.下载 2.配置 3.运行 4.测试 二:在Docker中安装 1.下载 2.运行 3.测试 三:在windows中安装 1.下载 2.运行 3.配置 四:基本配置 1.配置简介 2.配置中文. 3.配置WEB安全 4.配置设备名称 五:添

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

简介 TiDB 是 PingCAP 公司受 Google Spanner / F1 论文启发而设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库, 结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性.TiDB 兼容 MySQL,支持无限的水平扩展,具备强一致性和高可用性. TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analyt

Porter是一款数据同步中间件,主要用于解决同构/异构数据库之间的表级别数据同步问题. 背景 在微服务架构模式下深刻的影响了应用和数据库之间的关系,不像传统多个服务共享一个数据库,微服务架构下每个服务都要有自己的数据库.如果你想获得微服务带来的好处,每个服务独有一个数据库是必须的,因为微服务强调的就是松耦合.我们希望数据库就和服务一样,要有充分的独立性.可以和服务一起部署.一起扩展.一起重构.同时,还需要兼顾数据中心的数据聚合.DBA的多种数据库备份.报表中心的业务报表等等矛盾问题.因此便产生