背景：Kafka消息总线的建成，使各个系统的数据得以在kafka节点中汇聚，接下来面临的任务是最大化数据的价值，让数据“慧”说话。
环境准备：
Kafka服务器*3。
CDH 5.8.3服务器*3，安装Flume,Solr,Hue,HDFS,Zookeeper服务。
Flume提供了可扩展的实时数据传输通道，Morphline提供了轻量级的ETL功能，SolrCloud+Hue提供了高性能搜索引擎和多样的数据展现形式。
一.环境安装(略)
二.修改CDH默认配置:
1.在Flume配置界面配置Flume依赖Solr。
2.在Solr配置界面配置Solr使用Zookeeper存储配置文件，使用HDFS存储索引文件。
3.在Hue配置界面配置Hue依赖Solr
4.配置Hue界面可以被外网访问。
三.按场景配置各CDH服务及开发代码。
Kafka Topic: eventCount
Topic数据格式:
{
"timestamp": "1481077173000",
"accountName": "旺小宝",
"tagNames": [
"incoming"
],
"account": "WXB",
"eventType": "phone",
"eventTags": [
{
"value": 1,
"name": "incoming"
}
]
}
1.Solr创建对应Collection。
1)登录任意CDH节点。生成collection配置文件骨架。
$ solrctl instancedir --generate $HOME/solr_configs
2)找到文件夹中的schema.xml文件，修改collection的schema。
第一步：修改filed。schema.xml中预定义了很多filed，除了name=id,_root_,_version_不能去掉之外，其他的全部可以去掉。field对应的是json中需要被索引的字段。
(Notice:json中的timestamp对应的是下面的eventTime，而下面的timestamp是flume接受kafka数据的时间。这是通过Morphline配置实现的转换)
<field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
<!-- points to the root document of a block of nested documents. Required for nested
document support, may be removed otherwise
-->
<field name="_root_" type="string" indexed="true" stored="false"/>
<field name="account" type="string" indexed="true" stored="true"/>
<field name="accountName" type="string" indexed="true" stored="true"/>
<field name="subaccount" type="string" indexed="true" stored="true"/>
<field name="subaccountName" type="string" indexed="true" stored="true"/>
<field name="eventTime" type="tlong" indexed="false" stored="true"/>
<field name="eventType" type="string" indexed="true" stored="true"/>
<field name="eventTags" type="string" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>
<field name="_attachment_body" type="string" indexed="false" stored="true"/>
<field name="timestamp" type="tlong" indexed="false" stored="true"/>
<field name="_version_" type="long" indexed="true" stored="true"/>
第二步：去掉所有copy field。
第三步：添加动态字段dynamicFiled。
<dynamicField name="tws_*" type="text_ws" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>
3) 上传配置，创建collection
$ solrctl instancedir --create event_count_records solr_configs $ solrctl collection --create event_count_records -s 3 -c event_count_records
2.Flume配置
创建一个新的角色组kafka2solr,修改代理名称为kafka2solr，并为该角色组分配服务器。
# 配置 source channel sink 的名字 kafka2solr.sources = source_from_kafka kafka2solr.channels = mem_channel kafka2solr.sinks = solrSink # 配置Source类别为kafka kafka2solr.sources.source_from_kafka.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource kafka2solr.sources.source_from_kafka.channels = mem_channel kafka2solr.sources.source_from_kafka.batchSize = 100 kafka2solr.sources.source_from_kafka.kafka.bootstrap.servers= kafkanode0:9092,kafkanode1:9092,kafkanode2:9092 kafka2solr.sources.source_from_kafka.kafka.topics = eventCount kafka2solr.sources.source_from_kafka.kafka.consumer.group.id = flume_solr_caller kafka2solr.sources.source_from_kafka.kafka.consumer.auto.offset.reset=latest #配置channel type为memory,通常生产环境中设置为file或者直接用kafka作为channel kafka2solr.channels.mem_channel.type = memory kafka2solr.channels.mem_channel.keep-alive = 60 # Other config values specific to each type of channel(sink or source) # can be defined as well # In this case, it specifies the capacity of the memory channel kafka2solr.channels.mem_channel.capacity = 10000 kafka2solr.channels.mem_channel.transactionCapacity = 3000 # 配置sink到solr,并使用morphline转换数据 kafka2solr.sinks.solrSink.type = org.apache.flume.sink.solr.morphline.MorphlineSolrSink kafka2solr.sinks.solrSink.channel = mem_channel kafka2solr.sinks.solrSink.morphlineFile = morphlines.conf kafka2solr.sinks.solrSink.morphlineId=morphline1 kafka2solr.sinks.solrSink.isIgnoringRecoverableExceptions=true
3.Flume-NG的Solr接收器配置
SOLR_LOCATOR : {
# Name of solr collection
collection : event_count_records
# ZooKeeper ensemble
#CDH的专有写法,开源版本不支持。
zkHost : "$ZK_HOST"
}
morphlines : [
{
id : morphline1
importCommands : ["org.kitesdk.**", "org.apache.solr.**"]
commands : [
{
#Flume传过来的kafka的json数据是用二进制流的形式，需要先读取json
readJson{}
}
{
#读出来的json字段必须转换成filed才能被solr索引到
extractJsonPaths {
flatten:true
paths:{
account:/account
accountName:/accountName
subaccount:/subaccount
subaccountName:/subaccountName
eventTime:/timestamp
eventType:/eventType
eventTags:"/eventTags[]/name"
#按分钟存timestamp
eventTimeInMinute_tdt:/timestamp
#按小时存timestamp
eventTimeInHour_tdt:/timestamp
#按天存timestamp
eventTimeInDay_tdt:/timestamp
#_tdt后缀会被动态识别为日期类型的索引字段
#按不同时间间隔存索引以增加查询性能
}
}
}
#转换long型时间为Date格式
{convertTimestamp {
field : eventTimeInMinute_tdt
inputFormats : ["unixTimeInMillis"]
inputTimezone : UTC
outputFormat : "yyyy-MM-dd‘T‘HH:mm:ss.SSS‘Z/MINUTE‘"
outputTimezone : Asia/Shanghai
}}
{convertTimestamp {
field : eventTimeInHour_tdt
inputFormats : ["unixTimeInMillis"]
inputTimezone : UTC
outputFormat : "yyyy-MM-dd‘T‘HH:mm:ss.SSS‘Z/HOUR‘"
outputTimezone : Asia/Shanghai
}}
{convertTimestamp {
field : eventTimeInDay_tdt
inputFormats : ["unixTimeInMillis"]
inputTimezone : UTC
outputFormat : "yyyy-MM-dd‘T‘HH:mm:ss.SSS‘Z/DAY‘"
outputTimezone : Asia/Shanghai
}}
#kafka中的json数据传到flume中时会被放入_attachment_body字段，readJson后会变成JsonNode对象，需要toString之后才能保存
{toString { field : _attachment_body }}
#为每一条记录生成一个UUID
{generateUUID {
field : id
}}
#对未定义的Solr字段加tws前缀，根据schema.xml中定义的tws_*为text_ws类型，会动态未未定义的字段建索引。
{
sanitizeUnknownSolrFields {
# Location from which to fetch Solr schema
solrLocator : ${SOLR_LOCATOR}
renameToPrefix:"tws_"
}
}
#将数据导入到solr中
{loadSolr {solrLocator : ${SOLR_LOCATOR}}}
]
}
]
重启被影响的Flume节点，数据开始导入solr。
3.通过Hue查询Solr中的数据。
时间： 2024-10-25 18:19:27