摘要：本篇是本人在做一个大数据项目时，对于系统架构的一点总结，如何在保证存储量的情况下，又能保证数据的检索速度。
前提：
Solr、SolrCloud提供了一整套的数据检索方案，HBase提供了完善的大数据存储机制。
需求：
1、对于添加到HBase中的结构化数据，能够检索出来。
2、数据量较大，达到10亿，100亿数据量。
3、检索的实时性要求较高，秒级更新。
说明：
以下是使用Solr和HBase共同搭建的系统架构。
1.1 一次性创建索引
l、 删除全索引
效率很高，可以关闭Solr后，直接删除Data文件。
2、 重新创建全索引
拉取HBase中全数据，分批次创建索引。
1.2 增量创建索引
1、触发器发送数据到Solr建索引。
配置并使用HBase触发器功能，配置实现如下：
alter
‘angelHbase‘, METHOD => ‘table_att‘, ‘coprocessor‘ =>
‘/home/hbase/hbase-0.94.18-security/lib/solrHbase.jar|solrHbase.test.SorlIndexCoprocessorObserver|1073741823|‘
alter
‘angelHbase‘, METHOD =>‘table_att_unset‘, NAME =>
‘coprocessor$1‘
然后编写SorlIndexCoprocessorObserver
extendsBaseRegionObserver，重写postPut方法。在postPut方法中，需要正确地读出写入HBase的数据结构及数据，然后转化为相应的SolrInputDocument，再使用ConcurrentUpdateSolrServer方式向Solr服务器发送SolrInputDocument数据，具体使用方法如之前博文介绍Solr的使用方法、性能对比所示。
注意：需要把Solr相关的jar包放入lib下，并且删除版本不一致的jar（有很多）。更新jar后要重启HBase才能生效。
具体性能如之前博文介绍Solr的使用方法、性能对比所示。http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3742653.html http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3748764.html
2、触发器发送数据到RabbitMQ，Solr端从RabbitMQ获取数据建索引。
embedded方式官方不推荐使用。而使用ConcurrentUpdateSolrServer性能与上种方式并无区别。
3、 建议：
在HBase中只存储1列，存储值为PB或Json串。（存在由bean到SolrInputDocument转化的类及annotation，以及各自的压缩算法）
或者：插入HBase的数据均以Bytes.toBytes(String)类型存储，如long型数值2存储为Bytes.toBytes(""+2)。否则在postPut()中需要知道每列的具体类型才能生成正确的SolrInputDocument，因为SolrInputDocument中需要的是String类型的数据。
具体的postPut方法代码，如有需要可以留言或直接跟本人联系。http://www.cnblogs.com/wgp13x/
1.3 HBase与Solr系统架构设计
使用HBase搭建结构数据存储云，用来存储海量数据；使用SolrCloud集群用来搭建搜索引擎，将要查找的结构化数据的ID查找出来，只配置它存储ID。
1、具体流程：
wd代表用户write
data写数据，从用户提交写数据请求wd1开始，经历wd2，写入MySQL数据库，或写入结构数据存储云中，wd3，提交到Solr集群中，从而依据业务需求创建索引。
rd代表用户read
data读数据，从用户提交读数据请求rd1开始，经历rd2，直接读取MySQL中数据，或向Solr集群请求搜索服务，rd3，向Solr集群请求得到的搜索结果为ID，再向结构数据存储云中通过ID取出数据，最后返回给用户结果。