使用Spark构建索引非常简单,因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集,相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引,Spark具有更灵活的api操作,性能更高,语法更简洁等一系列优点。
先看下,整体的拓扑图:
![](http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0114/9272/c61f09d2-0a03-3af7-9b4c-e440c3dd986e.png)
然后,再来看下,使用scala写的spark程序:
package com.easy.build.index import java.util import org.apache.solr.client.solrj.beans.Field import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.annotation.meta.field /** * Created by qindongliang on 2016/1/21. */ //注册model,时间类型可以为字符串,只要后台索引配置为Long即可,注解映射形式如下 case class Record( @(Field@field)("rowkey") rowkey:String, @(Field@field)("title") title:String, @(Field@field)("content") content:String, @(Field@field)("isdel") isdel:String, @(Field@field)("t1") t1:String, @(Field@field)("t2")t2:String, @(Field@field)("t3")t3:String, @(Field@field)("dtime") dtime:String ) /*** * Spark构建索引==>Solr */ object SparkIndex { //solr客户端 val client=new HttpSolrClient("http://192.168.1.188:8984/solr/monitor"); //批提交的条数 val batchCount=10000; def main2(args: Array[String]) { val d1=new Record("row1","title","content","1","01","57","58","3"); val d2=new Record("row2","title","content","1","01","57","58","45"); val d3=new Record("row3","title","content","1","01","57","58",null); client.addBean(d1); client.addBean(d2) client.addBean(d3) client.commit(); println("提交成功!") } /*** * 迭代分区数据(一个迭代器集合),然后进行处理 * @param lines 处理每个分区的数据 */ def indexPartition(lines:scala.Iterator[String] ): Unit ={ //初始化集合,分区迭代开始前,可以初始化一些内容,如数据库连接等 val datas = new util.ArrayList[Record]() //迭代处理每条数据,符合条件会提交数据 lines.foreach(line=>indexLineToModel(line,datas)) //操作分区结束后,可以关闭一些资源,或者做一些操作,最后一次提交数据 commitSolr(datas,true); } /*** * 提交索引数据到solr中 * * @param datas 索引数据 * @param isEnd 是否为最后一次提交 */ def commitSolr(datas:util.ArrayList[Record],isEnd:Boolean): Unit ={ //仅仅最后一次提交和集合长度等于批处理的数量时才提交 if ((datas.size()>0&&isEnd)||datas.size()==batchCount) { client.addBeans(datas); client.commit(); //提交数据 datas.clear();//清空集合,便于重用 } } /*** * 得到分区的数据具体每一行,并映射 * 到Model,进行后续索引处理 * * @param line 每行具体数据 * @param datas 添加数据的集合,用于批量提交索引 */ def indexLineToModel(line:String,datas:util.ArrayList[Record]): Unit ={ //数组数据清洗转换 val fields=line.split("\1",-1).map(field =>etl_field(field)) //将清洗完后的数组映射成Tuple类型 val tuple=buildTuble(fields) //将Tuple转换成Bean类型 val recoder=Record.tupled(tuple) //将实体类添加至集合,方便批处理提交 datas.add(recoder); //提交索引到solr commitSolr(datas,false); } /*** * 将数组映射成Tuple集合,方便与Bean绑定 * @param array field集合数组 * @return tuple集合 */ def buildTuble(array: Array[String]):(String, String, String, String, String, String, String, String)={ array match { case Array(s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7, s8) => (s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7,s8) } } /*** * 对field进行加工处理 * 空值替换为null,这样索引里面就不会索引这个字段 * ,正常值就还是原样返回 * * @param field 用来走特定规则的数据 * @return 映射完的数据 */ def etl_field(field:String):String={ field match { case "" => null case _ => field } } /*** * 根据条件清空某一类索引数据 * @param query 删除的查询条件 */ def deleteSolrByQuery(query:String): Unit ={ client.deleteByQuery(query); client.commit() println("删除成功!") } def main(args: Array[String]) { //根据条件删除一些数据 deleteSolrByQuery("t1:03") //远程提交时,需要提交打包后的jar val jarPath = "target\\spark-build-index-1.0-SNAPSHOT.jar"; //远程提交时,伪装成相关的hadoop用户,否则,可能没有权限访问hdfs系统 System.setProperty("user.name", "webmaster"); //初始化SparkConf val conf = new SparkConf().setMaster("spark://192.168.1.187:7077").setAppName("build index "); //上传运行时依赖的jar包 val seq = Seq(jarPath) :+ "D:\\tmp\\lib\\noggit-0.6.jar" :+ "D:\\tmp\\lib\\httpclient-4.3.1.jar" :+ "D:\\tmp\\lib\\httpcore-4.3.jar" :+ "D:\\tmp\\lib\\solr-solrj-5.1.0.jar" :+ "D:\\tmp\\lib\\httpmime-4.3.1.jar" conf.setJars(seq) //初始化SparkContext上下文 val sc = new SparkContext(conf); //此目录下所有的数据,将会被构建索引,格式一定是约定好的 val rdd = sc.textFile("hdfs://192.168.1.187:9000/user/monitor/gs/"); //通过rdd构建索引 indexRDD(rdd); //关闭索引资源 client.close(); //关闭SparkContext上下文 sc.stop(); } /*** * 处理rdd数据,构建索引 * @param rdd */ def indexRDD(rdd:RDD[String]): Unit ={ //遍历分区,构建索引 rdd.foreachPartition(line=>indexPartition(line)); } }
ok,至此,我们的建索引程序就写完了,本例子中用的是远程提交模式,实际上它也可以支持spark on yarn (cluster 或者 client ) 模式,不过此时需要注意的是,不需要显式指定setMaster的值,而由提交任务时,通过--master来指定运行模式,另外,依赖的相关jar包,也需要通过--jars参数来提交到集群里面,否则的话,运行时会报异常,最后看下本例子里面的solr是单机模式的,所以使用spark建索引提速并没有达到最大值,真正能发挥最大威力的是,多台search集群正如我画的架构图里面,每台机器是一个shard,这就是solrcloud的模式,或者在elasticsearch里面的集群shard,这样以来,才能真正达到高效批量的索引构建
有什么问题 可以扫码关注微信公众号:我是攻城师(woshigcs),在后台留言咨询。
本公众号的内容是有关搜索和大数据技术和互联网等方面内容的分享,也是一个温馨的技术互动交流的小家园
![](http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0104/9948/3214000f-5633-3c17-a3d7-83ebda9aebff.jpg)