HBase数据同步到ElasticSearch的方案

della0887

　　


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来启动这个River。
　　

public interface RiverComponent {　　RiverName riverName();
　　
}
　　
public interface River extends RiverComponent {
　　

　　/**
　　* Called whenever the river is registered on a node, which can happen when:
　　* 1) the river _meta document gets indexed
　　* 2) an already registered river gets started on a node
　　*/
　　void start();
　　

　　/**
　　* Called when the river is closed on a node, which can happen when:
　　* 1) the river is deleted by deleting its type through the delete mapping api
　　* 2) the node where the river is allocated is shut down or the river gets rerouted to another node
　　*/
　　void close();
　　
}
　　


Elasticsearch-HBase-River
　　github上有两个相关的项目：
　　https://github.com/mallocator/Elasticsearch-HBase-River
　　

　　这个项目事实上非常easy。在River里用定时器启动一个HBase的Scanner，去扫描数据，并把数据插到ES里。
　　和自己手动写代码去扫描差点儿相同。
　　https://github.com/posix4e/Elasticsearch-HBase-River
　　

　　这个项目利用了HBase的Replication机制。模拟了一个Hbase Replication的结点，然后同步数据到ES里。
　　可是这个项目是基于Hbase0.94的，实现的功能有限。
　　Hbase0.94和HBase0.98 的API变化非常大，基本不可用，并且作者也说了不能用于生产环境。

HBase的Relication机制
　　能够參考官方文档和cloudera的一些博客文章：
　　
http://hbase.apache.org/book.html#cluster_replication
　　
http://blog.cloudera.com/blog/2012/07/hbase-replication-overview-2/
　　

　　HBase的Relication机制，事实上和Mysql的同步机制非常像，HBase的每一个Region Server都会有WAL Log，当Put/Delete时。都会先写入到WAL Log里。然后后台有线程会把WAL Log随机发给Slave的Region Server。而Slave的Region Server会在zookeeper上记录自己同步到的位置。
　　


HBase同步数据到Solr的方案：Lily HBase Indexer
　　Cloudera内置的Cloudera Search实际上就是这个Lily Hbase Indexer：
　　https://github.com/NGDATA/hbase-indexer
　　

　　这个项目就是利用了HBase的Replication功能，把HBase数据改动（Put。Delete）都抽像成为一系列Event，然后就能够同步到Solr里了。
　　这个项目抽象出了一个子项目：HBase Side-Effect Processor。
　　https://github.com/NGDATA/hbase-indexer/blob/master/hbase-sep/README.md
　　

　　让用户能够自己写Listener来处理Event。
　　


HBase数据同步到ElasticSearch的终于方案
　　考虑了上面的东东。所以决定基于HBase Side-Effect Processor。来自己写简单的程序同步数据到ES里。
　　事实上代码是很easy的。參考下Demo里的LoggingConsumer就好了。
　　https://github.com/NGDATA/hbase-indexer/blob/master/hbase-sep/hbase-sep-demo/src/main/java/com/ngdata/sep/demo/LoggingConsumer.java
　　

　　

    private static>@Override　　public void processEvents(List<SepEvent> sepEvents) {
　　for (SepEvent sepEvent : sepEvents) {
　　System.out.println("Received event:");
　　System.out.println("  table = " + Bytes.toString(sepEvent.getTable()));
　　System.out.println("  row = " + Bytes.toString(sepEvent.getRow()));
　　System.out.println("  payload = " + Bytes.toString(sepEvent.getPayload()));
　　System.out.println("  key values = ");
　　for (KeyValue kv : sepEvent.getKeyValues()) {
　　System.out.println("    " + kv.toString());
　　}
　　}
　　}
　　}
　　

　　


其他的一些东东：

ElasticSearch 和Solr cloud的比較
　　从网上找到的帖子，讨论比較多的是12年，貌似后面就比較少了。
　　https://github.com/superkelvint/solr-vs-elasticsearch
　　
http://stackoverflow.com/questions/2271600/elasticsearch-sphinx-lucene-solr-xapian-which-fits-for-which-usage
　　

　　http://www.quora.com/Why-Cloudera-search-is-built-on-Solr-and-not-Elasticsearch   Cloudera-Search为什么选择Solr而不是ElasticSearch
　　

　　个人倾向于ElasticSearch，由于从流行度来看。ES正在超越solr cloud：

　　

　　Logstash + ElasticSearch + Kibana的完整日志收集分析工具链，也有非常多公司在用。