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众所周知，CDH是Cloudera公司推出的基于稳定版的ApachHadoop环境。并且比官方的Hadoop更新更快。坚持季度update，年度release。其中集成的Hadoop生态系统中的所有组件互相兼容，并坚持更新其中的bug和feature，在学习测试、生产环境中都有很好的应用。
如果在生产环境中需要用到Hadoop，自行部署Hadoop，在其上再部署类似HBase、Flume、Impala、Hive等等，不但部署周期长，遇到问题在国内也很少能找到相应的解决办法。因为其相互的版本兼容就存在很大问题。所以笔者强烈推荐使用CDH的Hadoop。
CDH可以通过图形界面轻松部署Hadoop生态系统中的其他组件，对于初学者部署时间不超过两天。
本文旨在介绍在CDH5.1版本之上，使用Flume1.5采集文本数据，通过Morphline（ETL工具）进行分词，并存入Solr中创建索引。只通过配置即可，无需进行二次开发。
一、 环境搭建
1、 Linux：CentOS release6.5 X64（Final）
2、 CDH：CDH5，需要Cloudera Manager和CDH两个包，下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cm5/cm/5/
3、 JDK：1.7以上
二、 模拟应用场景
1、 从Flume的日志文件中摘取出部分内容形成一个原始的被采集文件。
2、 Flume采集源文件。
3、 通过编写正则表达式通过Flume自带的Morphline插件，将日志的每一行进行拆分。
4、 拆分成timestamp/classname/msg/message
5、 并且将timestamp再次拆分成
date_year/date_month/date_day/date_hour/date_minute/date_second
6、 将拆分结果存入Solr建立索引。
原始日志文件每行内容类似如下：
<pre lang="html" line="1"escaped="true">
org.kitesdk.morphline.stdlib.LogInfoBuilder$LogInfo:found no grok match: [{message=[ atcom.typesafe.config.impl.Parseable.parse(Parseable.java:204)]}]
</pre>
三、 搭建采集环境（Flume）
下图是Flume的工作原理结构图，简单了解一下。Flume-NG由三部分组成：Source、Channel、Sink。
Source负责采集源数据，将源数据放入Channel。
Channel负责暂存数据，供Sink使用。
Sink负责从Channel读取数据并根据需要发送出去。
以上三个部分Flume官方都提供多种类型可供使用，开发者可以根据不同需要选择不同类型的组件。并且都支持Plugin形式的二次开发，可以自定义Source、Channel和Sink。具体详细参见官方网站：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html。
进入Flumeà选择一个Slaveà配置
代理名称填写a5
<pre lang="html" line="1"escaped="true">
a5.sources = r5//定义source
a5.sinks = k5//定义sink
a5.channels = c5//定义channel
a5.sources.r5.type = exec//定义source类型，为执行命令。
a5.sources.r5.channels = c5//指定source采集到的数据放入的channel
a5.sources.r5.command = tail -F/var/log/flume-ng/input_file_test.log//source采集的文件
a5.sources.r5.interceptors = i5_2 i5_3 i5_1//定义flume的拦截器
a5.sources.r5.interceptors.i5_3.type = static//拦截器类型为static（静态）
a5.sources.r5.interceptors.i5_3.key = BodyType//定义拦截器的key
a5.sources.r5.interceptors.i5_3.value = line//定义拦截器的value
a5.sources.r5.interceptors.i5_2.type = host//flume自带的拦截器（指定的被采集对象的ip地址）
a5.sources.r5.interceptors.i5_1.type = static
a5.sources.r5.interceptors.i5_1.key = sourceType
a5.sources.r5.interceptors.i5_1.value = fj
a5.sinks.k5.channel = c5//指定本sink从哪个channel中读取数据
a5.sinks.k5.type= org.apache.flume.sink.solr.morphline.MorphlineSolrSink//指定sink类型，MorphlineSolrSink
a5.sinks. k5.morphlineFile = morphlines.conf//指定morphline的配置文件路径，如果不加前面的路径，则默认读取该flume.conf文件所在同级路径的morphline文件。
a5.sinks. k5.morphlineId = morphline1
a5.sinks. k5.batchSize = 100//当channel中存在100条数据开始处理
a5.sinks. k5.batchDurationMillis = 1000//当channel中数据存在超过1000ms时开始处理。batchSize与batchDurationMillis采取优先原则，哪个参数值先到，哪个先处理。
a5.channels.c5.type = memory//指定channel类型，本例为内存
a5.channels.c5.capacity = 1000000//指定channel存储数据的能力，本例为1000000条。
a5.channels.c5.transactionCapacity = 100000//每个事务发给sink的最大event数。
a5.channels.c5.keep-alive = 30//指定channel存活时间30s，超过设定值将日出event。
</pre>
四、 Morphline分词处理
笔者理解Morphline是一个ETL工具，在本例中的作用如下：
E(Extract)：用readLine命令读取flume采集回的日志文件。
T(Transform)：利用正则表达式对每行日志文件进行拆分。
L(Load)：将拆分后的结果加载到Solr中创建索引。
Morphline配置文件说明详见代码中的注释。
<pre lang="html" line="1"escaped="true">
SOLR_LOCATOR: {
# Name of solr collection
# 指定将索引创建到Solr中的哪个collection中。
collection : collection1
# ZooKeeper ensemble
# 配置zookeeper地址
zkHost :"slave2.CDH:2181,slave3.CDH:2181,slave4.CDH:2181/solr"
}
morphlines:
[
{
#morphlineId，与Flume采集配置中的a5.sinks.k5.morphlineId对应
id : morphline1
# 导入commands的所有包，Morphline将所有的命令放在了org.kitesdk.包下
# 需要使用以下命令时必须导入这些命令所在的jar包。
# 与Solr命令相关的命令包在org.apache.solr下。
importCommands :["org.kitesdk.**", "org.apache.solr.**"]
commands : [
{
# Parse inputattachment and emit a record for each input line
# 读一行数据，并设置成UTF-8
readLine {
charset :UTF-8
}
}
# 打印测试数据
{ logInfo { format :"output record: {}", args : ["@{}"] } }
{
# 分词命令
grok {
# 导入字典数据，配置路径，可配置多个并用“，”分隔。
# grok-dictionary.conf中存储的是正则表达式采用K-V方式存储，
# 文件中定义原子正则表达式，新定义的正则可以引用其他的原子正则表达式。使用%{}方式引用。
# 读者可以详细参见该文件。
dictionaryFiles :[/home/flume-ng/conf/grok-dictionary.conf]
expressions : {
# 拆分原始数据，以下为固定格式。flume会将读到的每行数据默认存入一个message的变量中。
# 大括号中冒号前是grok-dictionary.conf文件中的正则标签，冒号后是solr中的field。
message :"""%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:loglevel}%{DATA:classname}: %{GREEDYDATA:msg}"""
}
}
}
{
# tryRules是异常处理功能，因为本例中要将时间戳做进一步拆分，拆分成年、月、日、时、分、秒等。
# 不同数据的时间戳格式又不禁相同，所以可以对时间戳格式进行穷举。不同格式的时间戳就可以拆分了。
tryRules {
throwExceptionIfAllRulesFailed: true
rules : [
{
commands : [
{
grok {
dictionaryFiles: [/home/flume-ng/conf/grok-dictionary.conf]
expressions :{
timestamp:"%{YEAR:date_year}-%{MONTHNUM:date_month}-%{MONTHDAY:date_day}[T]%{HOUR:date_hour}:?%{MINUTE:date_minute}(?::?%{SECOND:date_second})"
}
}
}
]
}
{
commands : [
{
grok {
dictionaryFiles: [/home/flume-ng/conf/grok-dictionary.conf]
expressions :{
timestamp : "%{YEAR:date_year}-%{MONTHNUM:date_month}-%{MONTHDAY:date_day}[T]%{HOUR:date_hour}:?%{MINUTE:date_minute}(?::?%{SECOND:date_second})"
}
}
}
]
}
{
commands : [
{
grok {
dictionaryFiles: [/home/flume-ng/conf/grok-dictionary.conf]
expressions :{
timestamp:"%{YEAR:date_year}/%{MONTHNUM:date_month}/%{MONTHDAY:date_day}[T]%{HOUR:date_hour}:?%{MINUTE:date_minute}(?::?%{SECOND:date_second})"
}
}
}
]
}
]
}
}
{
# 转换时间格式，将输入时间转换成Solr识别的格式"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'"
convertTimestamp {
# Solr中的时间戳field：timestamp
field : timestamp
inputFormats :["yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'", "yyyy-MM-ddHH:mm:ss","yyyy/MM/dd HH:mm:ss"]
outputFormat :"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'"
}
}
{
# Solr中的索引主键field：id
generateUUID {
field : id
}
}
# schema.xml.
{
sanitizeUnknownSolrFields {
# Location from which to fetchSolr schema
solrLocator : ${SOLR_LOCATOR}
renameToPrefix :"ignored_"
}
}
# load the record into a SolrServer orMapReduce SolrOutputFormat.
{
loadSolr {
solrLocator :${SOLR_LOCATOR}
}
}
]
}
]
</pre>
五、 编辑Solr的schema.xml文件
Solr的schema.xml文件一般存放在/etc/solr/instance.conf/conf目录。
编辑schema.xml文件
将必须的field进行更新。
<pre lang="html" line="1"escaped="true">
<field name="timestamp" type="date"indexed="true" stored="true"omitNorms="true"/>
<field name="date_year" type="int"indexed="true" stored="true"omitNorms="true"/>
<field name="date_month" type="int"indexed="true" stored="true"omitNorms="true"/>
<field name="date_day" type="int"indexed="true" stored="true"omitNorms="true"/>
<field name="date_hour" type="int"indexed="true" stored="true"omitNorms="true"/>
<field name="date_minute" type="int"indexed="true" stored="true"omitNorms="true"/>
<field name="date_second" type="string"indexed="true" stored="true"omitNorms="true"/>
<!—flume配置文件中官方提供的host拦截器-->
<field name="host" type="string"indexed="true" stored="true"omitNorms="true"/>
<!—flume配置文件中的一个静态拦截器-->
<field name="sourceType"type="string" indexed="true" stored="true" omitNorms="true"/>
<!—Morphline文件中的message-->
<field name="message" type="string"indexed="false" stored="true"omitNorms="true"/>
</pre>
以上文件编辑完成并保存后需要上传并重新加载一下这个collection。
使用如下命令：
solrctl instancedir --update myconfig/etc/solr/instance.conf
solrctl collection --reload collection1
以上即为在CDH环境中部署Flume采集数据，利用Morphline进行分词，并加载到Solr中创建索引的过程。
文中如有错误或更好的方案欢迎交流。
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发表于 2015-11-27 18:03:40
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