标签：实时 dir play keep topic rds 安装 action 接收
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。
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。
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)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
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。
Kafka+Flume+Morphline+Solr+Hue数据组合索引
标签：实时 dir play keep topic rds 安装 action 接收
原文地址：http://www.cnblogs.com/arli/p/6158771.html
