10.Solr4.10.3数据导入(DIH全量增量同步Mysql数据)

Posted 2020-09-19 静候东风

转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/

1.创建MySQL数据

create database solr;

use solr;

DROP TABLE IF EXISTS student;

CREATE TABLE student (

id char(10) NOT NULL,

stu_name varchar(50) DEFAULT NULL,

stu_sex int(1) DEFAULT NULL,

stu_address varchar(200) DEFAULT NULL,

updateTime timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,

isDeleted int(1) DEFAULT 0,

PRIMARY KEY (id)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO student VALUES (\'1000000001\', \'李莉\', 0, \'上海市中山路\',default,default);

INSERT INTO student VALUES (\'1000000002\', \'Tom\', 1, \'NewYork\',default,default);

INSERT INTO student VALUES (\'1000000003\', \'张小贝\', 0, \'江西省泰和县中山路\',default,default);

INSERT INTO student VALUES (\'1000000004\', \'鲍勃\', 1, \'北京市海淀区知春路\',default,default);

INSERT INTO student VALUES (\'1000000005\', \'Tim\', 0, \'Paris\',default,default);

select * from student;

2. DIH全量从MYSQL数据库导入数据

1）配置/home/solrhome/collection1/conf/solrconfig.xml

vim /home/solrhome/collection1/conf/solrconfig.xml

在<requestHandler name="/select" class="solr.SearchHandler">前面上加上一个dataimport的处理的Handler

<requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler">

<lst name="defaults">

<str name="config">data-config.xml</str>

</lst>

</requestHandler>

2）在同目录下添加data-config.xml

vim /home/solrhome/collection1/conf/data-config.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<dataConfig>

<dataSource type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://192.168.137.168:3306/solr" user="root" password="root" batchSize="-1" />

<document name="testDoc">

<entity name="student" pk="id"

query="select * from student">

<field column="id" name="id"/>

<field column="stu_name" name="stu_name"/>

<field column="stu_sex" name="stu_sex"/>

<field column="stu_address" name="stu_address"/>

</entity>

</document>

</dataConfig>

说明：

dataSource是数据库数据源。

Entity就是一张表对应的实体，pk是主键，query是查询语句。

Field对应一个字段，column是数据库里的column名，后面的name属性对应着Solr的Filed的名字。

3）修改同目录下的schema.xml，这是Solr对数据库里的数据进行索引的模式

vim /home/solrhome/collection1/conf/schema.xml

 

<field name="stu_name" type="text_ik" indexed="true" stored="true" multiValued="false" /> 

<field name="stu_sex" type="int" indexed="true" stored="true" multiValued="false" /> 

<field name="stu_address" type="text_ik" indexed="true" stored="true" multiValued="false" />

4）拷贝关联jar

拷贝mysql-connector-java-3.1.13-bin.jar和solr-dataimporthandler-4.10.3.jar

cp /usr/local/solr-4.10.3/dist/solr-dataimporthandler-4.10.3.jar /home/tomcat6/webapps/solr/WEB-INF/lib/

cp /home/test/mysql-connector-java-3.1.13-bin.jar /home/tomcat6/webapps/solr/WEB-INF/lib/

5）重启Solr

如果配置正确就可以启动成功。

solrconfig.xml是solr的基础文件，里面配置了各种web请求处理器、请求响应处理器、日志、缓存等。

schema.xml配置映射了各种数据类型的索引方案。分词器的配置、索引文档中包含的字段也在此配置。

6）索引测试

(1)Solr控制台导入

 

(2)HTTP方式导入

http://192.168.137.168:8080/solr/collection1/dataimport?command=full-import&commit=true&clean=false

7）分批次导入数据

如果数据库数据太大，可以分批次导入数据。

vim /home/solrhome/collection1/conf/data-config.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<dataConfig>

<dataSource type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://192.168.137.168:3306/solr" user="root" password="root" batchSize="-1" />

<document name="testDoc">

<entity name="student" pk="id"

query="select * from student limit ${dataimporter.request.length} offset ${dataimporter.request.offset}">

<field column="id" name="id"/>

<field column="stu_name" name="stu_name"/>

<field column="stu_sex" name="stu_sex"/>

<field column="stu_address" name="stu_address"/>

</entity>

</document>

</dataConfig>

上面主要是通过内置变量 “${dataimporter.request.length}”和 “${dataimporter.request.offset}”来设置一个批次索引的数据表记录数，请求的URL示例如下：

http://192.168.137.168:8080/solr/collection1/dataimport?command=full-import&commit=true&clean=false&offset=0&length=2

导入效果如下

3.DIH增量从MYSQL数据库导入数据
已经学会了如何全量导入MySQL的数据，全量导入在数据量大的时候代价非常大，一般来说都会适用增量的方式来导入数据，下面介绍如何增量导入MYSQL数据库中的数据，以及如何设置定时来做。

特别注意：DIH增量也是可以做全量数据导入，所以生产环境只要设置DIH增量方式。

1）数据库表的更改

新增一个字段updateTime，类型为timestamp，默认值为CURRENT_TIMESTAMP。有了这样一个字段，Solr才能判断增量导入的时候，哪些数据是新的。因为Solr本身有一个默认值last_index_time，记录最后一次做full import或者是delta import(增量导入）的时间，这个值存储在文件conf目录的dataimport.properties文件中。

more dataimport.properties

2）data-config.xml中必要属性的设置

vim /home/solrhome/collection1/conf/data-config.xml

 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<dataConfig>

<dataSource type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://192.168.137.168:3306/solr" user="root" password="root" batchSize="-1" />

<document name="testDoc">

<entity name="student" pk="id"

query="select * from student where isDeleted=0"

deltaImportQuery="select * from student where id=\'${dih.delta.id}\'"

deltaQuery="select id from student where updateTime> \'${dataimporter.last_index_time}\' and isDeleted=0"

deletedPkQuery="select id from student where isDeleted=1">

<field column="id" name="id"/>

<field column="stu_name" name="stu_name"/>

<field column="stu_sex" name="stu_sex"/>

<field column="stu_address" name="stu_address"/>

</entity>

</document>

</dataConfig>

transformer 格式转化：htmlStripTransformer 索引中忽略HTML标签

query：查询数据库表符合记录数据

deltaQuery：增量索引查询主键ID  注意这个只能返回ID字段

deltaImportQuery：增量索引查询导入的数据

deletedPkQuery：增量索引删除主键ID查询 注意这个只能返回ID字段

增量索引的原理是从数据库中根据deltaQuery指定的SQL语句查询出所有需要增量导入的数据的ID号。

然后根据deltaImportQuery指定的SQL语句返回所有这些ID的数据，即为这次增量导入所要处理的数据。

核心思想是：通过内置变量“${dih.delta.id}”和 “${dataimporter.last_index_time}”来记录本次要索引的id和最近一次索引的时间。

如果业务中还有删除操作，可以在数据库中加一个isDeleted字段来表明该条数据是否已经被删除，这时候Solr在更新index的时候，可以根据这个字段来更新哪些已经删除了的记录的索引。

3）测试增量导入

DIH全量导入

http://192.168.137.168:8080/solr/collection1/dataimport?command=full-import&commit=true&clean=true

修改student数据

update student set stu_name="jerry" where id = \'1000000005\';

update student set isDeleted=1 where id = \'1000000004\';

INSERT INTO student VALUES (\'1000000006\', \'Tim11\', 0, \'Paris\',default,default);

DIH增量导入数据

http://192.168.137.168:8080/solr/collection1/dataimport?command=delta-import

4）设置增量导入为定时执行的任务

可以用Windows计划任务，或者Linux的Cron来定期访问增量导入的连接来完成定时增量导入的功能，这其实也是可以的，而且应该没什么问题。

但是更方便，更加与Solr本身集成度高的是利用其自身的定时增量导入功能。

1.增加关联jar

cp /home/test/apache-solr-dataimportscheduler.jar /home/tomcat6/webapps/solr/WEB-INF/lib/

2、修改solr的WEB-INF目录下面的web.xml文件：

vim /home/tomcat6/webapps/solr/WEB-INF/web.xml
为<web-app>元素添加一个子元素

<listener>

<listener-class>

org.apache.solr.handler.dataimport.scheduler.ApplicationListener

</listener-class>

</listener>

3、新建配置文件dataimport.properties：

在SOLR_HOME\\solr目录下面新建一个目录conf（注意不是SOLR_HOME\\solr\\collection1下面的conf）

mkdir /home/solrhome/conf

vim /home/solrhome/conf/dataimport.properties

下面是最终我的自动定时更新配置文件内容：

 

#################################################

# #

# dataimport scheduler properties #

# #

#################################################

# to sync or not to sync

# 1 - active; anything else - inactive

syncEnabled=1

# which cores to schedule

# in a multi-core environment you can decide which cores you want syncronized

# leave empty or comment it out if using single-core deployment

# syncCores=game,resource

syncCores=collection1

# solr server name or IP address

# [defaults to localhost if empty]

server=192.168.137.168

# solr server port

# [defaults to 80 if empty]

port=8080

# application name/context

# [defaults to current ServletContextListener\'s context (app) name]

webapp=solr

# URLparams [mandatory]

# remainder of URL

#http://localhost:8983/solr/collection1/dataimport?command=delta-import&clean=false&commit=true

params=/dataimport?command=delta-import&clean=false&commit=true

# schedule interval

# number of minutes between two runs

# [defaults to 30 if empty]

interval=1

# 重做索引的时间间隔，单位分钟，默认7200，即1天; 

# 为空,为0,或者注释掉:表示永不重做索引

reBuildIndexInterval=2

# 重做索引的参数

reBuildIndexParams=/dataimport?command=full-import&clean=true&commit=true

# 重做索引时间间隔的计时开始时间，第一次真正执行的时间=reBuildIndexBeginTime+reBuildIndexInterval*60*1000；

# 两种格式：2012-04-11 03:10:00 或者 03:10:00，后一种会自动补全日期部分为服务启动时的日期

reBuildIndexBeginTime=03:10:00

4、测试

重启tomcat

一般来说要在你的项目中引入Solr需要考虑以下几点：
1、数据更新频率：每天数据增量有多大，及时更新还是定时更新
2、数据总量：数据要保存多长时间
3、一致性要求：期望多长时间内看到更新的数据，最长允许多长时间延迟
4、数据特点：数据源包括哪些，平均单条记录大小
5、业务特点：有哪些排序要求，检索条件
6、资源复用：已有的硬件配置是怎样的，是否有升级计划

参考http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/4442770.html