Solr实战:使用Hue+Solr实现标签查询

Posted Code Job

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Solr实战:使用Hue+Solr实现标签查询相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

公司最近在研究多条件组合查询方案,Google的一位技术专家Sam和我们讨论了几个备选方案。

Sam的信:

我做了进一步研究,目前有这么几种做法:

1) 最直接粗暴,只做一个主index,比如按行业+地区做一个index,这样来说的话,无论多少个标签的查询,直接先用主index做一个筛选,这样下来可能只有少于10w个row,然后对这10w个一个个filtering,这种做法可能能够满足大部分需求。当然,这种做法需要用到cache来优化,否则每次都去DB load会影响数据库的performance。但是初期直接使用数据库做查询也不是不可以。(这取决于数据量和查询的频率)。

2)使用淘宝的做法, 这种做法是自己来做indexing然后merge,是最强大的,但是开发上可能需要时间较长。

3)使用search engine。我昨天碰上airbnb的一个工程师,正好是做搜索的,他们最开始就是使用的方式1),每个search用邮编filter后其实没有多少房子,所以最简单,后来改用了search engine能提供更多功能。http://www.solrtutorial.com/solr-in-5-minutes.html 是一个简单的tutorial,做一个prototype应该很快(一天?)。http://www.solrtutorial.com/solr-query-syntax.html 是solr engine的查询语法。也能支持 范围查询(比如,消费能力是150元到300元之间)

当然,从原理上来说,2)和3)其实是一样的,多个index的数据集做集合运算。不过3)是在2)上面包了一层。

上面是我的研究结果,供你们参考。

 

我的回信:

嗨,Sam:

  你好!

  上封邮件中提到的方案三,收到邮件后我就开始在基于Cloudera的Solr组件做原型验证。

  如下例子中拿call客记录当源数据:                       

  {"callSeconds":31,"phone":"189xxxxxxxx","callTime":1480398756000,"callerName":"张三","audioPath":"CB01216021100259_5791b1d70cf2c74aa63c0c25_18968168005_20161129135204.3gpp","canAssign":true,"intent":"B类接通无需求","id":"583d17a444f4f4cb88e3c778","callerId":"57a0678b44f468afd0ee0bac","account":"恒大","strId":"583d17a444f4f4cb88e3c778","merchantId":"5791b1d70cf2c7a4aa63c0c25"}

image

对每个字段都建索引,用Cloudera的图形化工具Hue可以连到solr查询数据和图表:

image

Filter过滤以及柱状图,折线图,饼图等主要展示形式都有,其他的还有几个功能暂时还没有用到。

例如查询某caller客的所有去电的意向分布情况:

先找出CallerId=57a0678b44f468afd0ee0bac的记录,再按intent查饼图。

 

待解决问题:

1.新增字段,新增Tag

新增字段:可以用DynamicFileds在导入数据的时候动态新增索引字段。

新增Tag:每个标签作为一个DynamicFileds

 

2.历史数据和Kafka中的实时数据导入Solr

实时数据:

1)Kafka消费+SolrJ写入。(需要启额外进程)

2)Kafka+Flume+Morphline。(需定制实现一个Morphline)

方案2)比较好的点是由集群保证鲁棒性。

历史数据:原始数据先导入到HDFS,CDH有工具支持Spark/MapReduce+Morphline导HDFS数据到Solr。

(作者:卡尔 http://www.cnblogs.com/arli)

以上是关于Solr实战:使用Hue+Solr实现标签查询的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

solr实战-

Hbase到Solr数据同步及Solr分离实战

solr入门之Solr函数查询初使用之查询字段是否包含指定内容

HUE中集成Solr

Solr实现Low Level查询解析(QParser)

复杂的 SOLR 查询,包括 NOT 和 OR