如何使用Spark大规模并行构建索引
程序员文章站
2022-05-17 09:31:15
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使用Spark构建索引非常简单,因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集,相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引,Spark具有更灵活的api操作,性能更高,语法更简洁等一系列优点。
先看下,整体的拓扑图:
然后,再来看下,使用scala写的spark程序:
package com.easy.build.index import java.util import org.apache.solr.client.solrj.beans.Field import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.annotation.meta.field /** * Created by qindongliang on 2016/1/21. */ //注册model,时间类型可以为字符串,只要后台索引配置为Long即可,注解映射形式如下 case class Record( @(Field@field)("rowkey") rowkey:String, @(Field@field)("title") title:String, @(Field@field)("content") content:String, @(Field@field)("isdel") isdel:String, @(Field@field)("t1") t1:String, @(Field@field)("t2")t2:String, @(Field@field)("t3")t3:String, @(Field@field)("dtime") dtime:String ) /*** * Spark构建索引==>Solr */ object SparkIndex { //solr客户端 val client=new HttpSolrClient("http://192.168.1.188:8984/solr/monitor"); //批提交的条数 val batchCount=10000; def main2(args: Array[String]) { val d1=new Record("row1","title","content","1","01","57","58","3"); val d2=new Record("row2","title","content","1","01","57","58","45"); val d3=new Record("row3","title","content","1","01","57","58",null); client.addBean(d1); client.addBean(d2) client.addBean(d3) client.commit(); println("提交成功!") } /*** * 迭代分区数据(一个迭代器集合),然后进行处理 * @param lines 处理每个分区的数据 */ def indexPartition(lines:scala.Iterator[String] ): Unit ={ //初始化集合,分区迭代开始前,可以初始化一些内容,如数据库连接等 val datas = new util.ArrayList[Record]() //迭代处理每条数据,符合条件会提交数据 lines.foreach(line=>indexLineToModel(line,datas)) //操作分区结束后,可以关闭一些资源,或者做一些操作,最后一次提交数据 commitSolr(datas,true); } /*** * 提交索引数据到solr中 * * @param datas 索引数据 * @param isEnd 是否为最后一次提交 */ def commitSolr(datas:util.ArrayList[Record],isEnd:Boolean): Unit ={ //仅仅最后一次提交和集合长度等于批处理的数量时才提交 if ((datas.size()>0&&isEnd)||datas.size()==batchCount) { client.addBeans(datas); client.commit(); //提交数据 datas.clear();//清空集合,便于重用 } } /*** * 得到分区的数据具体每一行,并映射 * 到Model,进行后续索引处理 * * @param line 每行具体数据 * @param datas 添加数据的集合,用于批量提交索引 */ def indexLineToModel(line:String,datas:util.ArrayList[Record]): Unit ={ //数组数据清洗转换 val fields=line.split("\1",-1).map(field =>etl_field(field)) //将清洗完后的数组映射成Tuple类型 val tuple=buildTuble(fields) //将Tuple转换成Bean类型 val recoder=Record.tupled(tuple) //将实体类添加至集合,方便批处理提交 datas.add(recoder); //提交索引到solr commitSolr(datas,false); } /*** * 将数组映射成Tuple集合,方便与Bean绑定 * @param array field集合数组 * @return tuple集合 */ def buildTuble(array: Array[String]):(String, String, String, String, String, String, String, String)={ array match { case Array(s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7, s8) => (s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7,s8) } } /*** * 对field进行加工处理 * 空值替换为null,这样索引里面就不会索引这个字段 * ,正常值就还是原样返回 * * @param field 用来走特定规则的数据 * @return 映射完的数据 */ def etl_field(field:String):String={ field match { case "" => null case _ => field } } /*** * 根据条件清空某一类索引数据 * @param query 删除的查询条件 */ def deleteSolrByQuery(query:String): Unit ={ client.deleteByQuery(query); client.commit() println("删除成功!") } def main(args: Array[String]) { //根据条件删除一些数据 deleteSolrByQuery("t1:03") //远程提交时,需要提交打包后的jar val jarPath = "target\\spark-build-index-1.0-SNAPSHOT.jar"; //远程提交时,伪装成相关的hadoop用户,否则,可能没有权限访问hdfs系统 System.setProperty("user.name", "webmaster"); //初始化SparkConf val conf = new SparkConf().setMaster("spark://192.168.1.187:7077").setAppName("build index "); //上传运行时依赖的jar包 val seq = Seq(jarPath) :+ "D:\\tmp\\lib\\noggit-0.6.jar" :+ "D:\\tmp\\lib\\httpclient-4.3.1.jar" :+ "D:\\tmp\\lib\\httpcore-4.3.jar" :+ "D:\\tmp\\lib\\solr-solrj-5.1.0.jar" :+ "D:\\tmp\\lib\\httpmime-4.3.1.jar" conf.setJars(seq) //初始化SparkContext上下文 val sc = new SparkContext(conf); //此目录下所有的数据,将会被构建索引,格式一定是约定好的 val rdd = sc.textFile("hdfs://192.168.1.187:9000/user/monitor/gs/"); //通过rdd构建索引 indexRDD(rdd); //关闭索引资源 client.close(); //关闭SparkContext上下文 sc.stop(); } /*** * 处理rdd数据,构建索引 * @param rdd */ def indexRDD(rdd:RDD[String]): Unit ={ //遍历分区,构建索引 rdd.foreachPartition(line=>indexPartition(line)); } }
ok,至此,我们的建索引程序就写完了,本例子中用的是远程提交模式,实际上它也可以支持spark on yarn (cluster 或者 client ) 模式,不过此时需要注意的是,不需要显式指定setMaster的值,而由提交任务时,通过--master来指定运行模式,另外,依赖的相关jar包,也需要通过--jars参数来提交到集群里面,否则的话,运行时会报异常,最后看下本例子里面的solr是单机模式的,所以使用spark建索引提速并没有达到最大值,真正能发挥最大威力的是,多台search集群正如我画的架构图里面,每台机器是一个shard,这就是solrcloud的模式,或者在elasticsearch里面的集群shard,这样以来,才能真正达到高效批量的索引构建
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