Elasticsearch+Hbase实现海量数据秒回查询

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2021-12-05 02:02 243阅读 0赞

一、ElasticSearch和Hbase  
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。 Elasticsearch的性能是solr的50倍。

HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、  
实时读写的分布式数据库  
– 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理  
HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务  
– 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据（列存 NoSQL 数据库）

二、需求分析&服务器环境设置  
主要是做一个文章的搜索。有文章标题、作者、摘要、内容四个主要信息。效果图如下：这里样式我就没怎么设置了,想要好看一点的可以自己加css。

![Center][]

服务器：

在3台centos7中部署，主机名为node1-node3.安装好ElasticSearch并配置好集群，

1.     解压

2.     修改config/elasticsearch.yml    (注意要顶格写，冒号后面要加一个空格)

a)      Cluster.name: tf   (同一集群要一样)

b)      Node.name： node-1  (同一集群要不一样)

c)       Network.Host: 192.168.44.137  这里不能写127.0.0.1

3.     解压安装kibana

4.     再congfig目录下的kibana.yml中修改elasticsearch.url

5.     安装插件

Step 1: Install Marvel into Elasticsearch:

bin/plugin install license  
bin/plugin install marvel-agent

Step 2: Install Marvel into Kibana

bin/kibana plugin --install elasticsearch/marvel/latest

Step 3: Start Elasticsearch and Kibana

bin/elasticsearch  
bin/kibana

启动好elasticsearch集群后，

然后启动zookeeper、hdfs、hbase。zkService.sh start  、start-all.sh、start-hbase.sh。  
接下来就是剩下编码步骤了。

![Center 1][]

三、编码开发  
1、首先在IntelliJ IDEA中新建一个maven工程，加入如下依赖。

<dependencies>  
        <dependency>  
            <groupId>junit</groupId>  
            <artifactId>junit</artifactId>  
            <version>4.9</version>  
        </dependency>  
   
   
          
        <dependency>  
            <groupId>org.springframework</groupId>  
            <artifactId>spring-context</artifactId>  
            <version>3.2.0.RELEASE</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>org.springframework</groupId>  
            <artifactId>spring-orm</artifactId>  
            <version>3.2.0.RELEASE</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>org.springframework</groupId>  
            <artifactId>spring-aspects</artifactId>  
            <version>3.2.0.RELEASE</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>org.springframework</groupId>  
            <artifactId>spring-web</artifactId>  
            <version>3.2.0.RELEASE</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>org.springframework</groupId>  
            <artifactId>spring-webmvc</artifactId>  
            <version>3.2.0.RELEASE</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>org.springframework</groupId>  
            <artifactId>spring-test</artifactId>  
            <version>3.2.0.RELEASE</version>  
        </dependency>  
   
          
        <dependency>  
            <groupId>jstl</groupId>  
            <artifactId>jstl</artifactId>  
            <version>1.2</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>taglibs</groupId>  
            <artifactId>standard</artifactId>  
            <version>1.1.2</version>  
        </dependency>  
          
        <dependency>  
            <groupId>org.slf4j</groupId>  
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>  
            <version>1.7.10</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>org.slf4j</groupId>  
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>  
            <version>1.7.10</version>  
        </dependency>  
   
          
        <dependency>  
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>  
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>  
            <version>2.2.0</version>  
        </dependency>  
   
          
        <dependency>  
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>  
            <artifactId>hbase-client</artifactId>  
            <version>1.1.3</version>  
            <exclusions>  
                <exclusion>  
                    <groupId>com.google.guava</groupId>  
                    <artifactId>guava</artifactId>  
                </exclusion>  
            </exclusions>  
        </dependency>  
   
   
    </dependencies>

2、Dao层

private Integer id;  
    private String title;  
      
    private String describe;  
      
    private String content;  
      
    private String author;

实现其getter/setter方法。

3、数据准备

在桌面新建一个doc1.txt文档，用于把我们需要查询的数据写入到里面，这里我只准备了5条数据。中间用tab键隔开。

![Center 2][]

4、在hbase中建立表。表名师doc，列族是cf。

public static void main(String\[\] args) throws Exception \{  
      HbaseUtils hbase = new HbaseUtils();  
      //创建一张表  
    hbase.createTable("doc","cf");  
\}

/\*\*  
 \* 创建一张表  
 \* @param tableName  
 \* @param column  
 \* @throws Exception  
 \*/  
public void createTable(String tableName, String column) throws Exception \{  
   if(admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName)))\{  
      System.out.println(tableName+"表已经存在！");  
   \}else\{  
      HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(tableName));  
      tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor(column.getBytes()));  
      admin.createTable(tableDesc);  
      System.out.println(tableName+"表创建成功！");  
   \}  
\}

5、导入索引。这一步的时候确保你的hdfs和hbase以及elasticsearch是处于开启状态。

@Test  
    public void createIndex() throws Exception \{  
        List<Doc> arrayList = new ArrayList<Doc>();  
        File file = new File("C:\\\\Users\\\\asus\\\\Desktop\\\\doc1.txt");  
        List<String> list = FileUtils.readLines(file,"UTF8");  
        for(String line : list)\{  
            Doc Doc = new Doc();  
            String\[\] split = line.split("\\t");  
            System.out.print(split\[0\]);  
            int parseInt = Integer.parseInt(split\[0\].trim());  
            Doc.setId(parseInt);  
            Doc.setTitle(split\[1\]);  
            Doc.setAuthor(split\[2\]);  
            Doc.setDescribe(split\[3\]);  
            Doc.setContent(split\[3\]);  
            arrayList.add(Doc);  
        \}  
        HbaseUtils hbaseUtils = new HbaseUtils();  
        for (Doc Doc : arrayList) \{  
            try \{  
                //把数据插入hbase  
                hbaseUtils.put(hbaseUtils.TABLE\_NAME, Doc.getId()+"", hbaseUtils.COLUMNFAMILY\_1, hbaseUtils.COLUMNFAMILY\_1\_TITLE, Doc.getTitle());  
                hbaseUtils.put(hbaseUtils.TABLE\_NAME, Doc.getId()+"", hbaseUtils.COLUMNFAMILY\_1, hbaseUtils.COLUMNFAMILY\_1\_AUTHOR, Doc.getAuthor());  
                hbaseUtils.put(hbaseUtils.TABLE\_NAME, Doc.getId()+"", hbaseUtils.COLUMNFAMILY\_1, hbaseUtils.COLUMNFAMILY\_1\_DESCRIBE, Doc.getDescribe());  
                hbaseUtils.put(hbaseUtils.TABLE\_NAME, Doc.getId()+"", hbaseUtils.COLUMNFAMILY\_1, hbaseUtils.COLUMNFAMILY\_1\_CONTENT, Doc.getContent());  
                //把数据插入es  
                Esutil.addIndex("tfjt","doc", Doc);  
            \} catch (Exception e) \{  
                e.printStackTrace();  
            \}  
        \}  
    \}

数据导入成功之后可以在服务器上通过命令查看一下：  
curl -XGET http://node1:9200/tfjt/\_search

![Center 3][]

7、搜索。

在这里新建了一个工具类Esutil.java,主要用于处理搜索的。注意，我们默认的elasticsearch是9200端口的，这里数据传输用的是9300，不要写成9200了，然后就是集群名字为tf，也就是前面配置的集群名。还有就是主机名node1-node3,这里不能写ip地址，如果是本地测试的话，你需要在你的window下面配置hosts文件。

public class Esutil \{  
    public static Client client = null;  
   
        /\*\*  
         \* 获取客户端  
         \* @return  
         \*/  
        public static  Client getClient() \{  
            if(client!=null)\{  
                return client;  
            \}  
            Settings settings = Settings.settingsBuilder().put("cluster.name", "tf").build();  
            try \{  
                client = TransportClient.builder().settings(settings).build()  
                        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("node1"), 9300))  
                        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("node2"), 9300))  
                        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("node3"), 9300));  
            \} catch (UnknownHostException e) \{  
                e.printStackTrace();  
            \}  
            return client;  
        \}  
      
      
      
      
    public static String addIndex(String index,String type,Doc Doc)\{  
        HashMap<String, Object> hashMap = new HashMap<String, Object>();  
        hashMap.put("id", Doc.getId());  
        hashMap.put("title", Doc.getTitle());  
        hashMap.put("describe", Doc.getDescribe());  
        hashMap.put("author", Doc.getAuthor());  
          
        IndexResponse response = getClient().prepareIndex(index, type).setSource(hashMap).execute().actionGet();  
        return response.getId();  
    \}  
      
      
    public static Map<String, Object> search(String key,String index,String type,int start,int row)\{  
        SearchRequestBuilder builder = getClient().prepareSearch(index);  
        builder.setTypes(type);  
        builder.setFrom(start);  
        builder.setSize(row);  
        //设置高亮字段名称  
        builder.addHighlightedField("title");  
        builder.addHighlightedField("describe");  
        //设置高亮前缀  
        builder.setHighlighterPreTags("<font color='red' >");  
        //设置高亮后缀  
        builder.setHighlighterPostTags("</font>");  
        builder.setSearchType(SearchType.DFS\_QUERY\_THEN\_FETCH);  
        if(StringUtils.isNotBlank(key))\{  
//            builder.setQuery(QueryBuilders.termQuery("title",key));  
            builder.setQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery(key, "title","describe"));  
        \}  
        builder.setExplain(true);  
        SearchResponse searchResponse = builder.get();  
          
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();  
        long total = hits.getTotalHits();  
        Map<String, Object> map = new HashMap<String,Object>();  
        SearchHit\[\] hits2 = hits.getHits();  
        map.put("count", total);  
        List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<Map<String, Object>>();  
        for (SearchHit searchHit : hits2) \{  
            Map<String, HighlightField> highlightFields = searchHit.getHighlightFields();  
            HighlightField highlightField = highlightFields.get("title");  
            Map<String, Object> source = searchHit.getSource();  
            if(highlightField!=null)\{  
                Text\[\] fragments = highlightField.fragments();  
                String name = "";  
                for (Text text : fragments) \{  
                    name+=text;  
                \}  
                source.put("title", name);  
            \}  
            HighlightField highlightField2 = highlightFields.get("describe");  
            if(highlightField2!=null)\{  
                Text\[\] fragments = highlightField2.fragments();  
                String describe = "";  
                for (Text text : fragments) \{  
                    describe+=text;  
                \}  
                source.put("describe", describe);  
            \}  
            list.add(source);  
        \}  
        map.put("dataList", list);  
        return map;  
    \}  
   
//    public static void main(String\[\] args) \{  
//        Map<String, Object> search = Esutil.search("hbase", "tfjt", "doc", 0, 10);  
//        List<Map<String, Object>> list = (List<Map<String, Object>>) search.get("dataList");  
//    \}  
\}

8、使用spring控制层处理

在里面的spring配置这里就不说了，代码文末提供。

@RequestMapping("/search.do")  
    public String serachArticle(Model model,  
            @RequestParam(value="keyWords",required = false) String keyWords,  
            @RequestParam(value = "pageNum", defaultValue = "1") Integer pageNum,  
            @RequestParam(value = "pageSize", defaultValue = "3") Integer pageSize)\{  
        try \{  
            keyWords = new String(keyWords.getBytes("ISO-8859-1"),"UTF-8");  
        \} catch (UnsupportedEncodingException e) \{  
            e.printStackTrace();  
        \}  
        Map<String,Object> map = new HashMap<String, Object>();  
        int count = 0;  
        try \{  
            map = Esutil.search(keyWords,"tfjt","doc",(pageNum-1)\*pageSize, pageSize);  
            count = Integer.parseInt(((Long) map.get("count")).toString());  
        \} catch (Exception e) \{  
            logger.error("查询索引错误!\{\}",e);  
            e.printStackTrace();  
        \}  
        PageUtil<Map<String, Object>> page = new PageUtil<Map<String, Object>>(String.valueOf(pageNum),String.valueOf(pageSize),count);  
        List<Map<String, Object>> articleList = (List<Map<String, Object>>)map.get("dataList");  
        page.setList(articleList);  
        model.addAttribute("total",count);  
        model.addAttribute("pageNum",pageNum);  
        model.addAttribute("page",page);  
        model.addAttribute("kw",keyWords);  
        return "index.jsp";  
    \}

9、页面

<center>  
<form action="search.do" method="get">  
  <input type="text" name="keyWords" />  
  <input type="submit" value="百度一下">  
  <input type="hidden" value="1" name="pageNum">  
</form>  
<c:if test="$\{! empty page.list \}">  
<h3>百度为您找到相关结果约$\{total\}个</h3>  
<c:forEach items="$\{page.list\}" var="bean">  
  <a href="/es/detailDocById/$\{bean.id\}.do">$\{bean.title\}</a>  
  <br/>  
  <br/>  
  <span>$\{bean.describe\}</span>  
  <br/>  
  <br/>  
</c:forEach>  
   
<c:if test="$\{page.hasPrevious \}">  
  <a href="search.do?pageNum=$\{page.previousPageNum \}&keyWords=$\{kw\}"> 上一页</a>  
</c:if>  
<c:forEach begin="$\{page.everyPageStart \}" end="$\{page.everyPageEnd \}" var="n">  
  <a href="search.do?pageNum=$\{n \}&keyWords=$\{kw\}"> $\{n \}</a>     
</c:forEach>  
   
<c:if test="$\{page.hasNext \}">  
  <a href="search.do?pageNum=$\{page.nextPageNum \}&keyWords=$\{kw\}"> 下一页</a>  
</c:if>  
</c:if>  
</center>

10、项目发布  
在IntelliJ IDEA 中配置好常用的项目，这里发布名Application context名字为es，当然你也可以自定义设置。

![Center 4][]  
最终效果如下：搜索COS会得到结果，速度非常快。

![Center 5][]

[Center]: /images/20211205/a0d2d083511f4fb3983c509fde63840d.png
[Center 1]: /images/20211205/f4d8c265da62471a9040f6677ad01eb3.png
[Center 2]: /images/20211205/dc572b20ab814d558961cb71e3b265f2.png
[Center 3]: /images/20211205/e2a02e7bf61d4173b29bdd30323aeb5d.png
[Center 4]: /images/20211205/d826587848b74b36928a7c62c9c13768.png
[Center 5]: /images/20211205/cf7c077281774d9585e8ca0f5a481344.png