clouderasearch1.0.0环境搭建（2）：利用flume-ng的MorphlineSolrSink实现近实时（NRT）搜索

要实现近实时搜索，就必须有一种机制来实时的处理数据然后生成到solr的索引中去，flume-ng刚好提供了这样一种机制，它可以实时收集数据，然后通过MorphlineSolrSink对数据进行ETL，最后写入到solr的索引中，这样就能在solr搜索引擎中近实时的查询到新进来的数据了。

搭建步骤：

1 我们这里只做演示效果，所以新建了一个文件file01来保存了两条数据，后面将通过flume-ng avro-client -H localhost -p 44444 -F file01将这两条数据提交给flume agent。

这两条数据如下：

{"id": "1234567890", "user_friends_count": 111, "user_location": "Palo Alto", "user_description": "desc1", "user_statuses_count": 11111, "user_followers_count": 111, "user_name": "name1", "user_screen_name": "fake_user1", "created_at": "1985-09-04T18:01:01Z", "text": "sample tweet one", "retweet_count": 0, "retweeted": false, "in_reply_to_user_id": 0, "source": "href=\"http:\/\/sample.com\"", "in_reply_to_status_id": 0, "media_url_https": null, "expanded_url": null}
{"id": "2345678901", "user_friends_count": 222, "user_location": "San Francisco", "user_description": "desc2", "user_statuses_count": 222222, "user_followers_count": 222, "user_name": "name2", "user_screen_name": "fake_user2", "created_at": "1985-09-04T19:14:34Z", "text": "sample tweet two", "retweet_count": 0, "retweeted": false, "in_reply_to_user_id": 0, "source": "href=\"http:\/\/sample.com\"", "in_reply_to_status_id": 0, "media_url_https": null, "expanded_url": null}

是两条JSON数据，后面我们会用morphlines来对json数据进行ETL抽取指定的几个字段。

2 在CM中flume的配置中配置Flume-NG Solr 接收器，如下图：

morphlines配置文件如下：

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1. # Specify server locations in a SOLR_LOCATOR variable; used later in   
2. # variable substitutions:  
3. SOLR_LOCATOR : {  
4.   # Name of solr collection  
5.   collection : collection1  
6.     
7.   # ZooKeeper ensemble  
8.   zkHost : "master68:2181,slave69:2181,slave76:2181/solr"    
9. }  
10.   
11. # Specify an array of one or more morphlines, each of which defines an ETL   
12. # transformation chain. A morphline consists of one or more potentially   
13. # nested commands. A morphline is a way to consume records such as Flume events,   
14. # HDFS files or blocks, turn them into a stream of records, and pipe the stream   
15. # of records through a set of easily configurable transformations on its way to   
16. # Solr.  
17. morphlines : [  
18.   {  
19.     # Name used to identify a morphline. For example, used if there are multiple   
20.     # morphlines in a morphline config file.  
21.     id : morphline1   
22.       
23.     # Import all morphline commands in these java packages and their subpackages.  
24.     # Other commands that may be present on the classpath are not visible to this  
25.     # morphline.  
26.     importCommands : ["org.kitesdk.**", "org.apache.solr.**"]  
27.       
28.     commands : [                      
29.       {  
30.         readJson {}  
31.       }  
32.       {   
33.         extractJsonPaths {  
34.           flatten : false  
35.           paths : {   
36.             id : /id              
37.             user_name : /user_screen_name  
38.             created_at : /created_at  
39.             text : /text        
40.           }  
41.         }  
42.       }  
43.         
44.       # Consume the output record of the previous command and pipe another  
45.       # record downstream.  
46.       #  
47.       # convert timestamp field to native Solr timestamp format  
48.       # such as 2012-09-06T07:14:34Z to 2012-09-06T07:14:34.000Z  
49.       {  
50.         convertTimestamp {  
51.           field : created_at  
52.           inputFormats : ["yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'", "yyyy-MM-dd"]  
53.           inputTimezone : America/Los_Angeles  
54.           outputFormat : "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'"                                   
55.           outputTimezone : UTC  
56.         }  
57.       }  
58.         
59.       # Consume the output record of the previous command and pipe another  
60.       # record downstream.  
61.       #  
62.       # This command deletes record fields that are unknown to Solr   
63.       # schema.xml.  
64.       #  
65.       # Recall that Solr throws an exception on any attempt to load a document   
66.       # that contains a field that is not specified in schema.xml.  
67.       {  
68.         sanitizeUnknownSolrFields {  
69.           # Location from which to fetch Solr schema  
70.           solrLocator : ${SOLR_LOCATOR}  
71.         }  
72.       }    
73.               
74.       # log the record at DEBUG level to SLF4J  
75.       { logDebug { format : "output record: {}", args : ["@{}"] } }      
76.         
77.       # load the record into a Solr server or MapReduce Reducer  
78.       {   
79.         loadSolr {  
80.           solrLocator : ${SOLR_LOCATOR}  
81.         }  
82.       }  
83.     ]  
84.   }  
85. ]  

3 接下来就是flume agent的配置：

[plain] view plain copy 

1. tier1.sources=source1  
2. tier1.channels=channel1  
3. tier1.sinks=sink1  
4.   
5. tier1.sources.source1.type = avro  
6. tier1.sources.source1.bind = 0.0.0.0  
7. tier1.sources.source1.port = 44444  
8. tier1.sources.source1.channels=channel1  
9.   
10. tier1.channels.channel1.type=memory  
11. tier1.channels.channel1.capacity=10000  
12.   
13. tier1.sinks.sink1.type = org.apache.flume.sink.solr.morphline.MorphlineSolrSink  
14. tier1.sinks.sink1.channel = channel1  
15. tier1.sinks.sink1.morphlineFile = morphlines.conf  
16. tier1.sinks.sink1.morphlineId = morphline1  

4 上面三部准备好之后，启动agent,然后在shell控制台执行 flume-ng avro-client -H localhost -p 44444 -F file01命令，将我们第一步创建的数据文件提交给agent。

5执行完后，如果没报错的话，可以去solr中通过http://slave77:8983/solr/collection1/select?q=*:*查询一下这两条数据是不是已经创建到搜索引擎的索引库中

如果看到如下图示的结果，恭喜你，你已经成功完成了本篇文章的NRT架构的搭建。