ES008-Elasticsearch+hbase整合

1:设计索引库的settings信息的mappings信息，并把这些配置信息保存到一个配置文件中。

1.1 vi articles.json

{
    "settings":{
         "number_of_shards":3,
         "number_of_replicas":1
    },
    "mappings":{
         "article":{
             "dynamic":"strict",
             "properties":{
                 "id":{"type":"integer","store":"yes"},
                 "title":{"type":"string","store":"yes","index":"analyzed","analyzer":" ik"},
                 "describe":{"type":"string","store":"yes","index":"analyzed","analyzer":" ik"},
                 "author":{"type":"string","store":"yes","index":"no"}
             }
         }
    }
}

其中： dynamic:strict  表示禁用ElasticSearch动态匹配字段类型，title和describe使用  ik 分词

1.2 命令行创建索引

curl -XPUT 'localhost:9200/articles/' -d'{"settings":{"number_of_shards":3,"number_of_replicas":1}}'

2：安装配置  es 服务。

    1)：整合IK中文分词工具

    

3：启动  es 。

4：创建索引库

    使用开始定义的文件进行创建，使用下面命令进行创建

    curl -XPOST ' localhost:9200/articles' -d @articles.json

5：初始化数据

把原始数据在  es 中建立索引，并且还要在  hbase 中保存一份。

需要使用提供的代码里面的一个类(DataImportHBaseAndIndex.java)

public class DataImportHBaseAndIndex {

    public static final String FILE_PATH= "D:/bigdata/es_hbase/datasrc/article.txt" ;
    public static void main(String[] args) throws java.lang.Exception {
          // 读取数据源
         InputStream in = new FileInputStream(new File(FILE_PATH ));
         BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in ,"UTF-8" ));
         String line = null;
         List
 articleList = new ArrayList
();
         Article article = null;
          while ((line = bufferedReader .readLine()) != null) {
             String[] split = StringUtils.split(line, "\t");
              article = new Article();
              article.setId( new Integer(split [0]));
              article.setTitle( split[1]);
              article.setAuthor( split[2]);
              article.setDescribe( split[3]);
              article.setContent( split[3]);
              articleList.add(article );
         }

          for (Article a : articleList ) {
              // HBase插入数据
             HBaseUtils hBaseUtils = new HBaseUtils();
              hBaseUtils.put(hBaseUtils .TABLE_NAME , String.valueOf(a.getId()), hBaseUtils.COLUMNFAMILY_1 ,
                      hBaseUtils.COLUMNFAMILY_1_TITLE , a .getTitle());
              hBaseUtils.put(hBaseUtils .TABLE_NAME , String.valueOf(a.getId()), hBaseUtils.COLUMNFAMILY_1 ,
                      hBaseUtils.COLUMNFAMILY_1_AUTHOR , a.getAuthor());
              hBaseUtils.put(hBaseUtils .TABLE_NAME , String.valueOf(a.getId()), hBaseUtils.COLUMNFAMILY_1 ,
                      hBaseUtils.COLUMNFAMILY_1_DESCRIBE , a.getDescribe());
              hBaseUtils.put(hBaseUtils .TABLE_NAME , String.valueOf(a.getId()), hBaseUtils.COLUMNFAMILY_1 ,
                      hBaseUtils.COLUMNFAMILY_1_CONTENT , a.getContent());

              // ElasticSearch 插入数据
             EsUtil. addIndex(EsUtil.DEFAULT_INDEX, EsUtil.DEFAULT_TYPE , a );
         }
    }
}

注意：

(1)使用  hbaseutils 工具类的时候，要注意修改  zk 的IP地址和hbase.rootdir的地址

还需要在集群中创建一个表（HBase集群）：

create 'article','info'

(2) 使用  es 工具类的时候要注意： addIndex方法需要实现

/**
     * 向ElasticSearch添加索引
     *
     * @param index
     *            索引库名称
     * @param type
     *            搜索类型
     * @param article
     *            数据
     * @return 当前doc的id
     */
    public static String addIndex(String index , String type, Article article ) {

         HashMap hashMap = new HashMap();
          hashMap.put( "id", article .getId());
          hashMap.put( "title", article .getTitle());
          hashMap.put( "describe", article.getDescribe());
          hashMap.put( "author", article .getAuthor());
         IndexResponse response = getInstance().prepareIndex(index, type, String.valueOf(article.getId())).setSource( hashMap).get();
          return response .getId();
    }

   

     

6： Es 工具类中的search方法是否已经完善。

     

/**
     * ElasticSearch查询
     *
     * @param skey
     *            搜索关键字
     * @param index
     *            索引库
     * @param type
     *            类型
     * @param start
     *            开始下标
     * @param row
     *            每页显示最大记录书
     * @return 数据记录
     */
    public static Map search(String skey, String index , String type, Integer start, Integer row) {

         HashMap dataMap = new HashMap();
         ArrayList> dataList = new ArrayList>();

         SearchRequestBuilder builder = EsUtil.getInstance().prepareSearch(index);
          builder.setTypes( type);
         builder.setSearchType(SearchType. DFS_QUERY_THEN_FETCH);
          if (StringUtils.isNotBlank( skey)) {
              builder.setQuery(QueryBuilders. multiMatchQuery(skey, "title", "describe" ));// 匹配title和describe两个字段
         }
          builder.setFrom( start);
          builder.setSize( row);

          // 设置查询高亮显示
          builder.addHighlightedField( "title");
          builder.addHighlightedField( "describe");
          builder.setHighlighterPreTags( "");
          builder.setHighlighterPostTags( "");

         SearchResponse response = builder.get(); // 执行查询
         SearchHits hits = response.getHits();
          long totalCount = hits .getTotalHits();// 总数
         SearchHit[] hits2 = hits.getHits();
         Map source = null;
          for (SearchHit searchHit : hits2 ) {
              source = searchHit.getSource();// 获取查询数据
              // 查询字段title和 describle高亮控制
             Map highlightFields = searchHit .getHighlightFields();

             HighlightField highlightFieldTile = highlightFields.get("title" );
              if (highlightFieldTile != null) {
                 Text[] fragments = highlightFieldTile.getFragments();
                 String name = "";
                  for (Text text : fragments ) {
                       name += text;
                 }
                  source.put( "title", name );// 设置title高亮字段
             }
             HighlightField highlightFieldDescribe = highlightFields.get("describe" );
              if (highlightFieldDescribe != null) {
                 Text[] fragments = highlightFieldDescribe.getFragments();
                 String name = "";
                  for (Text text : fragments ) {
                       name += text;
                 }
                  source.put( "describe", name ); // 设置describe高亮字段
             }

              dataList.add( source);
         }
          dataMap.put( "count", totalCount );
          dataMap.put( "dataList", dataList );
          return dataMap ;
    }
    

7：下面就可以使用  jetty 进行启动。

    如何安装  jetty

         参考：http://eclipse-jetty.github.io/installation.html

8：访问：http://localhost:8080/article

   

    

9：如果使用  tomcat 启动这个项目

    注意：  jdk 使用1.7     tomcat 使用7.0