HBase数据同步到ElasticSearch的方案

ElasticSearch自身提供了一个River机制，用于同步数据。

这里能够找到官方眼下推荐的River：

​​http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/rivers/current/​​

可是官方没有提供HBase的River。

事实上ES的River很easy，就是一个用户打包好的jar包，ES负责找到一个node，并启动这个River。假设node失效了。会自己主动找另外一个node来启动这个River。

github上有两个相关的项目：

​​https://github.com/mallocator/Elasticsearch-HBase-River​​

这个项目事实上非常easy。在River里用定时器启动一个HBase的Scanner，去扫描数据，并把数据插到ES里。

和自己手动写代码去扫描差点儿相同。

​​https://github.com/posix4e/Elasticsearch-HBase-River​​

这个项目利用了HBase的Replication机制。模拟了一个Hbase Replication的结点，然后同步数据到ES里。

可是这个项目是基于Hbase0.94的，实现的功能有限。

Hbase0.94和HBase0.98 的API变化非常大，基本不可用，并且作者也说了不能用于生产环境。

能够參考官方文档和cloudera的一些博客文章：

​​http://hbase.apache.org/book.html#cluster_replication ​​

​​http://blog.cloudera.com/blog/2012/07/hbase-replication-overview-2/​​

HBase的Relication机制，事实上和Mysql的同步机制非常像，HBase的每一个Region Server都会有WAL Log，当Put/Delete时。都会先写入到WAL Log里。然后后台有线程会把WAL Log随机发给Slave的Region Server。而Slave的Region Server会在zookeeper上记录自己同步到的位置。

Cloudera内置的Cloudera Search实际上就是这个Lily Hbase Indexer：

​​https://github.com/NGDATA/hbase-indexer ​​

这个项目就是利用了HBase的Replication功能，把HBase数据改动（Put。Delete）都抽像成为一系列Event，然后就能够同步到Solr里了。

这个项目抽象出了一个子项目：HBase Side-Effect Processor。

​​https://github.com/NGDATA/hbase-indexer/blob/master/hbase-sep/README.md​​

让用户能够自己写Listener来处理Event。

考虑了上面的东东。所以决定基于HBase Side-Effect Processor。来自己写简单的程序同步数据到ES里。

事实上代码是很easy的。參考下Demo里的LoggingConsumer就好了。

https://github.com/NGDATA/hbase-indexer/blob/master/hbase-sep/hbase-sep-demo/src/main/java/com/ngdata/sep/demo/LoggingConsumer.java

从网上找到的帖子，讨论比較多的是12年，貌似后面就比較少了。

https://github.com/superkelvint/solr-vs-elasticsearch 

http://stackoverflow.com/questions/2271600/elasticsearch-sphinx-lucene-solr-xapian-which-fits-for-which-usage 

http://www.quora.com/Why-Cloudera-search-is-built-on-Solr-and-not-Elasticsearch   Cloudera-Search为什么选择Solr而不是ElasticSearch

个人倾向于ElasticSearch，由于从流行度来看。ES正在超越solr cloud：

Logstash + ElasticSearch + Kibana的完整日志收集分析工具链，也有非常多公司在用。