安装环境及版本:
- 系统:ubuntu 18.04 LTS
- jdk: 1.8.0
- Tomcat: 9.0.22
- Solr: 8.2.0
- 单机版:https://www.jianshu.com/p/59a3b9d3ba6d
一. 官方方式(简单,推荐)
- 下载压缩包,上传并解压
Solr: https://lucene.apache.org/solr/downloads.html
官方安装教程:https://lucene.apache.org/solr/guide/8_1/solr-tutorial.html - 启动(交互式启动)
// -force 显示进度
./bin/solr -e cloud -force
这将启动一个交互式会话,引导您完成设置带有嵌入式ZooKeeper的简单SolrCloud集群的步骤。
该脚本首先询问您要在本地群集中运行多少个Solr节点,默认值为2。
Welcome to the SolrCloud example!
This interactive session will help you launch a SolrCloud cluster on your local workstation.
To begin, how many Solr nodes would you like to run in your local cluster? (specify 1-4 nodes) [2]
该脚本支持最多启动4个节点,但我们建议在启动时使用默认值2。这些节点将分别存在于一台计算机上,但将使用不同的端口来模拟不同服务器上的操作。
接下来,该脚本将提示您将端口绑定到每个Solr节点,例如:
Please enter the port for node1 [8983]
为每个节点选择任何可用端口; 第一个节点的默认值为8983,第二个节点的默认值为7574。该脚本将按顺序启动每个节点,并显示它用于启动服务器的命令,例如:
solr start -cloud -s example/cloud/node1/solr -p 8983
第一个节点还将启动绑定到端口9983的嵌入式ZooKeeper服务器。第一个节点的Solr主目录example/cloud/node1/solr位于-s选项所指示的位置。
启动集群中的所有节点后,脚本会提示您输入要创建的集合的名称:
Please provide a name for your new collection: [gettingstarted]
建议的默认值是“gettingstarted”,但您可能希望选择更适合您的特定搜索应用程序的名称。
接下来,脚本会提示您输入要分配集合的分片数。分片进行更详细的覆盖以后,所以如果您不确定,我们建议使用2默认,这样你可以看到一个集合在SolrCloud集群跨多个节点分布。
接下来,该脚本将提示您为每个分片创建的副本数。 本指南稍后将详细介绍复制,因此如果您不确定,请使用默认值2,以便您可以在SolrCloud中查看复制的处理方式。
最后,该脚本将提示您输入集合的配置目录的名称。您可以选择_default或sample_techproducts_configs。拉出配置目录,server/solr/configsets/
以便您可以预先查看它们。当您仍在为文档设计架构时,_default配置非常有用,并且在您尝试使用Solr时需要一些灵活性,因为它具有无架构功能。但是,在创建集合之后,可以禁用无模式功能以锁定模式(以便在执行此操作后索引的文档不会更改模式)或自行配置模式。这可以按如下方式完成(假设您的集合名称是mycollection
):
- 常用命令
// 删除此集合
bin/solr delete -c techproducts
// 然后创建一个新的集合
bin/solr create -c <yourCollection> -s 2 -rf 2
// 要停止我们启动的两个Solr节点,请发出以下命令
bin/solr stop -all
//重新启动Solr
./bin/solr start -c -p 8983 -s example/cloud/node1/solr -force
//完成后启动第二个节点,并告诉它如何连接到ZooKeeper
./bin/solr start -c -p 7574 -s example/cloud/node2/solr -z localhost:9983 -force
二. 自定义方式(Zookeeper+Tomcat+Solr)
1. zookeeper集群
- 上传zookeeper到服务器,解压复制
//解压
tar zxvf apache-zookeeper-3.5.5-bin
//复制到自己的路径
cp apache-zookeeper-3.5.5-bin /usr/local/zookeeper/zk1 -r
cp apache-zookeeper-3.5.5-bin /usr/local/zookeeper/zk2 -r
cp apache-zookeeper-3.5.5-bin /usr/local/zookeeper/zk3 -r
2 把zookeeper/zk1/conf/zoo_sample.cfg复制一份改为zoo.cfg,并修改
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
//修改data路径
dataDir=/usr/local/zookeeper/zk1/data
//修改端口
clientPort=2181
//可选:zookeeper默认使用jetty,端口占用8080
admin.serverPort=8888
//增加集群配置
server.1=192.168.234.129:2881:3881
server.2=192.168.234.129:2882:3882
server.3=192.168.234.129:2883:3883
image.png
3.在zookeeper/zk1 目录下新建data文件夹,并新建文件myid,内容分别对应为zookeeper的编号(1,2,3)
cd data/
echo 1 >> myid
-
分别启动即可
image.png
2. solr集群
- 首先搭建单机版,并测试通过
https://www.jianshu.com/p/59a3b9d3ba6d - 复制四份solr的tomcat,每个tomcat都是单机版的solr
image.png
以下修改,四个solr的tomcat文件都要同步修改 - 修改tomcat/binserver.xml的端口,分别为60** ,70** ,80** ,90**
//第一处
<Server port="8005" shutdown="SHUTDOWN">
//第二处
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTimeout="20000"
redirectPort="8443" />
//第三处
<Connector port="8009" protocol="AJP/1.3" redirectPort="8443" />
- 修改tomcat*/webapps/solr/WEB-INF/web.xml的 标签<env-entry>
# 这个路径对应上面的solrhome全路径(tomcat1,tomcat2,tomcat3,tomcat4)
<env-entry-value>/usr/local/solr-cloud/tomcat1/solrhome</env-entry-value>
- 修改solrhorm下的solr.xml
//分别对应步骤3的端口(6080,7080,8080,9080)
<int name="hostPort">${jetty.port:9080}</int>
image.png
- 修改每一台solr的tomcat 的 bin目录下catalina.sh文件中加入DzkHost指定zookeeper服务器地址:
JAVA_OPTS="-DzkHost=192.168.234.129:2181,192.168.234.129:2182,192.168.234.129:2183"
- 启动四个tomat
浏览器访问:http://ip:8080/solr/index.html
image.png
3 新建collections/core核心
-
新建索引,会报错
image.png
2 打开solr原始目录(solr安装包解压后的目录),找到 /server/scripts/cloud-scripts/zkcli.sh,使用这个脚本来上传core配置到zookeeper,命令如下:
//-zkhost:后面是zookeeper的地址, -cmd upconfig:上传命令
// -confdir:上传文件的路径 -confname myconf:上传后的名称
./zkcli.sh -zkhost 192.168.234.129:2181,192.168.234.129:2182,192.168.234.129:2183 -cmd upconfig -confdir /home/lrxc/solr-8.2.0/server/solr/configsets/_default/conf -confname myconf
-
再次创建即可
image.png
Java连接代码
// solr的core名称(索引库)
final String collection = "gettingstarted";
// 添加数据
@Test
public void add() throws Exception {
// 创建客户端
List<String> solrUrls = new ArrayList<String>();
solrUrls.add("http://192.168.234.128:8983/solr");
solrUrls.add("http://192.168.234.128:8983/solr");
CloudSolrClient client = new CloudSolrClient.Builder(solrUrls).withConnectionTimeout(10000)
.withSocketTimeout(60000).build();
// 添加数据
final SolrInputDocument doc = new SolrInputDocument();
doc.addField("id", UUID.randomUUID().toString());
doc.addField("name", "我是测试数据");
// 保存并提交
client.add(collection, doc);
client.commit(collection);
}
// 查询数据
@Test
public void query() throws Exception {
// 创建客户端
List<String> solrUrls = new ArrayList<String>();
solrUrls.add("http://192.168.234.128:8983/solr");
solrUrls.add("http://192.168.234.128:7574/solr/");
CloudSolrClient client = new CloudSolrClient.Builder(solrUrls).build();
// 查询条件
final Map<String, String> queryParamMap = new HashMap<String, String>();
queryParamMap.put("q", "*:*");
// queryParamMap.put("fl", "id, name");
// queryParamMap.put("sort", "id asc");
MapSolrParams queryParams = new MapSolrParams(queryParamMap);
// 获取结果
final QueryResponse response = client.query(collection, queryParams);
final SolrDocumentList documents = response.getResults();
for (SolrDocument document : documents) {
System.out.println(document.getFirstValue("id"));
System.out.println(document.getFirstValue("name"));
}
}
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