Lily-建立在HBase上的分布式搜索

lily以nosql技术为主题，是建立在云计算上的内容仓库(content repository)。它是基于apache的 hbase(存储)和solr(索引/搜索)，并提供了大型内容集合存储与检索的解决方案。可运用在 门户网站，内容管理系统，及时搜索，档案应用，文案管理，等等。 Lily项目

lily以nosql技术为主题，是建立在云计算上的内容仓库(content repository)。它是基于apache的 hbase(存储)和solr(索引/搜索)，并提供了大型内容集合存储与检索的解决方案。可运用在 门户网站，内容管理系统，及时搜索，档案应用，文案管理，等等。

Lily项目与传统的Lucene框架相比体现了以下几点关键性的优势：
    ·伸缩性  –> sharding/MapReduce
    ·可用性  –> replication
    ·及时性  –> real-time update index
    ·容错性  –> no SPFO

另外，Lily 借用了Apache的 HBase进行存储 ，Solr进行Index/Search；
            Lily 重新构建大数量的索引Lily会采用MapReduce把索引当做文件切在HDFS上；
            Lily 索引更新时切换并没有像LinkedIn的Zoie那样保存在内存里，Lily在Hbase上建立了secondary indexes；
            Lily 在建立索引的结构方面 借鉴了Google App Engine的索引设计思想；
            Lily 提供REST 和 API 2种方式提供客户端调用；
           

BTW：关于上面提到了LinkedIn的Zoie我想多数两句，Zoie跟LinkedIn的其他产品捆绑的非常紧密，导致你如果单一的使用Zoie总会觉得很变扭，而且文档非常少，那篇让人貌似惊喜的中文文档仍然不够详细，只好对Zoie望而却步了。

Lily的系统架构由4个主要的部分组成：
    1.Zookeeper – 对分布式环境中的状态和配置进行管理，让Client可以知道当前有多少个工作的 Lily Node。
    2.Lily Node – a)WAL(预写日志)、b)Message Queue(消息队列)、c)Indexer(索引策略)、d)Lily Repository(索引CRUD) 组成。
    3.HBase -作为存储单元，最终的消息、索引、数据和二进制数据还是存储在HDFS上。
    4.Solr – 建立Lucene框架基础上查询器，并且支持分布式搜索，切片的策略由Lily Middleware中的Indexer部件提供。
    5.Client-客户端的访问入口基于Avro的协议(类似于PB)操作Repository，

如图所示:

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废话1：
         1.Lily 提供了快速入门的模拟集群工具(Minicluster)，不需要搭建HBase/Hadoop/Zookeeper环境，只要有JDK你第一次上手20分钟内也能跑起来一个例子。
         2.Lily 在分布式的环境中不能使用Apache的原版Hbase和Hadoop，需要使用改装过的版本，HBase是Lily自己改装的，Hadoop是Cloudera的 0.20.2+737版 。
         3.Lily 为了简化开发和将来对项目的维护，在代码上使用了Spring作为集成工具。
         4.Lily 考虑使用HBase和Solr作为基础平台纠结了很久，最终给出了一些依据。
       
废话2：
    1.zookeeper作为JEE分布架构中最上层防止单点(SPFO)系统接口是不错的选择，不仅是Lily在这样做，HBase本身也是这样。
    2.分布式搜索中需要异步架构的支撑，消息中间件是最佳的选择，用来对索引进行CRUD和挂起的操作。
    3.对于大数量的索引合并和更新是MapReduce实战才能的时候了。
    4.通过Lily项目对于HBase的使用场景又有了新的参考。
        
废话3：
         1.Srping也对云计算的话题蠢蠢欲动，Spring Framework HBase Template  列入计划中。
         2.在众多HBase ORM中pigi 算是不错的一个，使用简单，Pigi Project 。
         3.JMXToolkit 可以对HBase进行监控，并且可以和Cacti、Nagios进行集成。
 

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原文地址：Lily-建立在HBase上的分布式搜索, 感谢原作者分享。