Mongo-connector集成MongoDB到Solr实现增量索引-创新互联

Mongo-connector集成MongoDB到Solr实现增量索引

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配置MongoDB复制集

参考：《部署一个用于测试和开发的复制集》

安装Solr5.3

参考：《在CentOS下安装Solr5.3》

安装Python2.7

参考：《在CentOS下安装Python2.7》

安装pip

参考：《在CentOS下安装pip》

安装mongo-connector

方法一：使用pip安装

pip install mongo-connector

安装到了python的默认包目录下：

/usr/local/lib/python2.7/site-packages

方法二：安装为服务

1. 去https://github.com/mongodb-labs/mongo-connector/archive/master.zip下载mongo-connector-master.zip。

2. 解压缩进入目录。

unzip mongo-connector-master.zip cd mongo-connector-master

3. 编辑配置文件。

vi config.json

4. 安装为服务。

python setup.py install_service

在/etc/init.d下创建了mongo-connector服务，并拷贝config.json文件到/etc/mongo-connector.json。

卸载mongo-connector服务

python setup.py uninstall_service

它将移除/etc/init.d/mongo-connector和/etc/mongo-connector.json

查看服务状态

service mongo-connector status

配置Solr

在Solr数据目录/data/solr/data/下有Solr配置文件solr.xml

创建core

su - solr -c "/usr/local/solr/solr/bin/solr create -c card -n data_driven_schema_configs"

生成了文件夹/data/solr/data/card，在/data/solr/data/card/conf目录下是card的配置目录，可以配置同义词、停止词。

配置solrconfig.xml

1. 确保启用了LukeRequestHandler

以下行应用出现在solrconfig.xml文件中。

2. 配置硬提交（刷新到硬盘上的频率）和软提交（提交到内存中的频率）

在solrconfig.xml文件中配置和

300000 10000 true 1000 60000

配置schema.xml

1. Mongo Connector存储元数据在每个文档中帮助处理回滚。为了支持这些数据，你需要添加如下信息到你的schema.xml中：

2. 在schema.xml中配置配置、

启动mongo-connector

方法一：以命令行启动

nohup sudo mongo-connector -m localhost:27019 -t http://localhost:8983/solr/card -o oplog_progress.txt -n example.card -u _id -d solr_doc_manager > mongo-connector.out 2>&1

方法二：以服务启动

service mongo-connector start

Solr删除全部索引

http://192.168.11.52:8983/solr/card/update/?stream.body=%3Cdelete%3E%3Cquery%3E*:*%3C/query%3E%3C/delete%3E&stream.contentType=text/xml;charset=utf-8&commit=true

参考：

http://blog.mongodb.org/post/29127828146/introducing-mongo-connector

https://github.com/mongodb-labs/mongo-connector/wiki/Installation

https://github.com/mongodb-labs/mongo-connector/wiki/Usage-with-Solr

https://loutilities.wordpress.com/2012/11/26/complementing-mongodb-with-real-time-solr-search/

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