ElasticSearch是基于全文搜索引擎库Lucene构建的分布式搜索引擎，我们可以直接使用ElasticSearch实现分布式搜索系统的搭建与使用，都知道，Lucene只是一个搜索框架，它提供了搜索引擎操作的基本API，如果要实现一个能够使用的搜索引擎系统，还需要自己基于Lucene的API去实现，工作量很大，而且还需要很好地掌握Lucene的底层实现原理。 ElasticSearch是一个完整的分布式搜索引擎系统，它的一些基本特性包括如下： 全文检索 提供插件机制，可以共享重用插件的功能 分布式文件存储 分布式实时索引和搜索 实时统计分析 可以横向扩展，支持大规模数据的搜索 简单易用的RESTful API 基于Replication实现了数据的高可用特性 与其他系统的集成 支持结构化和非结构化数据 灵活的Schema设计（Mappings） 支持多编程语言客户端 我个人感觉，ElasticSearch尽量屏蔽底层Lucene相关的技术细节，让你根本无从感觉底层Lucene相关的内容，这样你可以省去了了解Lucene 的成本，学习曲线比较平缓，不像Solr，如果想要构造负责的查询（Query），还是要对Lucene有所了解的。另外，在分布
按分类浏览文章: Solr/ElasticSearch
基于Solr DIH实现MySQL表数据全量索引和增量索引
实现MySQL表数据全量索引和增量索引，基于Solr DIH组件实现起来比较简单，只需要重复使用Solr的DIH（Data Import Handler）组件，对data-config.xml进行简单的修改即可。Solr DIH组件的实现类为org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler，在Solr的solrconfig.xml中配置两个handler，配置分别说明如下。 全量索引 solrconfig.xml配置如下： <requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler"> <lst name="defaults"> <str name="config">data-config.xml</str> </lst> </requestHandler> 上面这个是针对全量索引的，主要是配置data-config.xml文件，示例如下所示： <dataConfig> <dataSource name="jdbc" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://172.0.8.249:5606/marketing_db_saved
Solr DIH: 基于MySQL表数据建立索引
选择使用Solr，对数据库中数据进行索引，可以单独写程序将数据库中的数据导出并建立索引，这个过程可能对于数据处理的控制更灵活一些，但是却可能带来很大的工作量。选择使用Solr的DIH组件，可以很方便的对数据库表中数据进行索引，下面基于MySQL数据库实现建立索引。 首先，需要设计你的schema，最主要的工作是，将数据库表中字段映射为Lucene索引（Solr直接使用Lucene的索引格式和数据）的Field，从而将数据表中的一条记录映射为Lucene中的Document，然后进行索引。另外，在schema.xml配置文件中，还需要指定各个字段在索引数据中的属性信息（如是否索引、是否存储、是否分词、排序规则等），以及Field所使用的分析器、过滤器等。在schema.xml文件进行配置，下面是配置实例： <?xml version="1.0" ?> <schema name="example core zero" version="1.1"> <types> <fieldtype name="int" class="solr.IntField" omitNorms="true" /> <fieldtype name="stri
SolrCloud 4.3.1+Tomcat 7安装配置实践
我们使用Solr Replication可以实现Solr服务器的可用性，即使某一个索引副本由于磁盘介质故障或者误操作删除等，其他的多个复制副本仍然可以提供服务。如果只是单纯的基于Solr Replication技术，只能对一个索引进行管理维护，当索引数据达到一定规模，搜索的性能成了瓶颈，除了重新规划设计索引，实现逻辑划分以外，没有更好地方法实现查询服务器的可扩展性。 SolrCloud就是为了解决这个问题而提出的。SolrCloud通过ZooKeeper集群来进行协调，使一个索引（SolrCloud中叫做一个Collection）进行分片，各个分片可以分布在不同的物理节点上，而且，对于同一个Collection的多个分片（Shard）之间没有交集，亦即，多个物理分片组成一个完成的索引Collection。为了保证分片数据的可用性，SolrCloud自动支持Solr Replication，可以同时对分片进行复制，冗余存储。下面，我们基于Solr最新的4.3.1版本进行安装配置SolrCloud集群，通过实践来实现索引数据的分布存储和检索。 准备工作 服务器信息 三台服务器： 10.95.3.61 master 10.95.3.62 slave1 10
Solr实现SQL的查询与统计
Cloudera公司已经推出了基于Hadoop平台的查询统计分析工具Impala，只要熟悉SQL，就可以熟练地使用Impala来执行查询与分析的功能。不过Impala的SQL和关系数据库的SQL还是有一点微妙地不同的。 下面，我们设计一个表，通过该表中的数据，来将SQL查询与统计的语句，使用Solr查询的方式来与SQL查询对应。这个翻译的过程，是非常有趣的，你可以看到Solr一些很不错的功能。 用来示例的表结构设计，如图所示： 下面，我们通过给出一些SQL查询统计语句，然后对应翻译成Solr查询语句，然后对比结果。 查询对比 条件组合查询 SQL查询语句： SELECT log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_type FROM v_i_event WHERE prov_id = 1 AND net_type = 1 AND area_id = 10304 AND time_type = 1 AND time_id >= 20130801 AND time_id <= 20130815 ORDER BY log_id LIMIT 10; 查询结果，如图所示： Solr查询URL： http://slave1:8888/solr-cloud/i_event/select?q=*:*&fl=log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,id
Solr自动生成ID配置实践
Solr基于Lucene的索引，而索引中的最基本的单元式Document，在Solr中，管理每一个Document（更新、删除、查询），基本都会用到对应的ID，类似关系数据表中的主键。但是，如果我希望Solr能够自动生成这个唯一的ID，有时候也省去了不少的工作，而只需要在Solr中进行配置即可。 下面，通过实例来说明，如何配置Solr支持的UUID。首先，示例的schema.xml对应的表结构，如图所示： 在Solr中配置生成唯一UUID，需要修改两个配置文件： schema.xml schema.xml文件的配置内容，增加如下类型配置： <fieldType name="uuid" class="solr.UUIDField" indexed="true" /> 再增加ID字段的类型，如下所示： <field name="id" type="uuid" indexed="true" stored="true" multiValued="false" required="true" /> 这样还不够，还需要指定在更新索引的时候，使用这个更新策略，即配置一个requestHandler元素。 solrconfig.xml 配置solrconfig.xml文件，修改更新索