基础介绍 1 名词解释： Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据增添可能性。它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用。 Elasticsearch常常被应用在数据中心的实时协议分析和安全威胁检测，如apache、nginx、操作系统、网络流量等日志的分析，快速定位攻击位置，威胁预警等。 2 使用案例： 1.维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(did-youmean)等搜索建议功能。 2.英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表 的文章的回应。 3.StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。 4.Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。 布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法，它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在与我的数据中，那么它可以以很快的速度返回目标不存在。 •利用哈希算法来决定数据应该存在哪一位，也就是数组的索引 •当一个数据被加入到布隆过滤器的时候，计算它的哈希值然后把相应的位置为True •当检查一个数据是否已经存在或者说被索引过的时候，只要检查对应的哈希值所在的位的 True／Fasle 看到这里，大家应该可以看出，如果布隆过滤器返回False，那么数据一定是没有索引过的，然而如果返回True，那也不能说数据一定就已经被索引过。 倒排表是绝大部分搜索引擎的核心功能。
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搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。 布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法，它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在与我的数据中，那么它可以以很快的速度返回目标不存在。 利用哈希算法来决定数据应该存在哪一位，也就是数组的索引 当一个数据被加入到布隆过滤器的时候，计算它的哈希值然后把相应的位置为True 当检查一个数据是否已经存在或者说被索引过的时候，只要检查对应的哈希值所在的位的 True／Fasle 看到这里，大家应该可以看出，如果布隆过滤器返回False，那么数据一定是没有索引过的，然而如果返回True，那也不能说数据一定就已经被索引过。 倒排表是绝大部分搜索引擎的核心功能。
1基础介绍 在上一篇文章《大数据搜索分析引擎elasticsearch（安装篇）》中，斗哥介绍了elasticsearch的基本安装过程，本期，我们将着重介绍elasticsearch的基本使用方法。 索引(Index)：一个索引就是含有某些相似特性的文档的集合。 例如，你可以有一个用户数据的索引，一个产品目录的索引，还有其他的有规则数据的索引。 一个索引被一个名称(必须都是小写)唯一标识，并且这个名称被用于索引通过文档去执行索引，搜索，更新和删除操作。 这个文档用JSON格式表现，JSON是一种普遍的网络数据交换格式。 在一个索引或类型中，你可以根据自己的需求存储任意多的文档。 下次，将分享的文章是《大数据搜索引擎elasticsearch基本使用篇（二）》。
01 前言 大家先看两个故障，带着问题去思考： 【故障诊断 - 案例 A】首先大致看一下分片未分配原因： ? 意味着 Elasticsearch 找到了这个分片在磁盘的数据，但是由于分片数据不是最新的，无法将其分配为主分片。 【故障诊断 - 案例 B】分片分配失败，查看日志有如下报错： ? 主分片转发的索引请求到达副分片，由于是自动生成 id 的，副分片将直接写入该 doc，不做检查。最终导致副分片与主分片 doc 数量不一致。 A、B 两个案例的解决方式如何？ 磁盘中存在，而集群状态中不存在的索引称为 dangling index，例如从别的集群拷贝了一个索引的数据目录到当前集群，Elasticsearch 会将这个索引加载到集群中，因此会涉及到为 dangling ，导致主分片未分配，这种要观察是否有节点离线，极端情况下只能手工分片陈旧的分片为主分片，这会导致丢失一些新入库的数据。
意味着 Elasticsearch 找到了这个分片在磁盘的数据，但是由于分片数据不是最新的，无法将其分配为主分片。 【故障诊断 - 案例 B】分片分配失败，查看日志有如下报错： ? 主分片转发的索引请求到达副分片，由于是自动生成 id 的，副分片将直接写入该 doc，不做检查。最终导致副分片与主分片 doc 数量不一致。 A、B 两个案例的解决方式如何？ 磁盘中存在，而集群状态中不存在的索引称为 dangling index，例如从别的集群拷贝了一个索引的数据目录到当前集群，Elasticsearch 会将这个索引加载到集群中，因此会涉及到为 dangling ，导致主分片未分配，这种要观察是否有节点离线，极端情况下只能手工分片陈旧的分片为主分片，这会导致丢失一些新入库的数据。 集群 RED 与 YELLOW 是运维过程中最常见的问题，除了集群故障，正常的创建索引，增加副分片数量等操作都会导致集群 RED 或 YELLOW。
今天，L氪迹详细整理了一些能够为我们做数据参考分析的搜索引擎工具，希望能够帮助各位收藏起来，便于日后运到数据统计工作时使用。 1、搜狗指数（微信指数） 搜狗大数据搜索工具介绍：搜狗指数平台是以搜狗搜索海量网民行为数据为基础的数据分析统计平台，在这里您可以查看全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化。 微信指数是微信官方提供的基于微信大数据分析的移动端指数。 2、百度指数 百度大数据搜索工具介绍：百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。 8、360趋势-搜索大数据分享平台 360趋势大数据搜索工具介绍：360趋势是基于360搜索的大数据分享平台。通过指数查询，可掌握关键字热度趋势、理解用户真实需求、了解关键字搜索的人群属性。 12、海关百搜 海关百搜大数据搜索工具介绍：海关百搜由全关通信息网编辑整理，为用户提供海关外贸领域信息、数据检索、搜索服务，包括海关检索，海关搜索，海关信息检索，海关数据检索，海关信息搜索，海关数据搜索
featured-1140x593.png 搜索是我们日常生活当中非常熟悉的一项功能，各大搜索引擎以及各种资讯APP，都会提供搜索功能。 而Elasticsearch 在分布式搜索与数据分析领域，可以说是功能强大。 ElasticSearch应用场景 （1）海量数据分析引擎。当你需要对应用日志、系统日志等进行分析时，可以使用ElasticSearch的聚合搜索功能来实现； （2）站内搜索引擎。 使用ElasticSearch强大的分布式搜索能力，直接将其作为数据仓库产品来使用，可以存储PB级别的结构化或者非结构化数据，这样可以为上层应用提供强大的数据存储能力。 关于Java大数据，全文搜索引擎Elasticsearch入门，以上就为大家做了简单的介绍了。
本文会向大家讲述搜索引擎的基本知识以及中文分词的一些方法、然后会做一个小的demo来尝试数据检索。让大家初步了解搜索引擎的实现。 1.2 搜索引擎分类 搜索引擎包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。 本文主要介绍全文索引，即百度使用的搜索引擎分类。 全文索引 首先是数据库中数据的搜集，搜索引擎的自动信息搜集功能分两种： 一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网网站进行检索 1.3 搜索引擎能解决什么问题 高效查询数据（运用多种算法查询数据，查询速率是毫秒级别，无论是千万条数据还是上亿的数据） 比较容易，将普通的数据库切换成搜索引擎比较容易。 1.4 搜索引擎的应用场景 数据库达到百万数据级别的时候 要求检索时效性、性能要求高，Ms级响应 1.5 Solr 接下来看在平常的互联网中搜索引擎的应用Solr。那么什么是Solr呢？
这意味着搜索引擎为数据买单的时代已经到来。笔者今天想谈谈关于搜索和数据关系的一些看法。注意，大数据离我们太远，这不是谈大数据。 2012年10月沈向阳接受采访时说BING战略是社交搜索、实体搜索（移动搜索）和地图。而现在，BING中国主要方向已变为英文搜索。 1、远离搜索引擎的数据 搜索需要的大数据掌握在谁手里呢? 这两种方式都会增加内容提供者或者搜索引擎的成本，但是付出带来的回报是用户快速得到准确的唯一的答案。 2、大数据挖掘是搜索引擎的机会。 搜索引擎经过十多年的发展，在文本分析、关系发掘、图谱构造、用户语义理解等方面已有丰富的积累。这些技术是大数据挖掘依赖的基本技术。咱们会叫它挖掘引擎。 也可以将金矿卖给搜索引擎或者大数据挖掘公司来挖掘。搜索引擎为金矿买单的同时，必须将自己从加速信息流动的管道，转变为会淘金的人。
Python-数据挖掘-初识 ? 搜索引擎是通用爬虫的最重要应用领域。 ? 第一步：爬取网页 搜索引擎使用通用爬虫来爬取网页，其基本工作流程与其它爬虫类似，大致步骤如下： ① 选取一部分种子 URL，将这些 URL 放入待爬取的 URL 队列。 第二步：数据存储 搜索引擎通过爬虫爬取到网页后，将数据存入原始页面数据库。其中的页面数据与用户浏览器得到的 HTML 是完全一样的。 搜索引擎蜘蛛在爬取页面时，也做一定的重复内容检测，一旦遇到访问权重很低的网站上有大量抄袭、采集或者复制的内容，很可能就不再爬取。 第四步：提供检索服务，网站排名 搜索引擎在对信息进行组织和处理后，为用户提供关键字检索服务，将用户检索的相关信息展示给用户。同时能根据页面的 PageRank 值（链接的访问量排名）来进行网站排名。
它们都称之为搜索引擎。虽然听起来比较高大上。但实际上他们就是搜索数据用的。但站在数据方面考虑，实际上数据会分为两种：结构化数据和非结构化数据。 结构化数据：简单来说，就是有固定格式固定长度的的数据。 既然是工具包，所以它提供了强大的API功能例如： 可扩展的⾼高性能索引 强⼤大，准确，⾼高效的搜索算法 跨平台解决⽅方案 由于它只是一个全文检索引擎工具包，所以在使用时，需要我们自行编码。 那为什么还会出现类似Elasticsearch这样的搜索引擎技术呢？答案就像我上面介绍的那样。搜索引擎并不会将所有的数据全部按照结构化存储，而是按照相应的关键字存储。 除此之外，我们在数据库中创建索引时，并不是越多越好。因为如果索引过多的话，则会影响inster和update的性能。所以，正是因为数据库有种种这样的原因，才会出现全文搜索引擎存在的必要。 ---- 下面我们介绍一下全文搜索引擎比较适合的应用场景都有哪些： 搜索数据比较大的非结构化数据。 支持文本数据量达百万级别。 支持交互式⽂文本的查询。
该引擎读取文件内容的方式与搜索引擎搜索网页的方式不同。有专家表示，该引擎填补了这一领域的空白，可以极大地促进开放数据运动的发展，这一运动旨在实现数据的开放利用和重复利用。 Noy 和 Brickley 写道，为了帮助搜索引擎索引现有数据集，拥有数据集的人应该使用一个叫作 Schema.org 的标准化词汇表来「标记」数据集，Schema.org 是谷歌和另外三个搜索引擎巨头 搜索试验 目前谷歌已经正式对外测试开源数据集搜索引擎，用户在键入数据集名称或关键信息后，该搜索引擎会给出一系列数据源列表，每一个数据源都会有简要的介绍，例如更新日期、作者、版权和内容说明等。 其实浏览这么多数据源，搜索引擎给出的简介页面就显得非常重要了。我们不需要跳转到每一个数据集的原地址，仅根据简介就能了解该数据集的大概应用领域与内容。如下展示了 COCO 数据集的简介页面： ? 但是在我们检索「SQuAD 2.0」的时候，并没有搜索到斯坦福大学发布的机器阅读理解问答数据集 SQuAD 2.0，也可能是该数据集太新，还没有被搜索引擎收录。
然后我就想到博客还没有搜索这个东西，所以我就打算配置下搜索，不然的话有时候找东西实在太难找了。 （而且也很多人跟我说过，一直咕咕咕罢了QAQ） 搭建的时候呢我试过两个插件，一个是“本地搜索”，而另外一个就是我现在用的“Algolia”搜索引擎。 搭建 搭建成品图 image.png 介绍 本篇目说的是 Algolia 搜索引擎的搭建。 Algolia 是一家为网站与移动应用提供托管式搜索API的初创企业，成立于2012年，总部位于旧金山，曾参加过2014年的YC训练营。 网站或移动应用只需嵌入 简单代码数分钟即可实现搜索 功能。 hexo clean && hexo g -d && hexo algolia 此代码，清除缓存，上传，上传搜索引擎直接一步到位啦~ 好了，完了。给我点个赞呗（点锤子）
从ELK这种系统层的工具到电商平台的核心业务交易系统的设计都需要它来支撑实时大数据搜索分析。比如，商品中心的上千万的sku需要实时搜索，再到海量的在线订单实时查询都需要用到搜索。 es默认内嵌了groovy脚本引擎的功能，还有很多plugin脚本引擎插件，确实不太安全。es刚出来的时候还有groovy漏洞，所以建议在产线的es instance 关掉这个脚本功能。 4.开发 我们进入最后一个环节，所有的东西都准备好了，我们是不是应该操作操作这个强大的搜索引擎了。come on。 4.2.1.mapping 配置 mapping是es实例用来在index的时候，作为各个字段的操作依据。比如，username，这个字段是否要索引、是否要存储、长度大小等等。 在你添加好mappings之后，创建当前索引的时候必须指定&routing=xxx，参数。这有个很大的好处就是你可以根据不同的业务维度自由调整分片策略。
搜索引擎一般由索引管理器，索引检索器，索引构建器，文档管理器组成。 索引管理器，顾名思义是管理带有索引结构的数据，负责对索引的访问。那么索引是怎么管理的呢？ 不可能总是放在内存里，索引通常来讲是作为二级存储的二进制文件，二级存储可以理解为 硬盘之类的，二进制文件是除了文本文件以外的文件（文本文件是指由ascii码等方式显示的文件）。 索引检索器，是负责利用索引对全文进行搜索，输入是应用层传输过来的数据，和索引管理器一起协同查询文档，并以某种方式反馈给用户。 索引构建器，从文本中生成索引的组件。 通常而言，构建器会将文本解析成一个个单词序列，再将单词序列转换为索引结构。 文档管理器，存储着文档，负责取出与查询结果匹配的文档，如果有需要的话会选取一部分作为摘要。 只要根据ID的来检索数据库就好，至于自己用文件夹存储呢，还是用mysql之类的数据库可以自己考虑。 此外，还会有爬虫和搜索排序系统，最出名的当属pagerank。
0x00 前言 搜索引擎语法是一个本该经常使用但是却一直被我忽略工具。它可以在很大程度上满足一些特殊需求，比如：渗透时查找网站后台或者上传文件页面等。 目前主要常用的搜索引擎主要baidu、google、bing，每个搜索引擎的语法有细微的差别，但是很多地都非常类似，由于google在国内经常无法访问（比如我现在用了Chromebook，在家里面整笔记时候还没弄好 FQ，就没法用goole），所以baidu依然是最常用所搜引擎。 0x01 常用搜索引擎语法 1.site 把搜索范围规定在特定的站点中 。但是有时候你需要找一些特殊的文档，特别是针对于专业性比较强的网站合理使用site可以让你取得事半功倍的效果。 中括号、双引号或书名号 可精确匹配,缩小搜索范围。
Shodan的介绍可以说是很详细了，对于其他的空间搜索引擎，我就不再详细的去研究了，因为都是差不多的。 Censys 之前对这款搜索引擎的了解并不是很多，曾经在Freebuf上看到过介绍，当然仅仅是介绍而已，可能是因为Censys提供了官方文档（https://censys.io/overview） Censys 我就借着Exploit-DB上的进行一下介绍 我们都知道，Google是一个基于关键字搜索的内容型的搜索引擎，返回的是网站的内容 首先我们明确一下基本规则吧 1. +- + 表示包含 - 表示不包含 这里我就不进行SQL注入尝试了 Exploit-db给我们提供这么多搜索方法其实还是比较适合批量搜索来用，当然你也可以在每一个前面加上 site:hasee.com来进行筛选主机 下面我们就简单搜索一下吧 ---- 对于搜索引擎，我只是对于Shodan详细介绍了，其他几个并没有进行深入探讨，甚至没有进行深入介绍，大概就是因为Shodan做的确实很好吧！
例如：搜索 -引擎返回的则是包含“搜索”这个词，却不包含“引擎”这个词的结果。 三、星号 星号*是常用的通配符，也可以用在搜索中。百度不支持*号搜索指令。 比如在Google 中搜索：搜索*擎其中的*号代表任何文字。返回的结果就不仅包含“搜索引擎”，还包含了“搜索收擎”，“搜索巨擎”等内容。 比如搜索：inurl:搜索引擎优化 返回的结果都是网址url 中包含“搜索引擎优化”的页面。由于关键词出现在url 中对排名有一定影响，使用inurl:搜索可以更准确地找到竞争对手。 例如 ：allintitle:SEO 搜索引擎优化就相当于：intitle:SEO intitle:搜索引擎优化返回的是标题中中既包含“SEO”，也包含“搜索引擎优化”的页面 八、allinurl 与allintitle 雅虎的反向链接数据还比较准确，是SEO 人员研究竞争对手外部链接情况的重要工具之一。
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