也就是说，它可能已经将Bing移动版应用的数据库泄露出去，这将导致1亿条搜索结果被截获。 ? “在那个暴露的服务器中，我发现了自己的个人资料，包括搜索查询、设备详细信息和GPS定位，这些数据均泄露于Bing的移动版应用。”他透露。 据了解，该服务器中拥有超过6.5TB的数据，而且每天增长200GB。 从搜索数据来看，涉及全球70多个国家和地区的用户都处于潜在危险之中。 ? 除此之外，该服务器泄露的数据还包括明文搜索词、执行搜索的确切时间、位置坐标、用户从搜索结果中访问过的URL地址、设备型号、操作系统以及分配给每个用户的3个独立ID等。 如果有用户搜索了成人内容或其他敏感信息，攻击者可能会利用这些泄露的数据可以找出用户的真实身份，并利用搜索内容对其进行勒索或恐吓。
不同的表示，搜索引擎本质却是一致的：帮助人们找到想要的信息。伴随着社会化和移动互联网的浪潮，网络上的数据爆炸式的增长。如何应对这些爆炸的数据，既是搜索引擎面临的挑战，也是搜索引擎们的机遇。 甚至上升为垂直搜索引擎，如知乎搜索。另外一种垂直搜索引擎即是综合其他垂直的结构化数据，提供搜索服务，如去哪儿、一淘。 数据一度主动流向搜素引擎，而现在结构化的数据，尤其是有价值的结构化数据正在慢慢远离搜索引擎，流向一个私有的领地。 或许未来的搜素引擎，百度这种传统的网页搜索引擎将退化为“垂直网页搜索引擎”。因为网页数据只是网络数据的一部分，一小部分。这里再次借用王小川的话“WEB已死”。 当然，还有一种可能是搜索引擎仍然可以够着这些数据，有偿获取。其在生态圈中的位置的变化。搜索吃了免费数据10多年，接下来，搜索引擎要更多地为数据买单。药监局只是一个开始。
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搜索引擎实现起来，技术难度非常大，技术的好坏直接决定了产品的核心竞争力。 搜索引擎的设计与实现中，会用到大量的算法。 整体系统介绍 以下介绍，如何在一台机器上（假设内存是8GB，硬盘是100多GB），通过少量的代码，实现一个小型搜索引擎。 搜索引擎大致分为四个部分：搜集、分析、索引、查询。 对于搜索引擎来说，它事先并不知道网页都在哪里。那搜索引擎是如何爬取网页的呢？ 搜索引擎把整个互联网看作 有向图，把每个页面看作一个顶点。 除了倒排索引文件（index.bin）比较大之外，其他的都比较小。为了方便快速查找数据，将其他三个文件都加载到内存中，并且组织成散列表这种数据结构。 涉及的数据结构和算法有：图、散列表、Trie树、布隆过滤器、单模式字符串匹配算法、AC自动机、广度优先遍历、归并排序等。 如果有时间，自己写代码实现一个简单的搜索引擎。
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？
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 如果是一些测试索引导致的 RED，你直接简单地删除这个索引。 ，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。
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。 第三步：预处理 搜索引擎将爬虫爬取回来的页面，进行各种预处理，包括：提取文字、中文分词、消除噪声、索引处理...... 除了 HTML 文件外，搜索引擎通常还能爬取和索引以文字为基础的多种文件类型，如 PDF、Word、WPS、XLS、PPT 文件等。在搜索结果中经常会看到这些文件类型。 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。 所以谷歌和百度搜索引擎的基本原理就是：网络机器人或者网络蜘蛛通过扫描网页中的内容，提取出相应的关键词，然后为提取出的关键词建⽴索引，并记录该关键词在文章中位置，当用户搜索时，如果命中该关键词，搜索引擎就根据按照之前的索引进查找 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。
机器之心编译 9 月 5 日，谷歌发布了一个帮助研究者查找在线数据的免费搜索引擎 Dataset Search。谷歌表示，该引擎面向「科学家、数据记者、数据极客等人群」。 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。 在搜索引擎的简介页中，除了给出该数据集的简要信息（包括引用此数据集的论文），它甚至还展示了该数据集的使用指南。
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）
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！
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。
/solr/ > PS：8.0.0版本已经发布，本文使用此时较为稳定的7.7.1版本 一，准备数据库 数据表结构 CREATE TABLE `app` ( `id` int(11) NOT NULL query：查询数据库表符合记录数据 deltaQuery：增量索引查询主键ID 注意这个只能返回ID字段 deltaImportQuery：增量索引查询导入的数据 > vim server/solr ，在117行附近，添加与数据库的映射，具体添加规则，不详细写了。 初始化数据 ? 初始化完成就可以进行查询了 ? 如果修改了可以触发更新操作 ? 当然也可以通过请求URL的方式进行数据更新，这里也方便索引的更新和程序相结合 http://172.16.3.148:8983/solr/new_core/dataimport?
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）》。
今天是系列文的最后一篇，我们来讲全文搜索引擎Elasticsearch。 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。 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。 Node（节点）：节点是指属于集群的单个Elasticsearch实例，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。 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。
很多时候，我们使用搜索引擎都是直接搜索我们想要查找的关键词，但是实际上搜索引擎还提供了一些高级的搜索指令。这些指令对于SEOer来说是非常有用的，今天我就来说一下搜索引擎的高级搜索指令。 一、双引号 搜索词使用双引号，代表匹配搜索，搜索结果的页面中应该包含所搜索的所有词，并且词语的排列顺序也应该完全匹配。 二、inurl inurl指令是用来查询url中包含搜索关键词的网页。
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