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    使用Solr向您的站点添加自定义搜索

    Solr是一个高性能,采用Java5开发,基于Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面,是一款非常优秀的全文搜索引擎。它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果。 文档通过Http利用XML 加到一个搜索集合中。查询该集合也是通过http收到一个XML/JSON响应来实现。它的主要特性包括:高效、灵活的缓存功能,垂直搜索功能,高亮显示搜索结果,通过索引复制来提高可用性,提供一套强大Data Schema来定义字段,类型和设置文本分析,提供基于Web的管理界面等。

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    Flink1.9新特性解读:通过Flink SQL查询Pulsar

    问题导读 1.Pulsar是什么组件? 2.Pulsar作为Flink Catalog,有哪些好处? 3.Flink是否直接使用Pulsar原始模式? 4.Flink如何从Pulsar读写数据? Flink1.9新增了很多的功能,其中一个对我们非常实用的特性通过Flink SQL查询Pulsar给大家介绍。 我们以前可能遇到过这样的问题。通过Spark读取Kafka,但是如果我们想查询kafka困难度有点大的,当然当前Spark也已经实现了可以通过Spark sql来查询kafka的数据。那么Flink 1.9又是如何实现通过Flink sql来查询Pulsar。 可能我们大多对kafka的比较熟悉的,但是对于Pulsar或许只是听说过,所以这里将Pulsar介绍下。 Pulsar简介 Pulsar由雅虎开发并开源的一个多租户、高可用,服务间的消息系统,目前是Apache软件基金会的孵化器项目。 Apache Pulsar是一个开源的分布式pub-sub消息系统,用于服务器到服务器消息传递的多租户,高性能解决方案,包括多个功能,例如Pulsar实例中对多个集群的本机支持,跨集群的消息的无缝geo-replication,非常低的发布和端到端 - 延迟,超过一百万个主题的无缝可扩展性,以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存储保证消息传递。 Pulsar已经在一些名企应用,比如腾讯用它类计费。而且它的扩展性是非常优秀的。下面是实际使用用户对他的认识。

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