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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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大数据技术之_13_Azkaban学习_Azkaban(阿兹卡班)介绍 + Azkaban 安装部署 + Azkaban 实战

1)一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell 脚本程序,java 程序,mapreduce 程序、hive 脚本等。 2)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系。 3)为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行。   例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生 20G 原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示:   (1)通过 Hadoop 先将原始数据同步到 HDFS 上;   (2)借助 MapReduce 计算框架对原始数据进行计算,生成的数据以分区表的形式存储到多张 Hive 表中;   (3)需要对 Hive 中多个表的数据进行 JOIN 处理,得到一个明细数据 Hive 大表;   (4)将明细数据进行复杂的统计分析,得到结果报表信息;   (5)需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中,供业务调用使用。 如下图所示:

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大数据技术之_Azkaban学习_Azkaban(阿兹卡班)介绍 + Azkaban 安装部署 + Azkaban 实战

1)一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell 脚本程序,java 程序,mapreduce 程序、hive 脚本等。 2)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系。 3)为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行。   例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生 20G 原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示:   (1)通过 Hadoop 先将原始数据同步到 HDFS 上;   (2)借助 MapReduce 计算框架对原始数据进行计算,生成的数据以分区表的形式存储到多张 Hive 表中;   (3)需要对 Hive 中多个表的数据进行 JOIN 处理,得到一个明细数据 Hive 大表;   (4)将明细数据进行复杂的统计分析,得到结果报表信息;   (5)需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中,供业务调用使用。 如下图所示:

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