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ElasticSearch大数据分布式弹性搜索引擎使用

比如,商品中心上千万sku需要实时搜索,再到海量在线订单实时查询都需要用到搜索。 在一些DevOps工具中都需要es来提供强大实时搜索功能。值得花点时间好好研究学习下。...这个配置在《ElasticSearch 可扩展开源弹性搜索解决方案》一书中作为重点配置介绍,可想而知还是有不少人踩到过坑。...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搜索引擎了。come on。...4.2.index开发 索引开发一般步骤比较简单,首先建立对应mapping映射,配置好各个typefield特性。...参考书籍《ElasticSearch 可扩展开源弹性搜索解决方案》、《ElastcSearch权威指南》。

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搜索引URL散列

散列(hash)也就是哈希,是信息存储和查询所用一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列,这样才能快速地排除已经抓取过网页。...最理想状态是对联网上所有的网页都分配一个哈希地址,可想而知这是一个相当宠大数字,但实际上往往是无法做到这一点。...一般情况下所有哈希函数,如果其原始字符串很相似则哈希地址冲突几率就加大,所以同一个网站下网页URL冲突几率也就很大,特别是那些带参数动态网页URL。...所以我可以将原始URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大改善,本人通过大量实验发现先对URL进行一次MD5加密,然后再对加密后这个串再哈希这样大大提高了哈希效率。...而采用MD5再哈希方法明显对散列地址起到了一个均匀发布作用。

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微信搜索引索引分布式演进

大家最熟悉商业搜索系统莫过于baidu、google,而ElasticSearch (ES)是迄今为止最为成功开源搜索引擎。在搜索引,通常会采用倒排索引,用以提升检索性能。...笔者所在微信搜一搜搜索引擎也分为在线离线两部分,离线用于创建索引,在线用于检索。事实上,包括百度在内大多数企业级搜索系统都采用了这类分离架构。...对Searcher每个节点来说,每次召回相当于在索引查找TopK过程,如果每个节点只有一个索引,其检索资源利用率是最高,实际上多数商业搜索也是这么做。...在搜索引,Lucene也符合LSM思想,与LevelDB不同是,其在内存索引更复杂,并不是简单按key排序,而是按倒排建立索引。...在超大型搜索业务,上述混合架构往往无法支撑,全量索引处理需要从流式处理真正拆分,独自进行批处理。在百亿到千亿文档大型Web搜索系统,往往还需要进行冷热数据分离。

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php记录搜索引擎爬行记录实现代码

下面是完整代码: //记录搜索引擎爬行记录 $searchbot = get_naps_bot(); if ($searchbot) { $tlc_thispage = addslashes($_SERVER...通过get_naps_bot()获取蜘蛛爬行记录,然后在通过addslashes处理一下,将数据存储于变量$tlc_thispage。...PS:php获取各搜索蜘蛛爬行记录代码 支持如下搜索引擎:Baidu,Google,Bing,Yahoo,Soso,Sogou,Yodao爬行网站记录! 代码: <?...php /** function get_naps_bot() { $useragent /**【本文中一些PHP版本可能是以前,如果不是一定要,建议PHP尽量使用7.2以上版本】**/= strtolower...> 以上所述是小编给大家介绍php记录搜索引擎爬行记录,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家。在此也非常感谢大家对网站支持!

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基础架构弹性意义,评估弹性水平以及实现弹性方法

基础架构弹性弹性意义在基础架构设计和运维弹性是非常重要一个概念。弹性主要意义是指系统可恢复性和容错性,即当系统出现故障或负载变化时,系统能够自动调整来适应变化,保持正常运行。...弹性能够提高系统可用性和稳定性,减少系统崩溃和业务中断风险。...评估弹性水平方法为了评估一个基础架构弹性水平,可以从以下几个方面入手:故障容忍性:一个弹性基础架构需要能够容忍各种故障,包括硬件故障、网络故障、软件故障等。...实现弹性技术为了实现基础架构弹性,可以使用以下几种技术:容器化技术:容器化可以提高基础架构弹性,使系统更易于扩展和管理。例如,可以使用Docker来部署应用程序,快速构建环境,自动化部署等。...综上所述,弹性是基础架构设计和运维重要概念,需要兼顾故障容忍性、负载均衡、自动化运维等方面,使用容器化技术、负载均衡技术和自动化运维技术等技术来实现。

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倒排索引-搜索引基石

但对于搜索引起,他它并不能满足其特殊要求: 1)海量数据:搜索引擎面对是海量数据,像Google,百度这样大型商业搜索引索引都是亿级甚至几千网页数量 ,面对如此海量数据 ,使得数据库系统很难有效管理...2.倒排索引 来自维基百科定义: 倒排索引(英语:Inverted index),也常被称为反向索引、置入档案或反向档案,是一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档存储位置映射...一个单词水平反向索引(或者完全反向索引)又包含每个单词在一个文档位置。 后者形式提供了更多兼容性(比如短语搜索),但是需要更多时间和空间来创建。...图1 倒排列表 在实际搜索引擎系统,并不存储倒排索引实际文档编号,而是代之以文档编号差值(D-Gap)。...此法代价高,但是目前主流商业搜索引擎一般是采用此方式来维护索引更新(这句话是书中原话) 再合并策略:当新增文档进入系统,解析文档,之后更新内存维护临时索引,文档中出现每个单词,在其倒排表列表末尾追加倒排表列表项

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搜索引高级搜索方法

1.site: site是最常用搜索指令,它是用来搜索某个域名下所有文件(注意:文件须是搜索引擎收录文件)。 2.双引号 把搜索词放在双引号,代表完全匹配搜索。...比如在Google搜索"郭*纲",其中*号代表了任何文字。返回结果不仅包含了郭德纲,还包含了其他。 5.inulr: inurl:指令用于搜索查询词出现在URL(链接)页面。...8.alltitle: 该标签返回结果是页面标题中包含多组关键词文件,如:alltitle:SEO搜索引擎优化就相当于intitle:SEO intitle:搜索引擎优化返回是标题中既包含"SEO..."也包含"搜索引擎优化"页面。...但是现在Google对这个指令只返回其索引一部分,而且是近乎随机一部分,所以用这个指令查反链几乎没有用。百度则不支持该指令。

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ElasticSearch搜索引擎在SpringBoot实践

:9200/这个地址(该地址需要配到springboot项目中去) ---- Spring工程创建 这部分没有特殊要交代,但有几个注意点一定要当心 注意在新建项目时记得勾选web和NoSQLElasticsearch...创建工程时勾选Nosqles依赖选项 项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch依赖: ...数据插入效果 我们来做一下搜索测试:例如我要搜索关键字“南京” 我们在浏览器输入: http://localhost:6325/entityController/search?...name=南京 搜索结果如下: ? 关键字“南京”搜索结果 刚才插入5条记录包含关键字“南京”四条记录均被搜索出来了!...当然这里用是standard分词方式,将每个中文都作为了一个term,凡是包含“南”、“京”关键字记录都被搜索了出来,只是评分不同而已,当然还有其他一些分词方式,此时需要其他分词插件支持,此处暂不涉及

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泄漏在搜索引敏感信息

一些Hacker就利用搜索引擎来获取这些敏感信息,从而进行一些攻击。其中最流行方式是使用Google Dorks,从Google搜索引擎来搜索网站信息、漏洞,甚至是已被挂马后台Webshell。...Github搜索 邮箱信息 搜索关键字: @gmail.com Python recently indexed ? 搜索关键字: @163.com smtp ?...数据库信息 搜索关键字: mysql pass 虽然很多都是本地数据库,也有部分是网络数据库。 ? 其中使用php和python作为编程语言用户,暴露用户名和密码比较多。...Google搜索 名称 说明 例子 intitle 标题中关键字 intile:”Baidu” intext 正文中关键字 intext:”web-shell” inurl 域名 inurl:”/gallery.html...最后导致数据库频频出现问题,还以为是代码问题,疯狂地修改加固,其实不是代码漏洞,而是自己疏忽。 许多物联网设备。如IP摄像头等确实很方便,但它如果暴露在了互联网,别人就会偷窥你隐私。

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ElasticSearch搜索引擎在SpringBoot实践

:9200/这个地址(该地址需要配到springboot项目中去) --- Spring工程创建 这部分没有特殊要交代,但有几个注意点一定要当心 注意在新建项目时记得勾选web和NoSQLElasticsearch...依赖,来张图说明一下吧: [创建工程时勾选Nosqles依赖选项] 项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch依赖:...id=5&name=中国南边好像没有叫带京字城市了 数据插入效果如下(使用可视化插件elasticsearch-head观看): [数据插入效果] 我们来做一下搜索测试:例如我要搜索关键字“南京”...name=南京 搜索结果如下: [关键字“南京”搜索结果] 刚才插入5条记录包含关键字“南京”四条记录均被搜索出来了!...当然这里用是standard分词方式,将每个中文都作为了一个term,凡是包含“南”、“京”关键字记录都被搜索了出来,只是评分不同而已,当然还有其他一些分词方式,此时需要其他分词插件支持,此处暂不涉及

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使用PHP+Sphinx建立高效站内搜索引

Sphinx是什么 Sphinx由俄罗斯人Andrew Aksyonoff 开发高性能全文搜索软件包,在GPL与商业协议双许可协议下发行。...Sphinx特性 l  高速索引 (在新款CPU上,近10 MB/秒); l  高速搜索 (2-4G文本量中平均查询速度不到0.1秒); l  高可用性 (单CPU上最大可支持100 GB文本,100M...文档); l  提供良好相关性排名 l  支持分布式搜索; l  提供文档摘要生成; l  提供从MySQL内部插件式存储引擎上搜索 l  支持布尔,短语, 和近义词查询; l  支持每个文档多个全文检索域...(sphinxapi.php这个是sphinx官方提供api),开始php程序编写。...,第二个查询索引名称,mysql索引名称(这个也是在配置文件定义),多个索引名称以,分开,也可以用*表示所有索引

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「Elasticsearch + Lucene」搜索引架构、倒排索引搜索过程

据说,Shay妻子还在等着她食谱搜索引擎,而他已经在大公司忙“一发不可收拾”… 浪漫故事开启了技术起飞 。。。...IndexWriter调用函数addDocument将索引写入到索引文件夹 搜索过程如下: IndexReader将磁盘上索引信息读入到内存,INDEX_DIR就是索引文件存放位置。...ElasticSearch核心就是搜索,而搜索核心就是倒排索引。...此文档可能仍然能被搜索到,但会从结果过滤掉。当分段合并时(我们将在后续帖子包括段合并),在.del文件中标记为已删除文档不会被包括在新合并段。现在,我们来看看更新是如何工作。...对文档每次更改都会产生一个新版本号。当执行更新时,旧版本在.del文件中被标记为已删除,并且新版本在新分段编入索引。旧版本可能仍然与搜索查询匹配,但是从结果中将其过滤掉。

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kubernetes 弹性伸缩

kubernetes 出现极大简化了应用更新和扩容流程,在部署工作负载波动较大应用时,我们时常会遇到几个问题: 应用副本数该设置为多少?...,周期性去获取相关 pod metrics 信息(比如cpu/mem使用率,连接数等等),在获取到具体 metrics 信息之后,HorizontalPodAutoscaler 会根据相关设置...可以看到 HorizontalPodAutoscaler 采用副本数计算方法较为简单,其认为当 pod 数量增长一倍时,单个 pod 负载也会降低一半,实际业务程序很难满足这个需求,因此在实际使用需要配合自身对业务程序预估设置动态扩容规则...VerticalPodAutoscaler 工作原理可以简述为下图: [vpa] VerticalPodAutoscaler 并不默认内置于 kube-controller-manager ,而是需要在集群中部署额外组件...由于当前在 kubernetes ,修改 pod request 必定会触发 pod 重新创建,所以在应用 VerticalPodAutoscaler 时,一般配合 deployment 或其他控制器滚动更新重新创建

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搜索引擎在新闻信息集成作用

汇集互联网所有信息是各家搜索引擎追求目标。这些特征使得搜索引擎成为新闻传播重要载体和关键路径。 搜索引爬虫技术,可以确保新闻采集完整性和及时性。...由于不同网站具有不同权威性、不同内容质量,搜索引擎针对不同新闻源网站设置不同权重,在爬取以及检索过程,会作为参照因素。...二、“不搜即索”新闻搜索对新闻信息进行加工以及再集成 搜索引擎通过高效率新闻信息采集后,利用搜索引检索、推荐、订阅技术以及用户搜索习惯,对新闻进行重组后作为一种新闻终端供用户消费。...在处理用户搜索请求时,首先基于友好考虑,搜索引擎会对用户搜索请求进行自然语言理解和分词;然后在已经建好索引检索结果,根据新闻热度、质量等排序、去重;进行呈现。...对于集成新闻信息如何进行二次加工甚至多次加工,挖掘和释放其附加价值。 因此,搜索引擎在信息集成,扮演一个再次加工新闻终端角色。

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文本获取和搜索引反馈模型

反馈基本类型 relevance Feedback:查询结果返回后,有专门的人来识别那些信息是有用,从而提高查询命中率,这种方式很可靠 implicit feedback:观察有哪些返回结果是用户点击了...,有点击认为是对用户有用,从而提高查询准确率 persudo feedback:获取返回结果前k个值,认为是好查询结果,然后增强查询 Rocchio Feedback思想 对于VSM(vector...beta要大于persudo】;在使用时候注意不要过度依赖,还是要以原始查询为主,毕竟反馈只是一个小样本 Kullback-Leibler divergence Retrieval model[...计算出二者距离【基本和VSM一致】,通过这样方式,会得到一个反馈集合。...通过加入另外一个集合【背景文档】,混合两个模型,并通过概率来选择哪个集合结果,这个时候,所有的反馈文档集合由混合模型来决定,那么对于在背景文档很少词频,但是在反馈文档很频繁,必定是来源于反馈文档集合

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