Springboot2.1+Solr7.5搭建的企业级搜索平台,项目目前支持文档内容和数据库检索,已经集成分词技术。支持文档内容检索类型包含:pdf、doc、docx、ppt、pptx、txt、log等 数据库已支持MySQL增量自动建立索引
0x00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才
Solr主要是做数据搜索的,那么Solr的数据是从哪里来的呢?总不能一条一条的插入吧。Solr也有这方面的考虑,比如配置Dataimport将mysql数据批量导入Solr中。 环境说明:
http://www.apache.org/dyn/closer.lua/lucene/solr/6.4.1
最近将公司的solr集群升级到了最新的6.5版本。 之前用了N年的是3点多的版本,那个时候solr还不支持自带的集群,集群方式都是自己实现的。 公司里用的最多的数据库就是mongodb了,大数据量存储,天生集群支持,分片更简单。 mongodb唯一不足的就是全文检索的能力,不过大部分公司都是用的搜索框架来单独提供搜索服务的。 下面介绍下mongodb怎么结合solr或者es来做搜索。 建索引方案一 solr或者es部分只存储需要搜索的索引和数据的主键ID。比如根据标题搜索,那么只建立标题索引。存储部分只存主
Springboot2.1+Solr7.5搭建的企业级搜索平台,项目目前支持文档内容和数据库检索,已经集成分词技术。支持文档内容检索类型包含:pdf、doc、docx、ppt、pptx、txt、log等数据库已支持MySQL增量自动建立索引。
在笔记 2 中,可能在执行导入时会报错,那是因为还需要将 mysql-connector-java-xxx.jar 放入 solr-xxx/server/lib 文件夹下;
搞定了一切的一切之后下一步就是正式使用了,但是之前介绍的都是在单台服务器上进行的部署,如果在生产环境出现了单台故障怎么办呢?提供稳定性和性能的最直观的方式就是集群,solr官方提供了cloud的集群方式
schema.xml,在SolrCore的conf目录下,它是Solr数据表配置文件,它定义了加入索引的数据的数据类型的。主要包括FieldTypes、Fields和其他的一些缺省设置。
Solr是一个基于全文检索的企业级应用服务器。可以输入一段文字,通过分词检索数据。它是单独的服务,部署在 tomcat。
启动后访问 http://127.0.0.1:8983/, 理论上即可进入Solr管理界面。具体内容见Solr Admin UI
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在利用Solr的DataImportHandler来导入MySQL的数据前,需要MySQL满足一些条件。
Solr是一个高性能,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,和Elasticseach一样是一款非常优秀的全文搜索引擎
Apache Solr是一个开源的搜索服务,使用Java语言开发,主要基于HTTP和Apache Lucene实现的。
上一篇试着进行了solr的安装和配置,以及如何solr的检索,今天试着简单的将solr连接MySQL数据库(才尝试了单表、一对多和多对多的还有待研究) 1、MySQL的目录结构 2、新建一个democ
搜索是项目中常用的功能,对于大数据量的搜索,查询关系型数据库是非常低效的,好在有三方专门用于搜索的工具,常用的搜索解决方案为:
目前百度上面关于solr对MYSQL的集成一般都是4.0左右。但是前solr的版本已经到了6.0,很多配置都和一起不一样了。所以我今天就和大家聊聊solr6.0如何进行MYSQL数据库的配置。(配置的前提是已经搭建好solr服务器了,如果有什么不清楚的可以参考这篇博客:点击打开链接)。
上一节我们已经通过两种方式运行了solr,本节演示怎么配置solr的mysql数据源
将/opt/solr/solr-7.3.1下的dist和contrib目录拷贝到/opt/solr/solrhome目录下.
Elasticsearch (简称ES)是一个天然支持分布式的搜索,聚合分析和存储引擎。
我们平常在项目中主要关注使用,程序run起来就ok了,很少去了解原理、架构、和性能调优。这样在面试问题中总有一种无法直击问题本质的无力感,很难充分表现自己,最终影响面试结果。
大型网站系统架构的演进都是随着业务增长不断演进,所有的出发点都是为了满足业务需求。最初访问量下,功能简单时,单体软件可以解决所有问题;后来访问量逐渐增大,功能愈加丰富,此时单体软件的架构逐渐成为开发和运维的瓶颈。所以微服务拆分,集群化部署,消息中间件,内存数据库,数据库中间件等解决方案逐渐走进视野。
"q": "CollectTime:[2014-12-06T00:00:00.000Z TO 2014-12-10T21:31:55.000Z]",
优点: 1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件,分发是实时的,被叫做”Push replication”。 2.Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 3.处理多租户(multitenancy)不需要特殊配置,而Solr则需要更多的高级设置。 4.Elasticsearch 采用 Gateway 的概念,使得完备份更加简单。 5.各节点组成对等的网络结构,某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点:
除了数据库驱动,还需要solr自带的两个jar文件,这两个jar文件主要是用来把数据库数据导入solr服务器的,都在该目录下:
并可以在apache-tomcat-7.0.73\webapps\solr\WEB-INF\classes下新建自己的扩展词典
Atlas官网没有提供Atlas的安装包,需要下载Atlas的源码后编译安装,下载Atlas源码需要登录Atlas官网下载Atlas:https://atlas.apache.org/#/Downloads,选择2.1.0版本:
常常在业务开发中会遇到大列表的查询需求或者按照各项条件搜索内容,一般的做法往往都是数据库直接搞定,但是到了一定的程度只有这类需求会带来巨大的开销,一个表格中涉及到了5张表的数据,搜索要求从其中3张表的不同字段做到模糊查询,如果还用传统的方式实现起来就很有难度了逻辑和数据库性能就是一个考验,要是如果在A表一个字段是很长的text需要模糊匹配,在B表需要用简拼音搜索,那就难上加难了,solr恰巧就解决了这些问题。
Ranger的安装这里选择单节点安装即可,后期需要在Ranger中安装Hive权限管理的插件,也需要在有Ranger环境下才能安装此插件,此插件管理Hive访问权限,必须安装到对应的Hive 服务器端,所以这里我们将Ranger安装到node1节点上(node1节点是HDFS节点,并且此节点是Hive服务端)。Ranger安装步骤如下:
bin目录下 solr start 后台url (opens new window)
Solr发展飞快,现在最新的版本已经6.1.0了,下面来回顾下Solr6.x之后的一些新的特点: (1)并行SQL特性支持,编译成Streaming 表达式,可以在solrcloud集群中,并行执行 (2)SolrCloud的Collection被抽象成关系型数据库表,现在不仅仅可以支持强大的全文检索,还通过SQL支持像数据库一样的BI分析 (3)在SQL的where语句中,全面支持强大的Lucene/Solr语法 (4)一些聚合操作例如Group会自动优化成并行操作,通过使用St
在笔记 1 中,我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置,以及如何创建core,但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后,应该如何进行相关配置并导入数据;
目录结构详解如下: bin:solr的运行脚本。 contrib:solr的一些扩展jar包,用于增强solr的功能。 dist:该目录包含build过程中产生的war和jar文件,以及相关的依赖文件。 docs:solr的API文档。 example:solr工程的例子目录: example/solr: 该目录是一个标准的SolrHome目录,它包含一个默认的SolrCore目录collection1。 SolrHome目录:
在上一篇 文章 中,我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置,以及如何创建core,但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后,应该如何进行相关配置并导入数据;
solr6.0中进行中文分词器IK Analyzer的配置和solr低版本中最大不同点在于IK Analyzer中jar包的引用。一般的IK分词jar包都是不能用的,因为IK分词中传统的jar不支持solr6.0这个高版本的,所以就会发送运行错误的界面。下面就来介绍一下solr6.0中中文分词器IK Analyzer的配置。
最近群里面讨论HBASE的使用场景,以及是会没落,这个还真是一句话说不清楚。本文讲其中一个场景:详单查询。 背景 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询。HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索,对于多字段的组合查询却无能为力。针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证。 原理 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过
这阵子很多新手小伙伴打算入坑蘑菇博客的开发,但是被博客所依赖的软件的安装和配置所劝退,导致最终无法顺利的完成蘑菇博客本地环境的搭建。鉴于此,我写了一篇使用 VMware 快速搭建蘑菇博客所依赖的中间件的文章,帮助小伙伴能够更快上手博客的开发。小伙伴坐稳扶好,陌溪带你上车。
hive standalone metastore 3.1.2可作为独立服务,作为spark、flink、presto等服务的元数据管理中心,然而在现有的hive授权方案中只有针对hiveserver2的授权,所以本文针对hive standalone metastore独立服务使用ranger对连接到hive metastore的用户进行授权访问,以解决hive standalone metastore无权限验证问题。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
在笔记1中,我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置,以及如何创建core,但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后,应该如何进行相关配置并导入数据;
2.针对CDH各个组件以及Cloudera Manager本身的自动化的TLS设置安装。
如:当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题: 1)用什么数据库好?(mysql、oracle、mongodb、hbase…) 2)如何解决单点故障;(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3)如何保证数据安全性;(热备、冷备、异地多活) 4)如何解决检索难题;(数据库代理中间件:mysql-proxy、Cobar、MaxScale 等;) 5)如何解决统计分析问题;(离线、近实时)
谈到Hermes的索引技术,相信很多同学都会想到Solr、ElasticSearch。Solr、ElasticSearch真可谓是大名鼎鼎,是两个顶级项目,最近有些同学经常问我,“开源世界有Solr、ElasticSearch为什么还要使用Hermes” 在回答这个问题之前,大家可以思考一个问题,既然已经有了Oracle、MySQL等数据库为什么大家还要使用ES下的Hive、Spark? Oracle和MySQL也有集群版,也可以分布式,那ES与Hive的出现是不是多余的? Hermes的出现,并
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
Solrj和图形界面操作的区别就类似于数据库中使用jdbc和mysql客户端的区别一样。
已经和mysql建立好了关联,可以查询和更新mysql的数据量,接下来就是进阶的使用方式了
Solr 是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr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,并对索引、搜索性能进行了优化
1.将下载下来的solr4.6的dist文件夹下的solr-dataimporthandler-4.6.0.jar和solr-dataimporthandler-extras-4.6.0.jar放入tomcat该路径下:F:\solr\tomcat7.0.27\webapps\solr\WEB-INF\lib
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