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
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:
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
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
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
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102854828 简介:带你剖析elastic search分布式⼯作原理 前言 Elasticsearch 是分布式的,但是对于我们开发者来说并未过多的参与其中,我们只需启动对应数量的节点,并给它们分配相同的 cluster.name 让它们归属于同⼀个
bin目录下 solr start 后台url (opens new window)
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。
我应该是公司第一个专职搜索的,当时搜索所有组件只有一个ES(elasticsearch),虽然之前在干过将近两年的solr,不过主要还是以数据检索为主(类似于为hbase建一个二级索引),既然组织安排也就接下了这口锅,从基础的查询解析/数据同步做起,一点点的把整个搜索的框架立起来,团队“一度扩张”到3个人,承接了整个公司大部分的搜索业务,负责的数据大概有几十亿,从第一年双十一忙于救火的状态到去年的平稳渡过,都不同程度证明了整个搜索团队的成长。
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。
本文最后更新于 824 天前,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 1.分析sql文件 1.1 tb_content 内容(门户广告) id bigint(20) category_id bigint(20) '内容类目ID', title '内容标题', sub_title '子标题', title_desc '标题描述', url '链接', pic '图片绝对路径', pic2 '图片2', content '内容', created , updated , 1.
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:
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
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:
CDP私有云基础使用的基础集群不同于 CDP 公有云中 PaaS 风格的 SDX 集群。 从那里,私有云控制计划从控制体验服务的基础集群中的 CM 部署。
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)。
在利用Solr的DataImportHandler来导入MySQL的数据前,需要MySQL满足一些条件。
今天在两台不同的测试服务器上搭建了solr4.6的服务器。验证两台solr启动正常之后,参照solr的wiki的主从配置方案进行主从配置,这是solr的wiki上给出的主从同步方案:http://wiki.apache.org/solr/SolrReplication
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
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
最近比较流行的段子是调侃搜狗CEO王小川,说他终于可以找女朋友了,因为之前王小川曾说过,搜狗不上市,就不找女朋友,搜狗终于宣布要赴美IPO了。 王小川最出名的是三级火箭理论,所谓的三级火箭,相信很多人都有所耳闻,依靠输入法的优势,提高浏览器的安装量,进而向用户推销自家的搜索引擎,然并卵,这个理论和绑定流氓软件的思路差不多。其实搜狗之所以能活下来,依靠的是腾讯的加持,包括QQ浏览器,以及移动端的微信一系列APP的流量导入。 不说搜狗,讲讲搜狗干的活,就提到了很有意思的东西,搜索。不得不说,这个东西牛逼,成就了
"q": "CollectTime:[2014-12-06T00:00:00.000Z TO 2014-12-10T21:31:55.000Z]",
我想跟大家先讲这么一个故事。在2017年,我有幸参与到ElasticSearch 的创始人 Shay Banon 的现场分享。Shay Banon 在谈及当年接触 Lucene 并开发 Elasticsearch 的初衷的时候, Shay Banon 认为自己参与 Lucene 完全是一种偶然。
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:
既然solr是解决大量数据全文索引的方案,因为高并发的问题,我们就要考虑solr的负载均衡了,solr提供很easy的主从复制的配置方法,那么以下我们就来配置一下solr的主从复制
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。
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)
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。
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。
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。
将/opt/solr/solr-7.3.1下的dist和contrib目录拷贝到/opt/solr/solrhome目录下.
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;
之前的文章中,我曾经多次提到一个用于数据分片的开源项目 ShardingSphere :
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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
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;
并可以在apache-tomcat-7.0.73\webapps\solr\WEB-INF\classes下新建自己的扩展词典
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
京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题,为大促活动奠定了基础。
Elasticsearch (ES)是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎,它不但稳定、可靠、快速,而且也具有良好的水平扩展能力,是专门为分布式环境设计的,Elasticsearch是面向文档型数据库,这意味着它存储的
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;
将下载后的solr文件解压,然后进入solr-xxx/bin目录,打开命令窗口,输入如下命令,启动solr节点;
大家好,今天给大家推荐一个非常奈斯的项目:boot-master,该项目整合了目前市面上最流行的技术。
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:
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