在这个信息相当繁杂的互联网时代，我们已经学会了如何利用搜索引擎这个强大的利器来找寻目标信息，比如你会在Google上搜索情人节如何讨女朋友欢心，你也会在百度上寻找正规的整容医疗机构（尽管有很大一部分广告骗子）。那么如果在你自己开发的网站系统中需要能让用户搜索一些重要的信息，并且能以结构化的结果展现给用户，下面分享的这9款Java搜索引擎框架或许就可以帮助到你了。
一、Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，当然你也可以将这三者进行组合。Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: (1)分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。 (2)实时分析的分布式搜索引擎。 (3)可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。Elasticsearch的优缺点: 优点 Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 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。 Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 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 只有一名开发者（当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此，已经有了相当活跃的维护者） 还不够自动（不适合当前新的Index Warmup API） 二、Solr简介 Solr（读作“solar”）是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。 Solr是用Java编写、运行在Servlet容器（如 Apache Tomcat 或Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码，便可对其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构，以支持更多的高级定制。 Solr的优缺点 优点 Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。 支持添加多种格式的索引，如：HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。 Solr比较成熟、稳定。 不考虑建索引的同时进行搜索，速度更快。 缺点 建立索引时，搜索效率下降，实时索引搜索效率不高。 三、Elasticsearch与Solr的比较 当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。
随着互联网数据规模的爆炸式增长, 如何从海量的历史, 实时数据中快速获取有用的信息, 变得越来越有挑战性. 一个中等的电商平台, 每天都要产生百万条原始数据, 上亿条用户行为数据. 一般来说, 电商数据一般有3种主要类型的数据系统:
Nutch 是一个开源的、 Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜 索引擎所需的全部工具。
先来看看大数据的概念。根据维基百科，大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语，因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
在当今大数据时代，数据的快速增长使得有效地管理、检索和分析数据成为企业发展的关键。Elasticsearch（以下简称ES）作为一种开源的分布式搜索和分析引擎，在这个领域中扮演着重要的角色。它不仅仅只是全文搜索，还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等。
背景 我们开发一般的企业级Web应用，其实从本质上来说，都是对数据的增删查改进行各个维度的包装。所以说，不管你的程序如何开发，基本上，都离不开数据本身。那么，在开发企业级应用的过程中，很多同学一定遇到过这样的困惑，当完成了应用程序的基本增删查改功能之后，用户会经常吐槽当下的查询功能并不能满足自己的查询需求。这是因为，通常情况下，我们基于传统的数据库进行开发，都是需要预先去进行各种方面的考虑，然后再开发相应的查询语句。与其说是查询语句，不如说是数据过滤语句。这种时候，一个全能的搜索引擎就非常有必要了，通常我们
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检 索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代)的数据。es也使用 Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:
简介：常⻅的搜索引擎，Lucene，Solr，Elasticsearch Lucene Lucene是⼀个Java全⽂搜索引擎，完全⽤Java编写。Lucene不是⼀个完整的应⽤程序，⽽是⼀个代码库和API，可以很容易地⽤于向应⽤程序添加搜索功能。 通过简单的API提供强⼤的功能 可扩展的⾼性能索引 强⼤，准确，⾼效的搜索算法 跨平台解决⽅案 Apache软件基⾦会 在Apache软件基⾦会提供的开源软件项⽬的Apache社区的⽀持。 但是Lucene只是⼀个框架，要充
当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，中软卓越专家列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。
作者：java妞妞 来源：http://blog.csdn.net/javaniuniu/article/details/71250316 当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，O
作为最受欢迎和最有活力的全文搜索引擎系统，ElasticSearch有着你无法拒绝的魅力，可以方便快速地集成到项目中储存、搜索和分析海量数据。本文我们从零开始上手来体验学习一下ElasticSearch。
搜索引擎在数据量逐步扩大之后，分布式搜索是必经之路。搜索引擎的分布式除了要考虑数据分片之外，更重要还需要考虑数据的有状态以及各组件的状态流转。在这里分享一下基于ZK设计分布式搜索引擎的一些经验和思考落地情况，包含了从单机版本到分布式版本的演进。
在好朋友lhelper的帮助下，开始学习全文搜索引擎lucene了。从网上搜索了一些全文搜索的资料后发现这方面的产品很多，光是在http://www.searchtools.com 上你可以查到100多个搜索的工具（包括源代码）。如果你在百度上以“全文搜索”为关键字 搜索的话，会发现除了理论上的介绍以外，大部分的实例都是来自lucene。为什么只有lucene这么广为接受呢？
Elasticsearch (ES)的发展历史可以追溯到 2004 年，当时 Shay Banon 创建了一个名为 Compass 的开源项目，作为一个基于 Lucene 的全文搜索引擎库。
啥？还要单独讲一下啥是搜索引擎？不就是百度、Google嘛，这玩意天天用，还轮的到你来说？
在搜索这块，lucene 是最流行的搜索库。几年前业内一般都问，你了解 lucene 吗？你知道倒排索引的原理吗？现在早已经 out 了，因为现在很多项目都是直接用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch，简称为 es。
下图红色勾选的是我们前面的系列详解的，除此之外你可以看到搜索库ElasticSearch在前十名内：
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Lucene是一套信息检索工具包，并不包含搜索引擎系统，它包含了索引结构、读写索引工具、相关性工具、排序等功能，因此在使用Lucene时仍需要关注搜索引擎系统，例如数据获取、解析、分词等方面的东西。而solr和elasticsearch都是基于该工具包做的一些封装。
随着信息技术的飞速发展，搜索引擎已成为我们获取信息的关键工具。ES8作为新一代搜索引擎技术的代表，不仅具备了强大的搜索功能，更在性能、准确性以及用户体验上有了显著的提升。本文将从基础入门到深度原理，再到综合运用实战，全面解析ES8搜索引擎。
但现在不问了,因为现在项目基本都是采用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch.
一、网络爬虫原理 Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Baidu。由此可见 Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为 Spider或者Crawler。
在之前的《Java大数据：大数据开发必须掌握的四种数据库》一文中，我们提到了MongoDB、Redis、ElasticSearch、Hbase，系列文也对MongoDB、Redis、Hbase都做了简单的入门介绍。今天是系列文的最后一篇，我们来讲全文搜索引擎Elasticsearch。
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。
apache lucene是apache下一个著名的开源搜索引擎内核，基于Java技术，处理索引，拼写检查，点击高亮和其他分析，分词等技术。
首先，来了解一下Elasticsearch，它是一个分布式可扩展高实时的搜索和分析引擎，可以很轻松的让高量级数据具有搜索分析和探寻能力，其自身的水平伸缩性可以让数据在生产环境下具有更高价值。
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。 Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎,设计用于云计算中，。能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
由于Elasticsearch的功能强大和使用简单，维基百科、卫报、Stack Overflow、GitHub等都纷纷采用它来做搜索。现在，Elasticsearch已成为全文搜索领域的主流软件之一。
Elasticsearch：官方分布式搜索和分析引擎 | Elastic在 RESTful 风格的分布式免费开源搜索和分析引擎开源中，Elasticsearch 处于领先地位，速度快，可实现水平可扩展性和可靠性，并能让您轻松进行管理。免费启用。
如今在一些中大型网站中，搜索引擎已是必不可少的内容了。首先我们看看搜索引擎到底是什么呢？搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了全文搜索，基于全文搜索 Solr，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步，而且是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索--ES。
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。
Elasticsearch是一种流行的分布式搜索引擎，可用于处理大量数据。它使用Lucene搜索引擎库作为其核心组件，可以高效地进行复杂的全文搜索、结构化搜索和分析操作。本文将详细介绍Elasticsearch的工作原理。
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
原文链接www.cnblogs.com/jajian/p/9801154.html 前言 最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。 而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。 所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索 ES。其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题。 但是先不考虑本
本系列文章参考地址： - https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html - https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html - Elasticsearch: The Definitive Guide by Clinton Gormley and Zachary Tong (O’Reilly). Copyright 2015 Elasticsearch BV, 978-1-449-35854-9。
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：
现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配，其中尤为流行的就是 ES，前几年 ES 没火的时候，大家一般用 solr。但是这两年基本大部分企业和项目都开始转向 ES 了。
计划研究一下搜索search，然后写个学习过程系列博客。开动之前先说说学习搜索的目的：不是想开发个什么搜索引擎，而是想用现成的搜索引擎在传统信息系统中引进搜索的概念和方法。对我来说，传统的管理系统legacy i.t system已经走到了尽头。根本原因是信息在量上的爆发增长，传统数据管理方式已经无法兼顾了。在我看来，除了交易管理，传统的关系数据库方式在业务管理的其它方面，特别是业务相关的数据分析、决策支持等肯定是力不从心了，这些从持续多年我所经历的数据库红色锁标记就很有说服力了。无可否认，必须想办法在大数据、分布式计算方面寻找合适的解决方案。前两年已经完成了一系列分布式计算、分布式数据库，分布式流处理等博客，足够构建一个分布式大数据平台来实现对海量数据的存储、处理了。剩下最重要的问题是如何使用平台上的这些数据，即如何能轻松又高效的使用大数据，否则前面一切努力将化为乌有。现在最迫切的需求（我认为的）就是如何对这些大数据进行高效的分析、关联，组合然后产生全面、精准的业务决策或者系统使用的支持数据。也就是说可以通过搜索把大数据平台上的数据按照业务管理要求的信息内容、表现形式提供给前端系统。
编辑 ｜ Tina 近期，阿里开源了自研的大规模分布式搜索引擎 Havenask（内部代号 HA3）。 Havenask 是阿里巴巴内部广泛使用的大规模分布式检索系统，支持了淘宝、天猫、菜鸟、优酷、高德、饿了么等在内整个阿里的搜索业务，是过去十多年阿里在电商领域积累下来的核心竞争力产品。 大数据时代，数据检索是必备的基础能力。Havenask 支持千亿级别数据实时检索、百万 QPS 查询，百万 TPS 高时效性写入保障，毫秒级查询延迟和数据更新。并具有良好的分布式架构、极致的性能优化，能够实现比现有技术方
上篇文章说了当数据量大，并且访问量大的时候，可以把业务和DB分开放在不同的服务器，这时候会出现session问题，可以通过负载均衡器来解决session问题，保证同一个会话每次都发在同一个服务器上，也可以通过单独的服务保存sesion。
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