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    Python+Lucene

    pylucene让Python可以调用Lucene API实现搜索,这个项目紧跟Lucene的步调,对用惯了Python的同学来说是个福音。 pylucene是通过JCC实现的,JCC读取 jar 包里的public class/method签名,生成C++的包装类,通过JNI(Java Native Interface)调用java的class/mathod。C++代码转成Python的扩展模块,在Python虚拟机里嵌入JVM就可以用了。细节参考http://lucene.apache.org/pylucene/jcc/documentation/readme.html 。 由于Paoding跟Lucene 2.9版本以前的接口是一致的,因此找了一个最接近的PyLucene版本(pylucene 2.4),但里面的JCC比较老了,因此使用了pylucene 3.3的JCC。 下文假定 python 2.7.2安装到 /data/python-2.7.2 目录,相关源码保存在 /data/src 目录。 1 安装 Python 下载Python 2.7.2 切换到解压目录 ./configure --prefix=/data/python-2.7.2 --enable-shared make && make install export LD_LIBRARY_PATH=/data/python-2.7.2/lib 安装包 setuptools wget http://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-0.6c11.tar.gz#md5=7df2a529a074f613b509fb44feefe74e tar zxvf setuptools-0.6c11.tar.gz cd setuptools-0.6c11 /data/python-2.7.2/bin/python setup.py install 2 安装 JCC 2.10 下载 pylucene-3.3-3-src.tar.gz 切换到解压目录 cd jcc 给 setuptools打补丁 mkdir tmp cd tmp unzip -q /data/python-2.7.2/lib/python2.7/site-packages/setuptools-0.6c11-py2.7.egg patch -Nup0 < /data/src/pylucene-3.3-3/jcc/jcc/patches/patch.43.0.6c11 sudo zip /data/python-2.7.2/lib/python2.7/site-packages/setuptools-0.6c11-py2.7.egg -f cd .. rm -rf tmp ln -sf /usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0.x86_64 /usr/lib/jvm/java-6-openjdk /data/python-2.7.2/bin/python setup.py build /data/python-2.7.2/bin/python setup.py install 3 安装 PyLucene + Paoding 下载 pylucene-2.4.1-2-src.tar.gz 和 paoding-analysis-2.0.4-beta.zip tar zxvf pylucene-2.4.1-2-src.tar.gz mkdir paoding cd paoding unzip ../paoding-analysis-2.0.4-beta.zip 切换到 pylucene-2.4.1-2解压目录 vi Makefile 修改内容如下 ... # Linux (Ubuntu 8.10 64-bit, Python 2.5.2, OpenJDK 1.6, setuptools 0.6c9) PREFIX_PYTHON=/data/python-2.7.2 ANT=ant PYTHON=$(PREFIX_PYTHON)/bin/python JCC=$(PYTHON) -m jcc --shared NUM_FILES=2 ... JARS=$(LUCENE_JAR) $(SNOWBALL_JAR) $(HIGHLIGHTER_JAR) $(ANALYZERS_JAR) \ $(REGEX_JAR) $(QUERIES_JAR) $(INSTANTIATED_JAR) $(EXTENSIONS_JAR) \ /data/src/paoding/paoding-

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    Elasticsearch 简介[通俗易懂]

    Elasticsearch 是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个 IT 公司。Elasticsearch 是由 Elastic 公司创建。它的代码位于 GitHub – elastic/elasticsearch: Free and Open, Distributed, RESTful Search Engine。目前,Elasticsearch 是一个免费及开放(free and open)的项目。同时,Elastic 公司也拥有 Logstash 及 Kibana 开源项目。这个三个项目组合在一起,就形成了 ELK 软件栈。他们三个共同形成了一个强大的生态圈。简单地说,Logstash 负责数据的采集,处理(丰富数据,数据转换等),Kibana 负责数据展示,分析,管理,监督及应用。Elasticsearch 处于最核心的位置,它可以帮我们对数据进行快速地搜索及分析。

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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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