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ElasticSearch大数据分布式弹性搜索引擎使用

比如,商品中心的上千万的sku需要实时搜索,再到海量的在线订单实时查询都需要用到搜索。 在一些DevOps的工具中都需要es来提供强大的实时搜索功能。值得花点时间好好研究学习下。...这个配置在《ElasticSearch 可扩展的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的坑。...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的搜索引擎了。come on。...4.2.index开发 索引开发一般步骤比较简单,首先建立对应的mapping映射,配置好各个type中的field的特性。...参考书籍《ElasticSearch 可扩展的开源弹性搜索解决方案》、《ElastcSearch权威指南》。

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搜索引擎中的URL散列

散列(hash)也就是哈希,是信息存储和查询所用的一项基本技术。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的网页。...最理想的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的数字,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的几率就加大,所以同一个网站下的网页URL冲突的几率也就很大,特别是那些带参数的动态网页URL。...所以我可以将原始的URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大的改善,本人通过大量的实验发现先对URL进行一次MD5的加密,然后再对加密后的这个串再哈希这样大大提高了哈希的效率。...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。

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    php记录搜索引擎爬行记录的实现代码

    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中。...PS:php获取各搜索蜘蛛爬行记录的代码 支持如下的搜索引擎:Baidu,Google,Bing,Yahoo,Soso,Sogou,Yodao爬行网站的记录! 代码: php /** function get_naps_bot() { $useragent /**【本文中一些PHP版本可能是以前的,如果不是一定要,建议PHP尽量使用7.2以上的版本】**/= strtolower...> 以上所述是小编给大家介绍的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的。在此也非常感谢大家对网站的支持!

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    微信搜索引擎中索引的分布式演进

    大家最熟悉的商业搜索系统莫过于baidu、google,而ElasticSearch (ES)是迄今为止最为成功的开源搜索引擎。在搜索引擎中,通常会采用倒排索引,用以提升检索性能。...笔者所在的微信搜一搜中,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,包括百度在内的大多数企业级搜索系统都采用了这类分离的架构。...对Searcher中的每个节点来说,每次召回相当于在索引中查找TopK的过程,如果每个节点只有一个索引,其检索资源利用率是最高的,实际上多数商业搜索中也是这么做的。...在搜索引擎中,Lucene也符合LSM思想,与LevelDB不同的是,其在内存中的索引更复杂,并不是简单按key排序,而是按倒排建立索引。...在超大型搜索业务中,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中真正拆分,独自进行批处理。在百亿到千亿文档的大型Web搜索系统中,往往还需要进行冷热数据分离。

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    倒排索引-搜索引擎的基石

    但对于搜索引起,他它并不能满足其特殊要求: 1)海量数据:搜索引擎面对的是海量数据,像Google,百度这样大型的商业搜索引擎索引都是亿级甚至几千的网页数量 ,面对如此海量数据 ,使得数据库系统很难有效的管理...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中的存储位置的映射...一个单词的水平反向索引(或者完全反向索引)又包含每个单词在一个文档中的位置。 后者的形式提供了更多的兼容性(比如短语搜索),但是需要更多的时间和空间来创建。...图1 倒排列表 在实际的搜索引擎系统中,并不存储倒排索引项中的实际文档编号,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的更新(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,之后更新内存中维护的临时索引,文档中出现的每个单词,在其倒排表列表末尾追加倒排表列表项

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    基础架构中的弹性意义,评估弹性水平以及实现弹性的方法

    基础架构中的弹性弹性的意义在基础架构的设计和运维中,弹性是非常重要的一个概念。弹性的主要意义是指系统的可恢复性和容错性,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。...弹性能够提高系统的可用性和稳定性,减少系统崩溃和业务中断的风险。...评估弹性水平的方法为了评估一个基础架构的弹性水平,可以从以下几个方面入手:故障容忍性:一个弹性的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。...实现弹性的技术为了实现基础架构的弹性,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的弹性,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中的重要概念,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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    搜索引擎的高级搜索方法

    1.site: site是最常用的搜索指令,它是用来搜索某个域名下的所有文件(注意:文件须是搜索引擎收录的文件)。 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中搜索"郭*纲",其中*号代表了任何文字。返回的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)中的页面。...8.alltitle: 该标签返回的结果是页面标题中包含多组关键词的文件,如:alltitle:SEO搜索引擎优化就相当于intitle:SEO intitle:搜索引擎优化返回的是标题中既包含"SEO..."也包含"搜索引擎优化"的页面。...但是现在Google对这个指令只返回其索引库中的一部分,而且是近乎随机的一部分,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中的实践

    :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的,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NoSQL中的Elasticsearch...创建工程时勾选Nosql中的es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的依赖: ...数据插入效果 我们来做一下搜索的测试:例如我要搜索关键字“南京” 我们在浏览器中输入: http://localhost:6325/entityController/search?...name=南京 搜索结果如下: ? 关键字“南京”的搜索结果 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了!...当然这里用的是standard分词方式,将每个中文都作为了一个term,凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来,只是评分不同而已,当然还有其他的一些分词方式,此时需要其他分词插件的支持,此处暂不涉及

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    泄漏在搜索引擎中的敏感信息

    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。其中最流行的方式是使用Google Dorks,从Google搜索引擎来搜索网站信息、漏洞,甚至是已被挂马的后台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作为编程语言的用户,暴露的用户名和密码比较多。...Google搜索 名称 说明 例子 intitle 标题中的关键字 intile:”Baidu” intext 正文中的关键字 intext:”web-shell” inurl 域名 inurl:”/gallery.html...最后导致数据库频频出现问题,还以为是代码的问题,疯狂地修改加固,其实不是代码的漏洞,而是自己的疏忽。 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中,别人就会偷窥你的隐私。

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    使用PHP+Sphinx建立高效的站内搜索引擎

    Sphinx是什么 Sphinx由俄罗斯人Andrew Aksyonoff 开发的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的特性 l  高速索引 (在新款CPU上,近10 MB/秒); l  高速搜索 (2-4G的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的文本,100M...文档); l  提供良好的相关性排名 l  支持分布式搜索; l  提供文档摘要生成; l  提供从MySQL内部的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官方提供的api),开始php程序的编写。...,第二个查询的索引名称,mysql索引名称(这个也是在配置文件中定义的),多个索引名称以,分开,也可以用*表示所有索引。

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    ElasticSearch搜索引擎在SpringBoot中的实践

    :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的,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NoSQL中的Elasticsearch...依赖,来张图说明一下吧: [创建工程时勾选Nosql中的es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的依赖:...id=5&name=中国南边好像没有叫带京字的城市了 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] 我们来做一下搜索的测试: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”的搜索结果] 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了!...当然这里用的是standard分词方式,将每个中文都作为了一个term,凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来,只是评分不同而已,当然还有其他的一些分词方式,此时需要其他分词插件的支持,此处暂不涉及

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    javaScript中的搜索引擎:Elasticsearch与Solr

    在现代Web应用中,搜索引擎是提升用户体验、优化信息检索的关键技术。在JavaScript开发领域的话,Elasticsearch和Solr是两款广受欢迎的搜索引擎。...SolrSolr同样基于Lucene构建,是一个强大的开源搜索引擎,它提供了丰富的功能和优异的性能,适用于大规模数据搜索和索引。Solr以其稳定性和强大的查询语言而闻名。...:适用于需要实时索引和搜索的场景,如社交媒体、在线聊天等。...Elasticsearch和Solr都是强大的搜索引擎,虽然在实现搜索功能时有不同应用方式,但在实际应用中各有千秋。选择哪一款搜索引擎取决于项目的具体需求。...开发者应根据项目特点、性能要求以及个人偏好来选择最合适的搜索引擎。

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    MySQL 中的全文索引:强大的文本搜索利器

    在 MySQL 数据库中,全文索引是一种非常有用的功能,它可以帮助我们快速地在大量文本数据中进行搜索。那么,什么是 MySQL 中的全文索引呢?它又是如何工作的呢?让我们一起来深入了解一下。...例如,在一个包含文章内容的数据库表中,如果我们想要搜索包含特定关键词的文章,使用全文索引可以大大提高搜索的效率。...经过分析后的文本被存储在全文索引中,以便后续的搜索操作。 索引构建 在分析完文本后,MySQL 会构建全文索引。全文索引通常是一种倒排索引结构,它将每个单词与包含该单词的记录列表相关联。...搜索过程 当我们执行全文搜索时,MySQL 会将搜索关键词进行同样的分析处理,然后在全文索引中查找与关键词相关联的记录。...MySQL 中的全文索引是一种非常强大的功能,它可以帮助我们在大量文本数据中进行快速的全文搜索。

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    「Elasticsearch + Lucene」搜索引擎的架构、倒排索引和搜索过程

    据说,Shay的妻子还在等着她的食谱搜索引擎,而他已经在大公司忙的“一发不可收拾”… 浪漫的故事开启了技术的起飞 。。。...IndexWriter调用函数addDocument将索引写入到索引文件夹中 搜索过程如下: IndexReader将磁盘上的索引信息读入到内存,INDEX_DIR就是索引文件存放的位置。...ElasticSearch的核心就是搜索,而搜索的核心就是倒排索引。...此文档可能仍然能被搜索到,但会从结果中过滤掉。当分段合并时(我们将在后续的帖子中包括段合并),在.del文件中标记为已删除的文档不会被包括在新的合并段中。现在,我们来看看更新是如何工作的。...对文档的每次更改都会产生一个新的版本号。当执行更新时,旧版本在.del文件中被标记为已删除,并且新版本在新的分段中编入索引。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 中的弹性伸缩

    kubernetes 的出现极大的简化了应用更新和扩容的流程,在部署工作负载波动较大的应用时,我们时常会遇到几个问题: 应用的副本数该设置为多少?...中,周期性的去获取相关 pod 的 metrics 信息(比如cpu/mem使用率,连接数等等),在获取到具体的 metrics 信息之后,HorizontalPodAutoscaler 会根据相关的设置...可以看到 HorizontalPodAutoscaler 中采用的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 的负载也会降低一半,实际的业务程序很难满足这个需求,因此在实际使用中需要配合自身对业务程序的预估设置动态扩容规则...VerticalPodAutoscaler 的工作原理可以简述为下图: [vpa] VerticalPodAutoscaler 并不默认内置于 kube-controller-manager 中,而是需要在集群中部署额外的组件...由于当前在 kubernetes 中,修改 pod request 必定会触发 pod 的重新创建,所以在应用 VerticalPodAutoscaler 时,一般配合 deployment 或其他控制器的滚动更新重新创建

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