一、lucene介绍

Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。

二、Hadoop介绍

一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

三、测试环境

1、系统windows xp

2、jdk1.6

3、cgywin

4、hadoop0.20

5、lucene2.9.4

四、测试内容

1、第一种测试形式及结果

此种形式比较简单，测试成功。

2、第二种测试形式及结果

此种形式分布式抓取数据，最终合并成一个索引，上传到hadoop，执行搜索后合并成功

3、第三种测试形式及结果

此种形式比第二种形式减少了合并索引，这样搜索必须支持多索引目录联合查询，测试成功

4、第四种测试形式及结果

此种形式是直接将索引写入内存，从内存写入hadoop目录，执行联合搜索测试成功

5、第五种测试形式及结果

此种形式接入两套hadoop集群，把抓取数据与创建索引分开，测试成功

五、与solr比较

1、solr简介

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。

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。

Solr

Solr

2、solrCloud(集群)

SolrCloud是基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案，是正在开发中的Solr4.0的核心组件之一，它的主要思想是使用Zookeeper作为集群的配置信息中心。

它有几个特色功能：

1）集中式的配置信息

2）自动容错

3）近实时搜索

4）查询时自动负载均衡

3、solr\lucene的优缺点

(1)优点

低成本、快速上手、开源社区发达，有问题基本上有现成的解决方法。
但是，也正因为如此，熟悉了solr、lucene并不能说一定可以应对任何搜索需求。因为实际场景中，有许多千奇百怪的需求、问题，往往需要面对的是用最小的改动、最方便的形式满足需求，而不是，是否满足以及多久满足的问题，要的是简单、可靠、可控、快速接入、快速处理故障。

最后汇聚成为“检索质量”，而这个标准是很难形成和取得相应口碑的。经验成为了搜索中的重要财富，而solr、lucene原理、源码只是一种最为基础和最为不可缺失的工具。理解了这些，是可以复制一个solr、lucene的，但是无法复制solr、lucene已经形成的开源经验、应用经验、讨论氛围等。

(2)缺点

短板越多，反应solr、lucene已经支持的场景非常多，提供服务的功能非常强大。所谓的短板，完全可以成为solr、lucene在生成环境中的应用特殊性所在、亮点所在。

1) http 请求做了cache，有时候会出现新数据不可见，cache滞后的问题。—cache优化下也不是问题

2) admin 后台页面，支持中文、复杂查询语法上，欠友好。—自己稍加扩展也不是问题

3) swap core的时候，单结点多core，并且core对应的索引比较大的时候，切换过程出现内存2倍化现象，甚至超时现象。—如果分前后排切换这些都不是问题了。

4) index build和index search往往在一起，导致全量过程，磁盘峰值3倍化。一份原来的、一份新建的、一份优化的时候。—-当然，build和search分离是可以解决这个问题的，也是常规做法。

5) build 和search在一起，也使得build和search的一些参数设置不能区别对待，尤其是build和search合体的时候，预留磁盘、内存等加速build，反而影响search。—-当然可以
build search分离搞定

6) 分布式查询，如果有merge，性能有些问题。—-当然可以将数据分区，避免merge

7) 得分因子是可以调整的，但是得分因子的增加、得分公式的扩展，无法直接从solr配置插入。—-但是，可以扩展lucene的代码或者参数spanquery，重新一个query，插入solr，这样工作量稍大.另外，社区提供了bm25、pagerank等排序batch，对lucene有所以了解后，就可以直接引用了。

8) solr分布式索引全量、增量控制粒度，尚不够友好。指定结点、任何时刻全量，指定条件下增量都不够顺利。尽管solr提供了自定义扩展实现方法。这些也不是很大问题。

9) solr build和search和在一起，数据和业务其实绑定在一起了，没有彻底隔离。使得在上100个core的时候，数据源管理维护变得非常消耗资源。直接引入hadoop或者其他nosql存储时目前最流行的用来隔离数据和业务耦合性了。开源的分布式lucene方案非常多.

10) ABTest 共享相同索引目录，而不同排序或者不同分词 solr不能直接支持

11) ABTest 独立索引目录，不同排序或者不同分词，solr也不能直接支持

12) 一个core对应多个子目录，查询既可以查指定子目录也可以全部子目录查，以及更新某个子目录索引或者全部子目录索引，solr也不能直接支持，而这些在大数据量的时候是需要支持这些功能的。

13)solr或者lucene目前不支持快速的“局部”更新。这里是指对document的某个字段的快速更新，目前是需要传入完整的document，然后add进去。如果document的不变字段来源多个源的话，IO、计算资源有些浪费，如果更新量不大还好。—当然可以对更新的单独开辟内存来处理，而更大的那个基本索引不去动他。

14)solr不支持第三方条件过滤。例如从倒排中过滤处理一批doc，而这些doc需要与外部源进行doc域值过滤。问题主要是第三方信息动态性太强，不利于直接写索引中去。

15）solr 在支持中文分词的时候，有很多第三方包可以引入，但需要扩展queryparse有时候，总体看有优势也有劣势。优势是引入方便，劣势是词库、算法体系和lucene的不完全兼容，扩展、完善不是那么容易。

16)在排序上，对与去重或者对应基于时间动态性上，还没有现成的支持。去重是指排序的前几条结果，可能某个域值完全相同了，或者某几个域值完全相同，导致看起来，靠前的结果带有一些关联字段的“聚集性”，对有些应用来说，并不是最好的。
在时间因素上动态性，也没有直接支持，也只能靠间接的按时间排序来实现。
这个问题其实不是lucene、solr要关注的吧，应该是应用的特殊性导致的吧。

17) solr、lucene输出的日志，尚没有一个通用的分析工具，包括高频词、查询query聚合性等。只能自行去解析。

18) 在支持推荐上，还不能将log信息直接关联起来，推荐也基本上靠离线计算好，导入倒排索引，查询再关联起来。

19) 当内存30个G 以上，单节点索引数据量比较大的时候，jvm环境下FGC和内存管理显得非常辣手。调优需要仔细的测试

20) lucene很少面向接口，solr很多面向接口，插件化、可扩展使得solr很灵活

21)对于垂直型的平台化搜索，支持N个不同应用、不同schema、不同数据源、不同更新频率、不同查询逻辑、不同访问请求量、不同性能指标要求、不同机器配置、垂直扩容、水平扩容，solr显得不够胜任，尽管solrcloud中已经有非常多的宝贵设计经验。

22)流控和数控，solr也不能直接支持。访问请求不支持定时和定量控制，索引垂直扩容（增加索引副本，支撑更多访问请求）、索引水平扩容（增加索引分区数，支撑更多数据量，平衡性能和空间压力）

23) solr自容错还不够强大。例如schema变更导致的不合理检测以及配置错误的回滚、solrconfig的一些参数不能动态获取，必须事先配置好。oom之后不能自动reload！请求量大的时候也不能抛弃一些请求。

24) 基于位操作的高级应用还不够灵活，例如boolean 存储和facet、byte[]存储和facet、group等，支撑仍然不够友好。

25) query parse基本没有预测功能，不能调整query顺序和自动收缩条件。当然一般情况下是不需要这么复杂的优化。

26）一些比较变态的查询需求不是特别高效。例如查询某个域不空。当然可以将空域采取默认值代替，查询默认值再过滤。

27)对于唯一值域，没有优化，导致唯一值域的term数据膨胀。最常见的就是更新时间、上传时间等，占了非常大的term比例。

28)multivalue 字段，实质是建立多个相同域名的字段，并不是一个域。对于域值很多内容的话，只好和在一起保存。同时，long int short float double 等数组不能直接作为一个类型保存，全部得转为字符存储。空间和效率有些低。

29)有些词出现的频率特别高，导致该词的倒排连非常长，solr、lucene也没有干涉。任务交给应用自己斟酌，实际上solr单节点对于命中超过100w的，并多字段排序的时候，cache失效时性能非常糟糕的。

30)solr\lucene 对千万级别应用非常擅长，亿级别应用需要慎重对待。