Ⅰ java框架 lucene全文检索技术 学习路线
Lucene的使用主要体现在两个步骤：1 创建索引，通过IndexWriter对不同的文件进行索引的创建，并将其保存在索引相关文件存储的位置中。2 通过索引查寻关键字相关文档。
Ⅱ lucene如何根据数据库数据创建索引创建索引后如何从从中筛选出记录分别是哪一行的数据
这你都不会，你还是去看看教程吧。
Ⅲ lucene 生成的三个文件是干什么用的
segment_N文件存储的是当前正处于激活状态的索引文件的信息，也就是当前操作的索引文件的维护信息。 在这里N=3，N的最大值可以设定的，一般默认是10，就是说内存中到10个segment文件就合并一次。segment.gen文件是专门用于管理segment_N文件的。cfs文件不一定是以0开头的，它存的是索引。
Ⅳ java web 怎么用solr
1、将解压包中的solr-4.7.1/dist/solr-4.7.1.war复制到tomcat_dir/webapps/目录，并命名为solr.war。2、将solr-4.7.1/example/lib/ext/目录下的jar文件复制到tomcat/lib目录下，将solr-4.7.1/example/resources/下的log4j.properties文件复制到tomcat_dir/lib目录下;切把 solr-4.7.1/example/solr，复制到tomcat_dir/bin下。3、修改tomcat_dir/conf/server.xml<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" URIEncoding="UTF-8" />4、创建solr.xml，存放在路径：tomcat/conf/Catalina/localhost/solr.xml，内容：<Context path="/solr" docBase="C:\Tomcat 7.0\webapps\solr.war" debug="0" crossContext="true"> <Environment name="solr/home" type="java.lang.String" value="C:\Tomcat 7.0\bin\solr\" override="true" /></Context>PS：上面的docBase和value路径中不能存在中文字符，否则会出现404错误。5、将C:\Tomcat 7.0\webapps下的solr.war包，启动项目解压；然后再添加几个jar包： solr-4.7.1\dist\solr-dataimporthandler-4.7.1.jar; solr-4.7.1\dist\solr-dataimporthandler-extras-4.7.1.jar; 还要加载数据库驱动包：mysql-connector-java-3.1.13-bin.jar6、在C:\Tomcat 7.0\bin\solr\collection1\conf 下的solrconfig.xml增加以下数据库配置：<requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler"> <lst name="defaults"> <str name="config">data-config.xml</str> </lst> </requestHandler>7、将tomcat\bin\solr\collection1\conf下增加data-config.xml文件，内容如下：<dataConfig> <dataSource type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://192.168.1.221:3306/tmsdb" user="root" password="123456"/> <document name="content"> <entity name="node" query="select id,author,title,content from solrdb"> <field column="id" name="id" /> <field column="author" name="author" /> <field column="title" name="title" /> <field column="content" name="content" /> </entity> </document> </dataConfig>8、增加中文分词器，ik-analyzer的配置如下：①目前的中文分词主要有两种 1，基于中科院ICTCLAS的隐式马尔科夫hhmm算法的中文分词器，例如smartcn等。（不支持自定义扩展词库） 2，基于正向迭代最细粒度切分算法（正向最大匹配并且最细分词）例如IK，庖丁等（支持自定义扩展词库） 安装分词前，可以去下载IK的分词包 ：IK-Analyzer-4.7.1-0.0.1-SNAPSHOT.jar下载完毕后，将此包放进tomcat\solr的\WEB-INF\lib下面：tomcat\webapps\solr\WEB-INF\lib 。下面需要在solr的schemal.xml进行分词器注册:<!– 配置IK分词器 –> <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100"> <analyzer type="index"> <!– 分词–> <tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory"/> <!– 禁用词过滤根据情况使用–> <!– <filter class="org.wltea.analyzer.lucene.IKStopFilterFactory"/> –> </analyzer> <analyzer type="query"> <!– 分词–> <tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory"/> <!– 禁用词过滤根据情况使用–> <!– <filter class="org.wltea.analyzer.lucene.IKStopFilterFactory"/>–> </analyzer> </fieldType>最后还得配置一个引用字段就OK了<field name="ik" type="text_ik" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>②它的安装部署十分简单，将IKAnalyzer2012.jar部署亍项目的lib目录中；IKAnalyzer.cfg.xml不stopword.dic文件放置在class根目录（对于web项目，通常是WEB-I NF/classes目彔，同hibernate、log4j等配置文件相同）下即可 ；然后配置solr4.7中schema.xml配置解析器：<schema name="example" version="1.1"> …… <fieldType name="text" class="solr.TextField"> <analyzer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/> </fieldType> …… </schema>
Ⅳ 求Java全文检索技术Lucene教程，高手请赐教，谢谢了
http://download.csdn.net/source/694558 http://wenku..com/view/cf7da5e9856a561252d36f5f.html http://www.javaeye.com/wiki/topic/428480 http://bbs.chinaunix.net/thread-1180531-1-1.html 这几个地方一定有你想要的！
Ⅵ Lucene的IndexWriter()的第一个参数必须是dierctory吗
从API上看3.0确实只接受directory类型的参数。
Ⅶ 推荐如何系统的学习JAVA
我看最新的回答都是16年了，三年过去了，市场对java技术的需求发生了很大的变化，在三年前到企业去面试，面试官不会问道企业级的框架，ssm这些都不会问道，但是现在要会分布式架构，微服务架构，CC服务这些，企业面试官才会愿意跟你聊，跟你探讨，IT行业的技术发展特别快，需要我们不断的更新新的技术，java包含了6大阶段，273个技能点，现将技能点列举如下：
第一阶段：java基本功修炼
1.认识计算机硬件
2.计算机组成原理
3.计算机软件知识
4.计算机网络知识
5.常用网络应用操作
6.认识计算机病毒
7.逻辑训练
8.初识Java
9.变量和数据类型
10.选择结构
11.循环结构for
12.循环结构do-while
13.循环结构while
14.多重循环及程序调试
15.循环进阶
16.一维数组及经典应用
17.二维数组
18.认识类与对象
19.方法及方法重载
20.封装与继承
21.方法重写与多态
22.项目实战-汽车租赁系统
23.抽象类和接口
24.异常
25.项目实战-QuickHit
26.Java中的集合类型
27.List集合
28.Set集合
29.HashMap集合
30.Iterator
31.Collections算法类及常用方法
32.enum
33.包装类及装箱拆箱
34.String、StringBuffer类常用方法操作字符串
35.Date、Calendar
36.Math类常用方法
37.IO/NIO
38.字节输入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)
39.字节输出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)
40.字符输入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)
41.字节输出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)
42.文件复制
43.Serialize、Deserialize
44.职场晋升力：四象限时间管理与精力管理
45.多线程(Thread、Runnable)
46.ThreadLifeCycle
47.线程的调度
48.线程的同步和死锁
49.ThreadPool
50.职场晋升力：团队合作
51.Socket(TCP、UDP)
52.XML概念、优势、规范
53.XML中特殊字符的处理
54.使用DOM读取、添加、删除、解析 XML数据
第二阶段：javaweb开发
55.搭建和配置MySQL数据库
56.数据库增、删、查、改语句
57.事务
58.视图
59.数据库备份与恢复
60.数据库用户管理
61.数据库设计
62.项目实战-银行ATM存取款机系统
63.走进 HTML和CSS
64.列表表格及表单美化
65.CSS 高级操作
66.Bootstrap
67.CSS 组件
68.JavaScript面向对象
69.JavaScript判断、循环
70.JavaScript闭包
71.JavaScript语法
72.Bootstrap综合案例
73.HTML5、CSS3
74.jQuery基础
75.jQuery基本操作
76.jQuery事件与特效
77.jQuery Ajax
78.jQuery插件
79.搭建Web 环境初识JSP
80.JSP九大内置对象
81.JSP实现数据传递和保存
82.JDBC
83.单例模式、工厂模式
84.MVC、三层模式
85.Commons-fileupload、CKEditor
86.分页查询
87.EL 与 JSTL
88.Servlet与Filter
89.Listener与MVC
90.Ajax 与 jQuery
91.jQuery的Ajax交互扩展
92.项目实战—使用Ajax技术改进新闻发布系统
93.反射
94.Linux系统的安装
95.在Linux中管理目录和文件
96.在Linux中管理用户和权限
97.在Linux服务器环境下安装软件和部署项目
98.职场晋升力：职场沟通
第三阶段： 企业级框架开发
99. MyBatis 环境搭建
100. SQL 映射文件
101. 动态SQL
102. MyBatis 框架原理
103.SpringIOC
104.构造注入、依赖注入、注解
105. Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事务
处理)
106. Spring 数据源(属性文件、JNDI)、Bean 作用域
107. Spring 框架的运行原理
108.SpringMVC 体系概念
109.SpringMVC 之数据绑定、数据效验、
110.SpringMVC 之视图及视图解析
111.SpringMVC 之文件上传、本地化解析
112.SpringMVC 之静态资源处理、请求拦截器、异常处理
113.Oracle数据库环境搭建、安装
114.Oracle数据库 SQL、分页、备份、还原
115.Hibernate 概念、依赖
116.HQL查询语言
117.Hibernate 中配置关联映射
118.HQL连接查询与 Hibernate注解
119.Struts2概念、依赖
120.Struts2配置
121.OGNL表达式
122.Struts2拦截器
123.SSH框架整合
124.使用Maven构建项目
125.使用Struts2实现Ajax
126.Jsoup网络爬虫
127.多线程网络爬虫
128.反爬及反反爬策略
129.通用爬虫设计
130.Echart图表分析
131.IKAnalyzer分词
132.企业框架项目实战-代理商管理系统
133.企业框架项目实战-SL 会员商城
134.企业框架项目实战-会员管理系统
135.企业框架项目实战-互联网招聘信息采集分析平台
第四阶段： 前后端分离开发
136.GitHub
137.Git基础(checkout、pull、commit、push、merge等)
138.Git进阶(多分支协作)
139.GitLab
140.IDEA的使用
141.Maven介绍(概念、仓库、构建、命令)
142.使用Maven构建WEB项目
143.使用Maven构建多模块项目
144.使用Maven搭建私服仓库
145.Scrum框架介绍(三个角色、三个工件、四个会议)
146.ScrumTeam组建团队
147.产品需求和用户故事
148.每日立会
149.使用敏捷-Scrum方式开发管理实战
150.前后端分离、分布式集群架构、垂直架构
151.SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合实战
152.Git、Maven私服Nexus
153.第三方接入技术（微信、阿里）
154.MySQL电商实战
155.Redis（缓存服务）
156.搜索引擎-Solr
157.集成APIDoc工具-Swagger
158.图片自动化处理：Tengine+LUA+GraphicsMagic
159.手机、邮箱注册
160.单点登录 Token
161.OAuth2.0认证
162.Jsoup网络爬虫(多线程爬虫/代理 IP爬虫)
163.ExecutorService线程池
164.IK中文分词
165.Postman
166.ReactJS
167.webpack
168.职场晋升力：简历撰写
169.程序猿面试宝典之项目面试
170.大型互联网旅游电商项目实战-爱旅行
第五阶段： 分布式微服架构开发
171.SpringBoot环境搭建
172.SpringBoot常用技能
173.SpringBoot整合Redis
174.SpringBoot整合Mybatis
175.微服务架构及架构设计
176.消息队列
ActiveMQRabbitMQ
177.分布式事务
178.分布式锁 Redis-setnx
179.Zookeeper注册中心
180.基于 ActiveMQ实现高并发
181.Docker环境搭建
182.Docker镜像加速
183.Docker容器管理
184.Docker镜像管理
185.Docker容器文件备份
186.Dockerfile
187.Docker私服仓库
188.真实互联网高并发电商项目实战-双十一抢购
189.可视化监控 Portainer
190.DockerCompose 容器编排
191.DockerCompose扩容、缩容
192.DockerSwarm集群编排
193.Jenkins安装、插件配置
194.Jenkins配置普通任务
195.Jenkins配置管道任务
196.Jenkins自动发布服务
197.Spring CloudEureka
198.Spring CloudFeign
199.Spring CloudRibbon
200.Spring CloudZuul
201.Spring CloudConfig
202.Spring CloudHystrix
203.Spring CloudSleuth
204.Spring BootAdmin
205.Eureka注册原理探秘
206.SpringCloud 大坑解读
207.Zipkin
208.Zipkin整合RabbitMQ
209.Zipkin整合MySQL
210.ELK日志收集
211.Kafka
212.Elasticsearch映射管理
213.Elasticsearch查询/复合查询
214.Elasticsearch集群/集群规划
215.Elasticsearch聚合
216.Elasticsearch集群监控
217.Elasticsearch插件
(Head/BigDesk)
218.Mycat读写分离
219.Mycat一主多从
220.Mycat多主多从
221.Mycat数据分片
222.Redis
223.Redis-Redlock
224.Elasticsearch环境搭建
225.Elasticsearch客户端
226.Elasticsearch索引管理
227.Elasticsearch文档管理
228.Mycat集群
229.Jmeter 并发测试
230.Jmeter 生成测试报告
231.微信登录
232.微信支付
233.支付宝支付
234.网络地图
235.Sonar本地检测
236.Sonar+Jenkins线上检测
237.CI/CD
238.SpringBoot改造爱旅行项目实战
239.大型互联网票务类电商项目实战-大觅网
240.ES6概念(les、const)
241.ES6对象和数组
242.ES6函数扩展
243.VUE环境搭建
244.VUE.JS指令
245.VUE 交互
246.VUE 实例生命周期
247.VUE 组件
248.VUE项目环境配置及单文件组件
249.VUE 路由
第六阶段：cc服务
250. Spring Cloud Gateway
251. Consul
252. Nacos
253. Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 对比分析
254. Prometheus + Grafana
255. ES 分布式存储原理
256. NoSQL 数据库解决方案(Redis、MongoDB)
257. OAuth2.0 认证( authorization code 模式)
258. OAuth2.0 认证( implicit 模式)
259. OAuth2.0 认证( resource owner password credentials 模式)
260.OAuth2.0认证( clientcredentials模式)
261.NAS/FastDFS分布式文件存储
262.Python基础
263.Python爬虫
264. 大数据及 Hadoop 概述
265. 分布式文件系统 HDFS
266. 分布式计算框架MapRece
267. 分布式列式数据库 HBase
268. Hadoop 综合应用
269. 面试大局观
270. 职业规划
271. 项目面试
272. 具体业务场景化解决方案
273. 更多技术专题持续增加中
Ⅷ lucene 并发量怎么解决啊
应用的设计要点==============如果MySQL应用占用的CPU超过10%就应该考虑优化了。如果这个服务可以被其他非数据库应用代替（比如很多基于数据库的计数器完全可以用WEB日志统计代替）最好将其禁用：非用数据库不可吗？虽然数据库的确可以简化很多应用的结构设计，但本身也是一个系统资源消耗比较大的应用。在某些情况下文本，DBM比数据库是更好的选择，比如：很多应用如果没有很高的实时统计需求的话，完全可以先记录到文件日志中，定期的导入到数据库中做后续统计分析。如果还是需要记录简单的2维键－值对应结构的话可以使用类似于DBM的HEAP类型表。因为HEAP表全部在内存中存取，效率非常高，但服务器突然断电时有可能出现数据丢失，所以非常适合存储在线用户信息，日志等临时数据。即使需要使用数据库的，应用如果没有太复杂的数据完整性需求的化，完全可以不使用那些支持外键的商业数据库，比如MySQL。只有非常需要完整的商业逻辑和事务完整性的时候才需要Oracle这样的大型数据库。对于高负载应用来说完全可以把日志文件，DBM，MySQL等轻量级方式做前端数据采集格式，然后用Oracle MSSQL DB2 Sybase等做数据库仓库以完成复杂的数据库挖掘分析工作。有朋友和我说用标准的MyISAM表代替了InnoDB表以后，数据库性能提高了20倍。数据库服务的主要瓶颈：单个服务的连接数对于一个应用来说，如果数据库表结构的设计能够按照数据库原理的范式来设计的话，并且已经使用了最新版本的MySQL，并且按照比较优化的方式运行了，那么最后的主要瓶颈一般在于单个服务的连接数，即使一个数据库可以支持并发500个连接，最好也不要把应用用到这个地步，因为并发连接数过多数据库服务本身用于调度的线程的开销也会非常大了。所以如果应用允许的话：让一台机器多跑几个MySQL服务分担。将服务均衡的规划到多个MySQL服务端口上：比如app_1 ==> 3301 app_2 ==> 3302…app_9 ==> 3309。一个1G内存的机器跑上10个MySQL是很正常的。让10个MySQLD承担1000个并发连接效率要比让2个MySQLD承担1000个效率高的多。当然，这样也会带来一些应用编程上的复杂度；使用单独的数据库服务器（不要让数据库和前台WEB服务抢内存），MySQL拥有更多的内存就可能能有效的进行结果集的缓存；在前面的启动脚本中有一个-O key_buffer=32M参数就是用于将缺省的8M索引缓存增加到32M（当然对于）应用尽量使用PCONNECT和polling机制，用于节省MySQL服务建立连接的开销，但也会造成MySQL并发链接数过多（每个HTTPD都会对应一个MySQL线程）；表的横向拆分：让最常被访问的10%的数据放在一个小表里，90%的历史数据放在一个归档表里（所谓：快慢表），数据中间通过定期“搬家”和定期删除无效数据来节省，毕竟大部分应用（比如论坛）访问2个月前数据的几率会非常少，而且价值也不是很高。这样对于应用来说总是在一个比较小的结果级中进行数据选择，比较有利于数据的缓存，不要指望MySQL中对单表记录条数在10万级以上还有比较高的效率。而且有时候数据没有必要做那么精确，比如一个快表中查到了某个人发表的文章有60条结果，快表和慢表的比例是1:20，那么就可以简单的估计这个人一共发表了1200篇。Google的搜索结果数也是一样：对于很多上十万的结果数，后面很多的数字都是通过一定的算法估计出来的。数据库字段设计：表的纵向拆分（过渡范化）：将所有的定长字段（char, int等）放在一个表里，所有的变长字段（varchar,text,blob等）放在另外一个表里，2个表之间通过主键关联，这样，定长字段表可以得到很大的优化（这样可以使用HEAP表类型，数据完全在内存中存取），这里也说明另外一个原则，对于我们来说，尽量使用定长字段可以通过空间的损失换取访问效率的提高。在MySQL4中也出现了支持外键和事务的InnoDB类型表，标准的MyISAM格式表和基于HASH结构的HEAP内存表，MySQL之所以支持多种表类型，实际上是针对不同应用提供了不同的优化方式；仔细的检查应用的索引设计：可以在服务启动参数中加入 –log-slow-qu
Ⅸ lucene 功能强大吗相比百度谷歌差多远
一点都不难，我们毕业设计就用lucene做的，写一个简单的搜索引擎，几百行代码就成了。占多大内存影响因素很多：1、你存储lucene索引位置（硬盘还是内存），2、你程序写的好不好，3你要索引站内文件还是这个互联网的，至于第三个问题，你自己想想看，人家网络和google是专门有公司运营的，当然比你一个人写的强大多了，在一个问题就是lucene只是一个工具包，不能和网络，google比的
