刘超觉先

摘要： 一、文件的打开 1.1、客户端 HDFS打开一个文件，需要在客户端调用DistributedFileSystem.open(Path f, int bufferSize)，其实现为： public FSDataInputStream open(Path f, int bufferSize) throws IOException { return new DFSClient.DFSDataInputStream( dfs.open(getPathName(f), bufferSize, verifyChecksum, statistics)); } 其中dfs为Distributed... 阅读全文

摘要： 一、基本原理 有时候我们需要实现一个公共的模块，需要对多个其他的模块提供服务，最常用的方式就是实现一个Socket Server，接受客户的请求，并返回给客户结果。 这经常涉及到如果管理多个连接及如何多线程的提供服务的问题，常用的方式就是连接池和线程池，基本流程如下： 首先服务器端有一个监听线程，不断监听来自客户端的连接。 当一个客户端连接到监听线程后，便建立了一个新的连接。 监听线程将新建立的连接放入连接池进行管理，然后继续监听新来的连接。 线程池中有多个服务线程，每个线程都监听一个任务队列，一个建立的连接对应一个服务任务，当服务线程发现有新的任务的时候，便用此连接向客户端提供服务。 一.. 阅读全文

摘要： 在有关Lucene的问题(7)，讨论了使用Lucene内存索引和硬盘索引构建实时索引的问题。 然而有的读者提到，如果涉及到文档的删除及更新，那么如何构建实时的索引呢？本节来讨论这个问题。 1、Lucene删除文档的几种方式 IndexReader.deleteDocument(int docID)是用 IndexReader 按文档号删除。 IndexReader.deleteDocuments(Term term)是用 IndexReader 删除包含此词(Term)的文档。 IndexWriter.deleteDocuments(Term term)是用 IndexWriter 删除包.. 阅读全文

摘要： Lucene 原理与代码分析系列文章已经基本告一段落，可能问题篇还会有新的更新。完整版pdf可由以下链接下载。Lucene 原理与代码分析完整版目录如下：目录目录第一篇：原理篇第一章：全文检索的基本原理一、总论二、索引里面究竟存些什么三、如何创建索引第一步：一些要索引的原文档(Document)。第二步：将原文档传给分次组件(Tokenizer)。第三步：将得到的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)。第四步：将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)。1.利用得到的词(Term)创建一个字典。2.对字典按字母顺序进行排序。3.合并相同的词(T 阅读全文

摘要： 由于前一章所述的Lucene的事务性，使得Lucene可以增量的添加一个段，我们知道，倒排索引是有一定的格式的，而这个格式一旦写入是非常难以改变的，那么如何能够增量建索引呢？Lucene使用段这个概念解决了这个问题，对于每个已经生成的段，其倒排索引结构不会再改变，而增量添加的文档添加到新的段中，段之间在一定的时刻进行合并，从而形成新的倒排索引结构。 然而也正因为Lucene的事务性，使得Lucene的索引不够实时，如果想Lucene实时，则必须新添加的文档后IndexWriter需要commit，在搜索的时候IndexReader需要重新的打开，然而当索引在硬盘上的时候，尤其是索引非常大的时候 阅读全文

摘要： 所谓事务性，本多指数据库的属性，包括ACID四个基本要素：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。 我们这里主要讨论隔离性，Lucene的IndexReader和IndexWriter具有隔离性。 当IndexReader.open打开一个索引的时候，相对于给当前索引进行了一次snapshot，此后的任何修改都不会被看到。 仅当IndexReader.open打开一个索引后，才有可能看到从上次打开后对索引的修改。 当IndexWriter没有调用Commit的时候，其修改的内容是不能够被看到的，哪怕... 阅读全文

摘要： 1、抽象类Analyzer 其主要包含两个接口，用于生成TokenStream： TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader); TokenStream reusableTokenStream(String fieldName, Reader reader) ; 所谓TokenStream，后面我们会讲到，是一个由分词后的Token结果组成的流，能够不断的得到下一个分成的Token。 为了提高性能，使得在同一个线程中无需再生成新的TokenStream对象，老的可以被重用，所以有reusableTokenStream一说... 阅读全文

摘要： Lucene学习总结之九：Lucene的查询对象(1)http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/05/19/1738803.htmlLucene学习总结之九：Lucene的查询对象(2)http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/05/19/1738804.htmlLucene学习总结之九：Lucene的查询对象(3)http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/05/19/1738805.html--------------- 阅读全文

摘要： Lucene除了支持查询语法以外，还可以自己构造查询对象进行搜索。 从上一节的Lucene的语法一章可以知道，能与查询语句对应的查询对象有：BooleanQuery，FuzzyQuery，MatchAllDocsQuery，MultiTermQuery，MultiPhraseQuery，PhraseQuery，PrefixQuery，TermRangeQuery，TermQuery，WildcardQuery。 Lucene还支持一些查询对象并没有查询语句与之对应，但是能够实现相对高级的功能，本节主要讨论这些高级的查询对象。 它们中间最主要的一些层次结构如下，我们将一一解析。 Query B. 阅读全文

摘要： 5、SpanQuery 所谓SpanQuery也即在查询过程中需要考虑进Term的位置信息的查询对象。 SpanQuery中最基本的是SpanTermQuery，其只包含一个Term，与TermQuery所不同的是，其提供一个函数来得到位置信息： public Spans getSpans(final IndexReader reader) throws IOException { return new TermSpans(reader.termPositions(term), term); } Spans有以下方法： next() 得到下一篇文档号，不同的SpanQuery此方... 阅读全文