大数据处理方面的 7 个开源搜索引擎

大数据是一个包括一切的术语,指的是数据集很大很复杂,他们需要特别设计的硬件和软件工具。数据集通常是 T 或者更大级别。这些数据集从各种各样的来源创建，包括传感器,收集气象信息,公开可用的信息,如杂志、报纸、文章。还包括购买交易记录、网络日志、医疗记录、军事侦察、视频和图像档案和大规模的电子商务等等。

要分析这些数据需要专门的软硬件，本文介绍 7 个开源的搜索引擎适合用于大数据处理：

1. Apache Lucene

Lucene 是apache软件基金会一个开放源代码的全文检索引擎工具包，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。 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。

特性：

• 索引过程:
  • 在现在流行的硬件平台上每个小时可处理超过 150GB 的数据
  • 内存占用小，只需 1MB 的堆内存
  • 增量索引和批量索引速度一样快
  • 索引大小约为文本索引的 20-30% 大小
  • 静态索引修剪
• 搜索算法：
  • 范围搜索 - 优先返回最佳结果
  • 很多强大的查询类型：短语查询、通配符查询、近似查询、范围查询等
  • 可单独针对某个字段查询
  • 可单独根据某个字段排序
  • 多索引搜索并合并搜索结果
  • 允许同步更新索引和搜索
  • 灵活的门面搜索、高亮显示、结果集的联合和分组
  • 快速，低内存占用和容错
  • 可插入式排名模型，包括 VSM 和 Okapi MB25
  • 可配置的存储引擎
• 跨平台解决方案
  • 100% 纯 Java
  • 其他语言提供索引兼容的实现

2. Apache Solr

Apache Solr (读音: SOLer) 是一个开源的搜索服务器。Solr 使用 Java 语言开发，主要基于 HTTP 和 Apache Lucene 实现。Apache Solr 中存储的资源是以 Document 为对象进行存储的。每个文档由一系列的 Field 构成，每个 Field 表示资源的一个属性。Solr 中的每个 Document 需要有能唯一标识其自身的属性，默认情况下这个属性的名字是 id，在 Schema 配置文件中使用：<uniqueKey>id</uniqueKey>进行描述。

3. ElasticSearch

Elastic Search 是一个基于Lucene构建的开源，分布式，RESTful搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。支持通过HTTP使用JSON进行数据索引。

4. Sphinx

Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎，可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索，它可以提供比数据库本身更专业的搜索功能，使得应用程序更容易实现专业化的全文检索。Sphinx特别为一些脚本语言设计搜索API接口，如PHP,Python,Perl,Ruby等，同时为MySQL也设计了一个存储引擎插件。

5. Xapian

Xapian是一个用C++编写的全文检索程序，他的作用类似于Java的lucene。尽管在Java世界lucene已经是标准的全文检索程序，但是C/C++世界并没有相应的工具，而Xapian则填补了这个缺憾。

6. Nutch

Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。

尽管Web搜索是漫游Internet的基本要求, 但是现有web搜索引擎的数目却在下降. 并且这很有可能进一步演变成为一个公司垄断了几乎所有的web搜索为其谋取商业利益.这显然 不利于广大Internet用户.

Nutch为我们提供了这样一个不同的选择. 相对于那些商用的搜索引擎, Nutch作为开放源代码 搜索引擎将会更加透明, 从而更值得大家信赖. 现在所有主要的搜索引擎都采用私有的排序算法, 而不会解释为什么一个网页会排在一个特定的位置. 除此之外, 有的搜索引擎依照网站所付的 费用, 而不是根据它们本身的价值进行排序. 与它们不同, Nucth没有什么需要隐瞒, 也没有 动机去扭曲搜索的结果. Nutch将尽自己最大的努力为用户提供最好的搜索结果.

Nutch 致力于让每个人能很容易, 同时花费很少就可以配置世界一流的Web搜索引擎. 为了完成这一宏伟的目标, Nutch必须能够做到:

• 每个月取几十亿网页
• 为这些网页维护一个索引
• 对索引文件进行每秒上千次的搜索
• 提供高质量的搜索结果
• 以最小的成本运作

7. LGTE

LGTE 是基于 Lucene 提供了扩展 Lucene API 用于集成很多服务，例如片段生成、查询扩展等等，并提供了一组单元测试。

特性包括：

• 提供了简单和高效的 Lucene API 的抽象层
• 在主题、时间和地理方面支持集成检索和排序的依据
• 支持 Lucene 标准的检索模型，提供更高级的概率检索方法
• 支持 Rochio 查询扩展
• 提供了用于 IR 仿真体验的框架 (例如处理 CLEF/TREC 主题)
• 包含 trec_eval 工具的 Java 替换版
• 包含一个简单的测试应用，用来搜索 Braun Corpus 或 Cranfield Corpus
• TREC/CLEF 仿真框架 - 集合索引的工具，运行主题搜索并使用 treckeval 格式输出结果
• 使用不同文件夹提供隔离字段
• 通过外键字段提供层次化的索引
• 提供用于使用 Yahoo PlaceMaker 解析文档的类

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