前言

实验室维护的项目在用户使用量增大的时候，隔三差五就会出现OOMOutOfMemory的情况，而且多数是发生在第二天的凌晨，为了缓解这个问题，写了一个定时任务，每次服务宕机的时候，就重启一下Tomcat服务。但是这样子处理问题治标不治本，还是需要从代码的优化角度去减少这种情况的发生。

前言

往elasticsearch中导入数据，可以采用curl -XPUT 'http://localhost:9200/megacorp/employee/1的方式往里面导入数据，这样的插入可以用来测试，但是数据量比较大的时候，这样一条条的插入是不实际的。

当然elasticsearch可以采用_bulk的方式批量导入数据

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curl -XPOST 'http://localhost:9200/_bulk' -d '
{ "create":  { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "3" }}
{ "title":    "My third blog post" }
{ "create":  { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "4" }}
{ "title":    "My fourth blog post" }

或者把我们的数据导成json的格式，然后导入

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curl 172.17.1.15:9200/_bulk?pretty --data-binary @E:\testdata\test.json

在之前solr使用过程中，我们是把数据库的数据导入到solr中，elasticsearch也可以，这篇主要是来记录一下logstash的安装以及使用。

前言

好久没来更新博客，一是近期的状态不好，也被一些琐碎的事缠着，导致没能好好学习。

在上一篇的博客中记录了linux环境下elasticsearch的安装，比较简单，解压既可。es是分布式的搜索服务框架，只是在单机上跑体现不出它的优势，所以这篇主要来记录一下es6.x的集群搭建、以及head插件的安装。实验的环境：Ubuntu 、节点IP:10.1.13.32 10.1.13.27、elasticsearch6.x

前言

前几篇博客是针对solr的使用，对solr的使用也算是告一段落了。elasticsearch是当前主流的搜索框架，相比较于solr的单机服务来说，es的分布式特点就是一大卖点了。而且看网上的大牛们说，es在文件较大的程度上搜索的速度比solr快上很多。当你的业务上来，单台服务的搜索都会变的很吃力。

那么作为es的开篇，这里来记录一下es的安装，以及安装碰上的问题。

前言

不知道从何说起，不过无论是从技术层面还是市场的需求来看，都需要把学习的重心从solr移到es上，至少现在外面大型的互联网公司都在用es。所以希望以这篇博客来总结一下对solr的学习，也算是给solr这段学习旅程打上半个句号。

回到正题，在前面一篇博客中提到了想要实现自定义的一些查询，可以利用dismax，或者修改源码。dismax的使用在上一篇已经有了简单的介绍，这篇来介绍solr源码的编译和修改。

前言

在前面几篇博客上，我对solr的使用以及注意的一些事项有了简单的说明。但是有时候某个具体的业务在配置上是难做到的。举个例子,有这么一份数据，包含了文章的标题、内容、质量(一个整数值)、发布时间等，现在我希望搜索的结果是根据发布时间和文章质量来决定的，即发布时间越早就越靠前、质量越高就越靠前。

目前我所知道的有两种方法，1.利用dismax，在查询的时候提高某个字段的权值。2.修改solr的底层框架Lucene的源码。在这篇我们先来讨论第一种方法。

前言

对于刚接触solr的新手，在使用上多多少少会遇上一些问题，就算你按照别人的配置来做，也难免会出现这种情况，所以将我在使用过程中遇到的坑记录一下。

前言

在上一篇博客中，我们已经完成了Solr的搭建和简单的查询，今天我们来讲讲Solr的中文分词hanLp，以及它的应用场景。先来看一下，我们在百度上搜索hanlp时，推荐给我们的网页要么是内容中出现过hanlp这个词，要么是标题是含有hanlp的。

试想一下，如果让你实现这个功能块，你会怎么做呢？那不是很简单嘛！只要一篇篇的文章，去查询一下标题和内容是否出现过hanLp就好了嘛！的确这是一种方法，但在数据量过大时，这样的全文匹配的效率是非常低的。在Solr中，采用反向索引来解决上面带来的效率问题。

前言

常用的搜索引擎的联想功能就如下图所示，虽然实现的方式有很多，但是这里还是要说明一下solr是如何实现这块功能的。

前言：

接触solr也有一段时间，在这里将学习的过程和体会记录一下。希望能给刚刚接触solr的人带来一些帮助。（实验环境 Windows+Solr5.5.2）