『アメーバで利用しているLuceneのMergePolicyについて』
こんにちは。アメーバで検索を担当しているYASUDAです。 今日は、アメーバで利用しているオープンソースの検索エンジンであるLucene/Solr の新機能の一つをご紹介します。いつもLucene/Solrの恩恵を受けているので、少しでも普及に繋がると嬉しいです。 紹介するのはLucene 3.2以降のバージョンで利用可能となるTieredMergePolicyです。 以下に、LuceneにおけるインデックスのSegment構成、MergePolicyの概要、TieredMergePolicyの特徴とアメーバの対応について記述します。 ■ Luceneにおける転置インデックスのSegment構成 Luceneの転置インデックスは、各々が独立したSegmentという単位で構成されており、ドキュメントの追加分をflushする際、新しい世代番号を付けたSegmentを生成していきます（図1）。
Lucene Utilities and Bloom Filters - Greplin:tech
As you may remember, at Greplin we have built some of our search features on top of the excellent Lucene project. As avid users, we've built a fair number of tools that help us use Lucene to the fullest. Today we're happy to announce that we'll be open sourcing a few more of them in the greplin-lucene-utils GitHub project. Some noteworthy features include: A class that construct BooleanQueries in
Lucene: Asynchronous Index Writer for faster writing
A blog about anything related to Search Engine - Jakarta Lucene I was trying to do some Index writing speed improvement and thought of creating a asynchronous Lucene index writer. This writer provides a addDocument() method which can be called asynchronously by multiple threads. Here are the few scenario where you can utilize this implementation - Reading the data is slower then writing to the ind
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Apache Tika – Apache Tika
Apache Tika - a content analysis toolkit The Apache Tika™ toolkit detects and extracts metadata and text from over a thousand different file types (such as PPT, XLS, and PDF). All of these file types can be parsed through a single interface, making Tika useful for search engine indexing, content analysis, translation, and much more. You can find the latest release on the download page. Please see
インデックス分割ツール IndexSplitter (3.0) | 関口宏司のLuceneブログ
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第6回 Solr/Luceneの活用に知っておくべき点
前回までに，Solr/Luceneの概要と簡単な導入検証までを説明しました。Lucene自体はライブラリであることから，これを利用して高度なアプリケーションを独自に実装することも可能ですが、簡単な検索機能であればSolrを利用し、比較的容易に利用できることがお分かりいただけたのではないでしょうか。今回は，導入のための留意点と，周辺のツール類を紹介します。 Solr/Lucene導入の実際 では，導入時の留意点について順に説明してきましょう。 ●インデックス設計 一般的に全文検索エンジンは，プレーンテキストのような非構造化データを効率良く検索するものです。そのため，データを格納するインデックスに対して，データを「ともかく放り込む」といった設計も可能です。 誤解を恐れずにいえば，その考え方自体は大きく間違っていません。しかし，インデックスの構造を充分に設計した方が，より効率の良い効果的な検索機
第5回 全文検索エンジン「Lucene/Solr」を導入する
今回は実際にLinuxマシン上にSolr/Luceneをインストールします。インデックスにデータを投入した上で，Solr/Luceneに組み込まれている管理機能の画面から検索を実施するところまでを紹介します。 今回の作業で必要になるモジュール類は以下の通りとなります。 - Solr（Luceneは同こん） - Java SDK（1.5以降） - lucene-ja（N-gram解析機能） - sen（形態素解析機能） なお，今回の作業では日本語解析モジュールを導入しますが，その中で形態素解析モジュール用の辞書の作成が必要になります。形態素解析モジュール用の辞書作成作業では以下のモジュールが必要になります。 - ant（1.7以降） - perl（5.0以降） では，導入作業を進めましょう。 （1）Javaのインストール まず，最新のSolr 1.3ではJava 1.5以上のバージョンが必要
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http://svn.compass-project.org/svn/compass/branches/1_2/src/main/src/org/compass/gps/device/support/parallel/ConcurrentParallelIndexExecutor.java
http://www.cnlp.org/presentations/slides/advancedluceneeu.pdf
Build and implement a single sign-on solution
katta - distributed lucene » How to create a Katta index