Advertisement

关于Hadoop环境下分布式搜索引擎的研究与实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究旨在探讨并实现基于Hadoop环境下的分布式搜索引擎架构，优化大数据搜索效率及性能。 基于Hadoop的分布式搜索引擎的研究与实现探讨了如何利用Hadoop框架构建高效、可扩展的搜索解决方案。本段落详细分析了在大数据环境下设计并实施分布式搜索引擎的关键技术和挑战，并提出了一种优化方案，以提高系统的性能和稳定性。通过实验验证，该方法能够显著提升大规模数据集下的查询响应速度及索引效率，在实际应用中具有较高的参考价值。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于Hadoop环境下分布式搜索引擎的研究与实现
    优质
    本研究旨在探讨并实现基于Hadoop环境下的分布式搜索引擎架构，优化大数据搜索效率及性能。 基于Hadoop的分布式搜索引擎的研究与实现探讨了如何利用Hadoop框架构建高效、可扩展的搜索解决方案。本段落详细分析了在大数据环境下设计并实施分布式搜索引擎的关键技术和挑战，并提出了一种优化方案，以提高系统的性能和稳定性。通过实验验证，该方法能够显著提升大规模数据集下的查询响应速度及索引效率，在实际应用中具有较高的参考价值。
     
  • 分布式搜索引擎-源码（SearchEngine）
    优质
    SearchEngine是一款开源的分布式搜索引擎项目，提供高效、可扩展的信息检索解决方案。其源代码可供开发者学习和二次开发，适合构建大规模数据搜索应用。 一个微型搜索引擎使用特里数据结构来提高性能，并配备了一个自定义的HTTP服务器以支持GET请求，在特定目录内提供页面服务。这些内容是由bash脚本生成的，该脚本将文本段落件拆分为随机HTML页面并添加指向其他页面的链接以便进行索引。 搜寻器负责从Web服务器下载页面、分析它们以及跟踪到其余网页或“网站”的链接。完成搜索后，可以通过telnet连接来支持远程命令操作包括搜索功能在内的一系列指令。安装过程简单明了：只需将项目分叉并保存至目录中，并通过执行`chmod 755`以提供所需的权限即可使用。 用法说明如下： - 在项目的主文件夹里键入 `make` 来运行Makefile，生成网站。 - 使用命令 `./webcreator.sh root_dir text_file wp` 其中参数定义为： - `root_dir`: 需要提前创建的目录，用于存储整个网站的内容。
     
  • 关于Lucene搜索引擎的设计与实现
    优质
    本文章详细介绍了如何设计和实现Lucene搜索引擎。通过深入浅出地讲解其核心概念和技术细节，为读者提供了一个全面理解Lucene框架的机会。 Lucene搜索引擎设计与实现论文基于全文搜索技术进行研究和开发。该论文详细探讨了如何利用Lucene构建高效、灵活的搜索引擎，并深入分析了其核心算法和技术细节。通过对相关理论的研究以及实际应用案例的展示，本段落旨在为读者提供一个全面了解Lucene及其在现代信息检索系统中作用的机会。
     
  • ElasticSearch分布式搜索引擎的源代码
    优质
    本项目为开源项目Elasticsearch的源代码，它是一款基于Lucene库开发的高性能、分布式的全文检索和数据分析引擎。 ElasticSearch 是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎，设计用于云计算环境，在实时搜索方面表现出稳定性和快速性，并且安装使用方便。它支持通过HTTP协议使用JSON格式进行数据索引。
     
  • 关于Hadoop环境下气象数据分布式存储技术的研究.docx
    优质
    本研究针对气象大数据的特点，在Hadoop环境下探讨了高效的分布式存储解决方案和技术实现。通过优化存储架构和算法，提高了数据处理效率与系统稳定性，为气象数据分析提供了有力的技术支持。 【原创学士学位毕业论文，未入库可过查重】本论文为万字原创作品，基于Hadoop架构进行研究，适合计算机科学与技术、软件工程等相关专业的本科专科毕业生及对大数据处理和分析感兴趣的读者使用。 内容概要：本段落以Hadoop架构为基础，深入探讨了其在大数据处理和分析中的应用。通过剖析Hadoop的原理及相关技术，论文揭示了该框架在数据存储、计算以及数据分析方面的优势与局限性，并结合实际案例展示了Hadoop的实际应用场景及其效果。 适用人群及目标读者：本论文旨在帮助计算机科学与技术和软件工程等专业的本科专科毕业生以及其他对大数据处理和分析感兴趣的学习者深入了解Hadoop架构的原理和应用，掌握其基本概念、工作方式以及核心组件。通过学习本段落，读者可以了解如何根据实际需求配置并优化Hadoop系统。 研究方法：为了确保论文内容具有科学性和可靠性，作者采用了包括文献综述、理论分析与实证研究在内的多种研究手段，并采取了严格的查重措施以保证其原创性，从而确保该作品未在任何数据库中出现过且可以通过查重系统的检测。关键词涵盖了Hadoop架构、大数据处理、分布式计算以及数据存储和数据分析等相关领域。 希望读者能够通过本段落获得关于Hadoop框架的全面理解及其实际应用价值，并为今后从事相关领域的研究或工作打下坚实的基础。
     
  • 关于Hadoop环境下数据挖掘算法的研究与实现
    优质
    本研究聚焦于在Hadoop环境中数据挖掘算法的应用探索及优化实践，旨在提升大数据处理效率和分析深度。 随着移动智能操作系统技术的进步以及智能手机的普及,我们迎来了移动互联网时代。在这个背景下,每天产生的web应用日志数据量达到了TB甚至PB级规模。如何从这些海量的日志信息中提取出用户的个人偏好和其他重要信息，以便为用户提供个性化的推荐服务，并以此来改善人们的生活质量，成为了各大互联网公司和科研机构的研究热点。 由于开源云计算平台Hadoop的出现,使得处理大规模web日志数据的数据挖掘成为可能。本段落的主要研究内容包括以下几个方面： 一、对Hadoop云服务平台进行了深入探讨。作为Apache旗下的顶级开源项目,Hadoop能够利用成千上万台廉价计算机提供并行计算与存储服务。在这部分的研究中，主要关注了Hadoop平台下的分布式文件系统（HDFS）、并行编程模型MapReduce以及分布式的列型数据库(HBase)。 二、对聚类分析进行了研究。作为数据挖掘中最广泛应用的领域之一,本段落探讨了聚类分析的发展历程、定义及样本间的相似度测量方法，并详细介绍了几种常用的聚类算法。 三、基于Hadoop平台，设计并实现了一个用于数据分析的数据挖掘系统。该系统封装了底层的Hadoop接口，提供了多种聚类算法服务以供用户选择使用。系统的逻辑层次自顶向下依次为：用户层、服务引擎层、数据挖掘引擎层和底层的Hadoop驱动层。 四、对K-Means与PAM两种常见的聚类算法进行了深入研究分析。
     
  • Python实现的布尔搜索引擎: Boolean Retrieval Engine
    优质
    简介：Boolean Retrieval Engine是一款使用Python开发的简单高效的信息检索系统，能够通过布尔逻辑运算符精准匹配用户查询条件，快速从文档集合中提取相关结果。 布尔检索引擎是一种使用Python实现的索引和搜索技术，适用于执行包含AND、OR、NOT以及圆括号运算符的布尔查询。为了运行该系统，需要安装一个用于索引文档集合（例如NLTK数据中的路透社语料库）的语料库。 在进行索引时，请使用命令： ``` python index.py -i -d -p ``` 其中， - `` 是要被索引的文档目录； - `` 是创建字典文件的名字，该文件是人类可读格式的第一行包含元信息（如按升序排列的所有docID）。 例如： “Indexed from docIDs:1,5,6,9,10,11,12,13,14,18,19,22,23,24,27”
     
  • 基于Hadoop的在线搜索引擎处理
    优质
    本项目致力于开发一种基于Hadoop框架的高效能在线搜索引擎处理系统，旨在优化大数据环境下的搜索功能与用户体验。 这是一个简单的Web与Hadoop 2.2.0连接的项目，包含了Hadoop配置文件以及相应的精简版Hadoop jar包。该项目实现了基于Hadoop的搜索引擎在线处理部分的功能。