我发现一直理解错了,我一直以为分布式索引和分布式搜索是两个不同的事情,其实是一样的.把索引分布在多台计算机上,不就是正好实现了分布式搜索吗?既然索引已经分布式存储了,,因为搜索就是基于索引的,那搜索就自然是分布式的啦。.前面看网上一些理解,一直以为分布式索 引和分布式搜索是两个独立分开的过程,不知道理解的对不对?
调研了一下,发现索引文件的数据结构相当复杂,这个好像是每提交一次建索引,就会将以前已生成的索引重新组织,而且还会生成新文件,所以如果采用在HDFS中追加写索引文件,那工作量将相当大,必须清楚了解索引文件数据结构及索引文件关联,下面有三篇对lucene索引结构的分析,我是没怎么看懂,有兴趣的可以看一下
我现在知道为什么做分布式索引这么难呢?是因为索引小文件的整体关联性,不能随意拆分,我试了一下,如果将重新生成的段去掉后,那就不能 正常搜索,它会提示报错,少那个删去的文件。那分布式索引存储可行的方案就三种:
1.直接使用solr自带的分布式功能,即布署多台solr,选好master和slaves就可以了
2.使用HDFS分布式存储索引
3.使用Katta来管理索引
1.因为第一种索引文件是存储在多台机器的物理存储空间中的,而不是存在HDFS中,由于后面要用mahout做挖掘需要HDFS,所以第一种方案不适合
2.因为HDFS不适合存储大量小文件,会带来额外的计算开销。Nutch+solr的方案,也是将索引直接存在HDFS上的,没有考虑索引是小文件的问题,所以第二种直接将索引存在HDFS中并在HDFS中进行查询也是不可取的
参考资料:
1.
hadoop如何处理小文件
既然索引文件是必须放在HDFS上的,而且还要避免小文件的问题,那么就只有两种方案可取:
1.直接通过java api将solr索引文件目录导到hdfs中,然后用katta来将索引切片
2.用Nutch将索引文件布署到hdfs中,然后用katta来将索引切片
第一种方案的优点是,不需要搭Nutch平台。如果是第二种方案,具说hadoop+lucene=nutch,这样是不是有点重复呢?nutch的一个重要组成部分就是网络爬虫,如果只是用来爬本地磁盘文件,,是不是有点大才小用呢?而且nutch更新索引相当麻烦,,需要修改脚本,而目前我们的系统是有 现成数据的,根本用不着nutch。nutch有两种方法实现分布式搜索:一种是将搜索的索引目录,设置在hdfs上;另一种是将索引分散拷到本地,然后用nutch server设置多个机器监听本地索引目录,后一种种需要手动操作,将索引拷到本地,但这一种更高效,因为好多资料都说不建议在 hdfs中直接查询
第一种方案的缺点是每提交一次索引,需要重新导一次索引文件到hdfs中,而且索引文件是调solrj来生成的,这个性能如何是未知的
第二种方案的优缺点自然就和第一种相反喽,第二种方案,还需要解决一个问题,那就是当上传一个新文档到gluster的时候,如何更新索引
由于前面一直是在基于solr的基础上做的,,并且已经实现当新文档传到glusterfs中时,利用solrj来更新索引,所以想采用第一种方案,更新索引后,将索引文件同时提交到hdfs上,然后用katta来切分和管理索引
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