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兰小伟 著

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• 数据分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111582076

版次：1

商品编码：12254891

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 实战

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：316

编辑推荐

本书采用浅显易懂的语言加以适当的配图为你详细解读Solr的每个技术点，让其中涉及的每个原理、机制都不再晦涩难懂。理论结合实践才能出真知，案例驱动的方式贯穿本书始终，希望读者能够多上机实践书中的每个示例，遵循“理解为主，实践为辅”的学习原则，学以致用并在自己所在公司企业内部部署Solr，充分施展Solr的威力，从而体现自己的个人价值。

内容简介

本书作者是国内较早接触Solr的技术专家之一，多年一直在Solr的研究、实践和布道的路上不遗余力、乐此不彼。本书立足全球视野，综合Solr技术的发展和应用、从业人员的学习曲线，以及中英文资料的供给情况，给自己设定了一个极高的目标：力争在内容的全面性、系统性、深浅度和实战性上概括所有的同类书。从完成的结果上来看，我们的目标接近完成，Solr的基础知识、核心技术、进阶知识和扩展知识悉数包括在内。

全书一共16章，分为上下两卷：

上卷（第1~10章）

全面、系统地讲解了Solr的基础知识和核心技术。包括部署、配置、Solr Core、Solr DIH、全量导入、增量导入、索引、中文分词、查询组件、Solr Facet、高亮、查询建议，以及企业如何在真实的项目中使用Solr。不仅讲解了基本概念和使用方法，而且还分析了各组件的内部工作机制。

下卷（第11~16章）

细致、深入地讲解了Solr的高级知识和拓展知识。

高级知识部分包括：Solr的高级查询及其各种查询技巧，如函数查询、地理空间查询、Facet嵌套等；SolrJ、SolrCloud、Spring Data Solr的使用详解和工作原理；Solr的多种性能优化技巧，如索引的性能优化、缓存的性能优化、查询的性能优化、JVM和Web容器的优化，以及操作系统级别的优化。

拓展知识中首先讲解了Solr的一些比较生僻的知识点，如伪域、多语种索引支持、安全认证，以及Solr 6.x中的SQL接口和Streaming表达式等；然后讲解了Solr与MapReduce、HDFS、Hbase、Kafka、Flume、Storm、Spark等大数据技术的结合使用的集成方法。

作者简介

兰小伟（网名：益达）　资深Java工程师，在Java技术上有很深的积累和造诣。国内较早接触Solr的技术专家之一，长期致力于Solr的技术研究、实践和生产环境部署，是Solr社区的积极参与者和实践者，以让Solr技术能够在中国得到广泛应用不遗余力并乐此不疲。

现就职于国美金融，曾就职于各种大大小小的创业型公司。个人技术涉猎广泛，除了Java之外，对JQuery、ExtJS、AngularJS等前端技术也有研究。

目录

Contents?目　　录
序　言
第11章Solr高级查询 1
11.1Solr函数查询 2
11.1.1Function语法 2
11.1.2使用函数查询 4
11.1.3将函数计算值作为“伪域”返回 5
11.1.4根据函数进行排序 6
11.1.5Solr中的内置函数 7
11.1.6自定义函数 13
11.2Solr地理空间查询 16
11.2.1Solr地理空间简单查询 17
11.2.2Solr地理空间高级查询 19
11.3Pivot Facet 29
11.4Solr Subfacet 31
11.4.1Subfacet语法 32
11.4.2Subfacet复杂示例 32
11.5Solr Facet Function 34
11.5.1聚合函数 35
11.5.2聚合函数与Subfacet结合 35
11.5.3Solr中的Percentile函数 36
11.6JSON Facet API 39
11.6.1JSON Facet API简介 39
11.6.2JSON Facet简单使用 40
11.6.3Facet类型 41
11.6.4JSON Facet语法 41
11.6.5Term Facet 42
11.6.6Query Facet 43
11.6.7Range Facet 43
11.6.8Multi-Select Facet 44
11.7Interval Facet 47
11.8Hierarchical Facet 48
11.9Solr Stats组件 50
11.10　Solr Terms组件 52
11.11　SolrTerm Vector组件 54
11.12　Solr Query Elevation组件 56
11.13　Solr Result Clustering组件 59
11.14　本章总结 62
第12章Solr查询进阶篇 63
12.1Solr深度分页 63
12.2Solr自定义排序 66
12.3Solr Join查询 70
12.3.1跨Core Join 71
12.3.2跨Document Join 73
12.3.3Block Join 74
12.3.4Block Join Facet 77
12.4深入Solr相关性评分 79
12.4.1Field权重 79
12.4.2Term权重 80
12.4.3Payload权重 80
12.4.4Function权重 81
12.4.5邻近Term权重 82
12.4.6Document权重 83
12.4.7自定义Similarity插件 84
12.5Solr NRT近实时查询 86
12.6Solr Real-time Get查询 88
12.7Solr评分查询 90
12.8Solr MoreLikeThis组件 91
12.9Solr自定义Query Parser 95
12.10　本章总结 97
第13章SolrJ 98
13.1什么是SolrJ 98
13.2SolrJ的环境依赖与配置 99
13.3SolrClient介绍 101
13.4SolrJ简单使用 103
13.5SolrJ查询 106
13.6使用SolrJ高效导出数据 110
13.7SolrJ增量更新 111
13.8SolrJ原子更新 112
13.9使用SolrJ管理Core 116
13.9.1创建Core 117
13.9.2卸载Core 118
13.9.3加载Core 119
13.9.4交换Core 119
13.9.5重命名Core 120
13.9.6查看Core状态 120
13.9.7Core合并 120
13.9.8Core分裂 121
13.10　使用SolrJ管理schema.xml 122
13.10.1Field管理 122
13.10.2FieldType管理 127
13.10.3Schema管理 130
13.10.4Schema管理的事务性批量操作 132
13.11　使用SolrJ操作JSON Request API 133
13.12　使用Spring Data Solr 136
13.12.1Spring Data Solr环境搭建 136
13.12.2Spring Data Solr的CRUD 138
13.12.3Spring Data Solr中的查询 141
13.12.4Spring Data Solr中的Repository详解 143
13.12.5Spring Data Solr中Solr-Template工具类详解 146
第14章SolrCloud 153
14.1SolrCloud快速入门 153
14.2SolrCloud工作原理 156
14.2.1SolrCloud的核心概念 156
14.2.2SolrCloud中的Shard 157
14.2.3Collection VS Core 158
14.2.4索引文档路由 161
14.2.5Shard的几种状态 162
14.2.6Replica的几种状态 162
14.2.7Shard分割 163
14.2.8SolrCloud里的自动提交 163
14.2.9SolrCloud的分布式查询请求 164
14.2.10读写端的自动容错 171
14.2.11　Zookeeper 173
14.3SolrCloud集群搭建 182
14.3.1在Tomcat容器下搭建SolrCloud集群 183
14.3.2在Jetty容器下搭建SolrCloud集群 189
14.4SolrCloud的基本操作 194
14.4.1Solr环境变量设置 194
14.4.2创建Collection 195
14.4.3删除Collection 196
14.4.4启动Solr 196
14.4.5停止Solr 197
14.4.6查看Solr状态 198
14.4.7Collection健康检测 198
14.4.8管理Zookeeper上的配置文件 199
14.5SlorCloud配置详解 201
14.5.1solr.xml详解 201
14.5.2zoo.cfg详解 204
14.6SolrCloud分布式索引 205
14.6.1添加索引文档到SolrCloud 205
14.6.2SolrCloud里的近实时查询 206
14.7SolrCloud分布式查询 207
14.8SolrCloud Collection API 208
14.8.1Collection常用操作API 209
14.8.2Shard常用操作API 212
14.8.3Replica常用操作API 215
14.8.4集群管理API 216
14.9Solr索引主从复制 217
14.9.1索引复制简介 217
14.9.2索引复制的术语 218
14.9.3索引复制的配置 219
14.9.4配置索引复制中继器 221
14.9.5索引复制工作机制 222
14.9.6ReplicationHandler HTTP接口 223
14.10　跨数据中心的索引复制（CDCR） 224
14.10.1什么是CDCR 224
14.10.2CDCR的Push机制 225
14.10.3CDCR搭建 226
14.10.4CDCR配置详解 228
14.10.5CDCR的HTTP接口 229
14.10.6CDCR存在的限制 229
14.11本章总结 230
第15章Solr性能优化 231
15.1Schema设计的注意事项 232
15.2Solr索引更新与提交的优化建议 233
15.3索引合并性能调优 234
15.

探索数据的无限可能：深度解析搜索引擎与分析的未来 本书并非《Solr权威指南：下卷》的续篇或补充，而是独立的作品，致力于为广大技术从业者、数据科学家、系统架构师以及对搜索引擎和大数据分析充满好奇的读者，提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识体系。本书聚焦于现代数据处理的核心技术——搜索引擎与数据分析的底层逻辑、前沿应用及其发展趋势，旨在帮助读者构建起坚实的理论基础，掌握实用的技术技能，并能够独立思考和解决复杂的数据挑战。 在当今信息爆炸的时代，如何从海量、异构、动态的数据中快速、准确地提取有价值的信息，已成为衡量一个组织或个人核心竞争力的关键。搜索引擎，作为信息获取的基石，其重要性不言而喻。而数据分析，则是将原始数据转化为可操作的洞察，驱动业务决策和创新发展的利器。本书正是围绕这两个相互依存、相互促进的关键领域展开，力求为读者揭示其背后的奥秘。 第一部分：搜索引擎的基石与演进 我们将从搜索引擎最根本的原理出发，深入剖析其核心组件和运作机制。这部分内容将详尽阐述： 文本索引的艺术： 学习如何将原始文本转化为机器可读、可高效检索的索引。我们将深入研究倒排索引（Inverted Index）的构建原理，包括分词（Tokenization）、词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）以及停用词（Stopwords）处理等关键步骤。理解不同分词策略（如按词、按字、智能分词）的优劣，以及它们如何影响检索的准确性和召回率。 检索算法的精髓： 探讨各种经典的检索模型，如布尔模型（Boolean Model）、向量空间模型（Vector Space Model）和概率检索模型（Probabilistic Retrieval Model）。我们将详细解析TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法的工作原理，理解词频、逆文档频率如何共同衡量一个词在文档中的重要性。同时，还将介绍BM25等更先进的评分算法，以及它们在提升搜索相关性方面的作用。 查询的优化与理解： 除了简单的关键词匹配，本书还将深入研究复杂的查询处理技术，包括短语查询（Phrase Query）、模糊查询（Fuzzy Query）、范围查询（Range Query）以及布尔逻辑运算符（AND, OR, NOT）的使用。我们将分析查询解析（Query Parsing）的过程，以及如何通过查询重写（Query Rewriting）、同义词扩展（Synonym Expansion）等技术来提升用户体验和搜索结果的覆盖面。 相关性排序的挑战： 搜索结果的顺序直接影响用户满意度。本书将详细探讨影响搜索结果相关性的各种因素，包括词语匹配度、文档权重、链接分析（如PageRank的理念）、用户行为信号（如点击率、停留时间）等。我们将分析如何通过排序函数（Ranking Functions）的调优来最大化相关性。 分布式搜索的架构： 随着数据量的激增，单机部署已无法满足需求。我们将深入剖析分布式搜索引擎的架构设计，包括分片（Sharding）、复制（Replication）以及节点间通信（Inter-node Communication）等核心概念。理解如何设计高可用、高吞吐量的搜索系统，并应对网络延迟、节点故障等挑战。 近实时搜索的实现： 许多应用场景需要快速响应新内容的出现。本书将探讨近实时（Near Real-time, NRT）搜索的原理，以及如何通过增量索引（Incremental Indexing）和缓存策略来优化更新和检索的效率。 第二部分：数据分析的深度与广度 在掌握了搜索引擎的强大能力后，我们将视角转向如何利用这些能力进行深入的数据分析，发现隐藏在数据背后的模式和价值。这部分内容将涵盖： 聚合分析的威力： 学习如何利用搜索引擎强大的聚合（Aggregation）功能，对海量数据进行统计和汇总。我们将详细介绍各种聚合类型，如按字段分组（Terms Aggregation）、范围分桶（Range Aggregation）、直方图（Histogram Aggregation）、统计指标聚合（Metrics Aggregation，如sum, avg, min, max, cardinality）等。通过实际案例，展示如何运用聚合分析来理解用户行为、分析产品性能、监控系统状态等。 日志分析与故障排查： 日志是系统运行的忠实记录。本书将重点讲解如何构建高效的日志分析系统，利用搜索引擎快速检索、过滤和聚合海量日志数据。我们将探讨日志格式的标准化、日志清洗与 enriquecimiento（丰富化），以及如何利用搜索和聚合功能进行异常检测、性能瓶颈定位和安全事件追踪。 实时数据流分析： 现代应用产生的数据源源不断。我们将探讨如何将搜索引擎与实时数据流处理技术（如Kafka, Flink等）相结合，实现对实时数据的即时分析。理解如何构建能够实时响应用户请求、监控实时指标的系统。 用户行为分析与洞察： 深入挖掘用户在平台上的行为数据，是提升产品体验、制定营销策略的关键。本书将指导读者如何构建用户行为分析模型，包括用户会话（Session）的定义、行为序列的分析、用户分群（User Segmentation）以及个性化推荐的实现思路。 全文搜索在商业智能中的应用： 探索如何将全文搜索能力集成到商业智能（Business Intelligence, BI）平台中，实现更灵活、更强大的数据探索和报表生成。例如，如何快速搜索财务报表、合同文本，并进行相关信息的提取和分析。 知识图谱与搜索的结合： 随着人工智能的发展，知识图谱越来越受到重视。本书将探讨如何利用搜索引擎来构建和查询知识图谱，以及如何将知识图谱的能力融入搜索结果，提供更丰富、更智能的答案。 多维度数据探索与可视化： 学习如何通过组合多种聚合和过滤条件，对数据进行多维度的探索。同时，我们将讨论如何将搜索和分析结果与可视化工具（如Kibana, Grafana等）相结合，将复杂的数据转化为直观易懂的图表和仪表盘，便于决策者快速把握信息。 第三部分：前沿技术与未来展望 技术的发展日新月异，本书还将紧跟时代步伐，介绍一些前沿的搜索引擎和数据分析技术，并展望未来的发展趋势。 机器学习在搜索与分析中的角色： 探讨机器学习模型如何被应用于提升搜索的相关性（如学习排序 Learning to Rank）、智能分词、文本分类、实体识别等方面。同时，也将介绍如何利用搜索系统作为机器学习的数据存储和特征提取平台。 向量搜索（Vector Search）的兴起： 深入理解向量搜索的基本原理，包括向量嵌入（Vector Embedding）技术，以及它在图像搜索、语义搜索、推荐系统等领域的巨大潜力。 图搜索（Graph Search）的演进： 探讨针对图结构数据的搜索方法，以及它在社交网络分析、知识图谱查询等场景下的应用。 搜索与AI的融合： 展望搜索技术如何与生成式AI、大模型等前沿AI技术深度融合，催生出更智能、更具交互性的信息获取和知识发现方式。 数据隐私与安全： 在大数据时代，数据隐私和安全问题日益突出。本书将探讨如何在构建搜索和分析系统的同时，保障用户数据的隐私和安全。 本书的特色： 理论与实践并重： 每一项技术都将结合清晰的理论解释和生动的实践案例，帮助读者理解“是什么”和“怎么做”。 循序渐进的学习路径： 内容从基础概念逐步深入到高级主题，确保不同背景的读者都能找到适合自己的学习节奏。 强调独立思考与问题解决： 本书不仅教授技术，更注重培养读者分析问题、设计解决方案的能力。 面向未来： 紧跟技术发展潮流，介绍最新的技术趋势和发展方向。 无论您是希望优化现有搜索服务，构建强大的数据分析平台，还是对探索数据背后的秘密充满热情，本书都将是您不可或缺的得力助手。它将为您打开一扇通往数据世界深度探索的大门，让您能够更自信、更高效地驾驭海量信息，从中发掘无限价值。

评分☆☆☆☆☆

阅读《Solr权威指南：下卷》的过程，就像是经历了一次彻底的“Solr洗礼”。这本书在关于Solr的分布式特性和性能调优方面，提供了非常深入和实用的见解。我过去对于Solr的分布式处理能力一直停留在模糊的认识，而这本书清晰地阐述了SolrCloud的分布式架构，包括请求路由、数据分片、副本同步等关键机制。让我印象深刻的是，书中关于查询性能调优的部分，从缓存配置到查询优化技巧，都提供了非常具体且可操作的建议。例如，如何根据实际流量和查询模式来调整缓存的大小和策略，如何通过优化查询语句来减少不必要的计算，以及如何利用Solr的聚合（Faceting）和统计功能来快速获取数据洞察。书中还详细介绍了Solr在处理大数据量时的挑战，以及如何通过分片、副本、以及合适的硬件配置来应对这些挑战。对于那些需要构建高性能、高可用搜索服务的开发者来说，这本书无疑是一本不可多得的参考。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，让我能够知其然，更知其所以然，从而做出更明智的技术决策。

评分☆☆☆☆☆

这本《Solr权威指南：下卷》绝对是Solr学习者们的宝藏！我之前在工作中遇到过一些比较棘手的Solr性能优化问题，查阅了很多零散的资料，但总感觉不成体系，不够深入。直到我入手了这套书，特别是下卷，简直是为我量身定制的。书中对Solr缓存机制的剖析非常透彻，从原理到配置，再到如何根据业务场景进行调优，都有详尽的讲解和实战案例。我之前一直对Solr的查询性能优化感到头疼，不知道为什么有些查询总是慢如蜗牛。这本书详细介绍了缓存失效的常见原因、如何监控缓存命中率、以及各种缓存类型的适用场景。通过书中提供的各种调优技巧，我成功地将一些核心查询的响应时间缩短了数倍，极大地提升了用户体验。而且，书中对于Solr集群的扩展和维护也进行了深入探讨，包括分片、副本的配置策略，以及如何处理节点故障等，这对于构建高可用、可扩展的Solr服务至关重要。让我印象深刻的是，作者在讲解过程中，并没有回避一些复杂的底层原理，而是用通俗易懂的语言和生动的比喻，将这些抽象的概念具象化，让我这个非科班出身的开发者也能轻松理解。这本书的价值，远不止于解决眼前的技术难题，它更像是一位经验丰富的导师，引领我深入理解Solr的每一个细节，让我能够从容应对各种复杂的应用场景。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《Solr权威指南：下卷》这本书的内容，确实让我对Solr的理解提升到了一个全新的层次。我一直觉得Solr在处理大量文本数据时，其核心的 Lucene 库才是真正决定性能的关键。而这本书恰好在下卷中，深入挖掘了 Lucene 的内部机制，特别是关于索引构建、字段类型、评分机制以及文本分析器（Analyzer）的部分。作者没有停留在API的使用层面，而是详细解释了不同字段类型在索引和搜索时的差异，以及它们如何影响搜索结果的相关性。对于文本分析器，书中提供了非常详尽的分析，包括词法分析、过滤、同义词处理等，并且给出了如何根据具体业务需求自定义分析器的指导。这对我来说意义重大，因为之前我总是觉得搜索结果不够精确，不知道如何调整才能让搜索更符合用户的预期。通过学习书中关于字段映射、文档得分计算的原理，我能够更自信地去设计和优化我的Solr schema，从而显著提升搜索的精准度和召回率。这本书的讲解方式非常严谨，但又不失易懂，让我能够循序渐进地掌握这些核心概念，并且能将其应用到实际的搜索场景中。

评分☆☆☆☆☆

《Solr权威指南：下卷》这本书，对于任何想要在生产环境中稳定、高效地使用Solr的人来说，都是一本必不可少的参考书。我特别喜欢书中关于Solr的安全性和监控的部分。在实际工作中，安全始终是一个不容忽视的问题，而这本书详细介绍了如何配置Solr的安全认证和授权机制，包括基本的HTTP认证、Kerberos集成，以及如何对Solr API进行访问控制。这让我能够更有信心地保护我的Solr集群免受未授权访问。另外，书中关于Solr的监控和日志分析也提供了非常实用的指导。如何设置有效的监控指标，如何解读Solr的日志信息来排查问题，以及如何利用外部监控工具（如Prometheus、Grafana）来全面掌握Solr集群的状态，这些都是在日常运维中非常有价值的技能。作者在讲解这些内容时，并没有仅仅列出命令或配置项，而是结合了实际场景，解释了为什么需要这些设置，以及它们在不同情况下的作用。这让我能够更灵活地根据自己的需求来配置Solr的安全和监控方案，从而确保系统的稳定性和安全性。

评分☆☆☆☆☆

从技术细节到架构设计，《Solr权威指南：下卷》展现了作者深厚的功力和对Solr生态的深刻洞察。我尤其欣赏书中对SolrCloud的详尽阐述，这部分内容对于构建大型、分布式的搜索系统至关重要。书中不仅讲解了SolrCloud的基本概念，如Zookeeper的作用、节点间通信机制、分片和副本的原理，还提供了大量实际操作指导。如何规划分片策略以实现最佳的负载均衡和查询性能，如何配置副本以保证数据的高可用性，以及在遇到节点故障时如何进行快速恢复，这些都是书中非常宝贵的经验分享。我之前在尝试搭建SolrCloud时，遇到过不少坑，尤其是Zookeeper的配置和集群的稳定性问题。这本书就像是我的“救命稻草”，提供了清晰的步骤和避免踩坑的建议。书中对于SolrCloud的监控和故障排查也做了详细的介绍，让我能够更有效地识别和解决生产环境中可能出现的问题。此外，书中对Solr与Hadoop、Spark等大数据生态系统的集成也进行了探讨，这为我理解Solr在更广阔的数据处理场景中的应用提供了新的思路。总而言之，这本书不仅是Solr技术的实操手册，更是一本关于构建和管理大规模搜索服务的思想指南，其深度和广度都令人称道。

评分☆☆☆☆☆

书质量还不错，内容还没看。

评分☆☆☆☆☆

还没有来得及看，希望是本好书

评分☆☆☆☆☆

包装精美，内容丰富，学习必备

评分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的

评分☆☆☆☆☆

商品还不错，待用一段时间再看看

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

只能说一般拉，有些其实就是翻译了官方文档，再多些实际应用配置的实例就好了

评分☆☆☆☆☆

棒棒哒棒棒哒棒棒哒棒棒哒棒棒哒棒棒哒棒棒哒棒棒哒棒棒哒

评分☆☆☆☆☆

还没有来得及看，希望是本好书