Lucenes Welt - ordnen, finden, klassifizieren - inovex GmbH · PDF fileEbay Kleinanzeigen ......

Christian Meder & Andrew Kenworthy | inovex

Lucenes Welt – Ordnen, finden, klassifizieren

Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 19.04.2012 1

Lucene's Welt: Ordnen, Finden, Klassifizieren

JAX, 2012

Andrew KenworthyChristian Mederinovex GmbH


Speaker

Andrew KenworthySchwerpunkte Business Intelligence Java Solr [email protected]


Speaker

Christian MederSchwerpunkte open source (free software) Linux Web Java Android CTO@inovex Christian Meder

mailto:CTO@inovex


Agenda

Motivation Beispiele Projektübersicht Projekte Möglichkeiten Bewertung


Motivation


Motivation Google klassisch (2010)



Relevanz



Autovervollstaendigung

Snippets



Spellchecker

Antwortzeiten

Aehnliche Seiten (More like this)


Motivation Google Evolution (2011)



VorschauFacetten

Instant Search



Facetten



SPYW


Motivation Amazon


Motivation

„Die Aussage eines Probanden bei einem Usability-Test einer Faceted Search Lösung im Rahmen dieser Studie ist damit richtungsweisend:

„Mit dem Filter hier habe ich das Gefühl, dass selbst eine schnöde Suche richtig Spaß machen kann.””

Quelle: Faceted Search: Die neue Suche im Usability-Test (zum kostenlosen Download unter http://usability.de)

usability.de


Motivation osscensus.org

Rank Package Installs1 firefox 3761 82%2 zlib 3118 67%3 wget 3000 65%4 xerces 2494 54%5 prototype 2450 53%6 eclipse 2428 52%7 c.-logging 2423 52%8 docbook-xml 1692 52%9 lucene 2394 52%10 xalan 2363 51%11 commons-lang 2349 51%12 wsdl4j 2242 48%13 tk 1557 48%14 samba 1554 48%15 activation 2175 47%


Beispiele


Beispiele Ebay Kleinanzeigen


Beispiele

Site metrics:• ~ 3.2 M active ads• 16 – 24 M PVs per day• Peak hours = 1.8 M PVs (~ 500 PVs per second)Solr request metrics:• ~ 60 M requests per day• Peak hours = ~ 1500 request per secondAvg. response time• 20 ms (search) and 3 ms for auto-suggest

Ebay Kleinanzeigen (aus Olaf Zschiedrich solr@ebay Kleinanzeigen)

mailto:solr@ebay


Beispiele

• 2 datacenters• 1 Master + 6 Slaves per datacenterSlaves show very low resource consumption. Could go down to 4slaves per datacenter while still having 50% overcapacity

• Master only used for indexing• Load balancer in front of slaves• Varnish in front of slaves (for dedicated use cases)• Working closely with SITE-OPS Team• DEV-OPS are part of development process

Ebay Kleinanzeigen (aus Olaf Zschiedrich solr@ebay Kleinanzeigen)

mailto:solr@ebay


Beispiele ElasticSearch

IGN's search 10 nodes / 2 clusters 56 M documents Scala over TCP PHP/JS over HTTP ~5k rpm


Beispiele ElasticSearch

Sonian Inc. Cloud electronic document search 20+ cluster 5 billion documents Index into 100s TB


Projektuebersicht


Projektübersicht Lucene

Lucene: Suchbibliothek Solr: Suchserver Nutch: Crawler Tika: Inhaltsanalyse ElasticSearch (Compass): Suchserver Mahout: Machine Learning ManifoldCF: Repository Connectors (incubation)


Projekte


Architektur Indizierung

Inhalte

Bereitstellung

Aufbereitung

Analyse

Indizierung

Index

Lucene

Solr


Projekte Lucene

Information Retrieval

Bibliothek

Kern einer Sucharchitektur

effizient

skalierbar

Viele Ports: .Net, C, Python

Vielfach integriert in

Produkte


Historie Lucene

0.01 (2000) Doug Cutting 1.2 (2002) Apache Jakarta Projekt - 2.9 (2009) Sortieren, Datums- und Zahlenfelder, Bereichsfelder, near realtime search, neue Analyzer, ... 3.0 (2009) cleanup release, deprecations 3.1 - 3.6 (2011/2012) performance, grouping, autocomplete Verbesserungen, facet, join, ...


Projekte Solr

Enterprise Suchserver

XML über HTTP

skalierbar

Adminoberfläche

schema-basiert

viele Analyse-Klassen

Handler, Filter, Facetten


Projekte Solr: Schema

enthält Felder / Feldtypen

Feldtypen mit

unterschiedlichen Analysern

dynamische Felder

CopyField

Konfigurierbare Textanalyse

Listen von Synonymen, Stopp-

Wörtern, etc.


Projekte Solr: Schema, Beispiele Felder

<field name="subject" type="string" indexed="true" stored="true" />

<field name="contactPhotoURL" type="string" indexed="false" stored="true" />

<field name="priceperhour" type="sfloat" indexed="true" stored="true" />

<field name="created" type="date" indexed="true" stored="true" />

<field name="subject" type="string" indexed="true" stored="true" multiValued="true" />

<field name="all_text" type="text" indexed="true" stored="false" />

<dynamicField name="skills_*" type="text" indexed="true" stored="true" multiValued="true" />

<copyField source="subject" dest="all_text" />


Projekte Solr: Features

Markierte Treffer

Spellchecker

MoreLikeThis

Dismax Query

DataImportHandler: DB,

XML, ...

Indexanalyse


Historie Solr

2006 code donation von CNET 1.1: 17.1.2007 aus incubator zu lucene Subprojekt 1.2: 2.6.2007 spellcheck, sounds-like, ... 1.3: 15.9.2008 verteiltes Suchen, ... 1.4: 10.11.2009 db dataimporthandler, ... 3.1 – 3.6 (2011/2012) geospatial support, grouping/collapsing, ...


Projekte Solr: Queries

HTTP Interface mit verschiedenen Formaten (XML, JSON...)

Mehrfachsortierung

Auto Suggest

Dismax query

Snippets

Spelling suggestions

More Like This

einfache Datumsberechnungen

Function Query

einfache Statistik (min, max, ...)

Facetten Suche (Filtern nach mehreren Facetten)


Projekte Solr: Einfache Beispiele für q

+goethe +schiller

+goethe -schiller

title:faust

title:faust AND -all_text:goethe

“romeo and juliet”

water*

water~

created:[1995-12-31T23:59:59.999Z TO 2007-03-06T00:00:00Z]

price:[20 TO 50]

price:[100 TO *]

http://localhost:8983/solr/wjax/admin/


Projekte Solr: Beispiele für Parameter

sort=score asc

sort=created asc

sort=created asc, title asc

start=10

rows=20

fl=*

fl=id, title

fl=*, score

created:[NOW/DAY-1MONTH TO NOW/DAY]

fq=created:[NOW/DAY-2YEARS TO

NOW/DAY]&fq=all_text:poetry


Projekte Nutch

Web Crawler

verteilt, parallel

Erstellt gerichteten

Graphen

Multi-Format (HTML, PDF,

Office, Tika, ...)

MapReduce, Hadoop

Lucene oder Solr


Projekte Tika

Inhaltsanalyse

Extrahiert Metadaten und

strukturierte Inhalte

nutzt existierende Parser

große und wachsende

Anzahl an Formaten

weitere Parser einfach

ergänzbar


Projekte ElasticSearch

nutzt Lucene

Facetten, Typen, ...

elastic: sharding/replicas

automatisch

schemalos

Vorgänger: Compass

Framework


Projekte Mahout

Machine Learning

Empfehlungen

Clustering

Classification

Hadoop

Zahlreiche Algorithmen


Moeglichkeiten


Möglichkeiten Beispiel 2009


API


Commit Options


Concurrency


org.apache.solr.common.SolrException: Error opening new searcher. exceeded limit of maxWarmingSearchers=2, try again later.

request: http://localhost:8983/solr/update?commit=true&waitFlush=true&waitSearcher=true&...

at ...

In standard solr configuration:

<maxWarmingSearchers>2</maxWarmingSearchers>

Config


Solr Wiki:

"...every time a new index searcher is opened, some autowarming of the cache occurs before Solr hands queries over to that version of the collection. It is crucial to individual query latency that queries have warmed caches."

→ Near-Real-Time (Lucene since 2.9, Solr/trunk, ElasticSearch)


INDEX

Belkin

→ belkin

QUERY

Belkin

→ belkin

But...

belk*

→ belk


<solr persistent="false">

<cores adminPath="/admin/cores" defaultCoreName="core0">

<core name="originalcore" instanceDir="core0">

<property name="dataDir" value="/data/core0" />

</core>

<core name="newcore" instanceDir="core1" >

<property name="dataDir" value="/data/core1" />

</core>

</cores>

</solr>

MultiCore


Schema-less


Distributed, Autosharding


Multitenancy (cf Multicore)


Lucene & Hadoop- Hadoop: parallel processing power- Lucene: dynamic, rapid search

But...- HDFS: no random read/writes- Solr: distributed indexes

So...- Index built in HDFS, export to local- HBase


Bewertung The road ahead

Solr: einfach, konfigurierbar,

skalierbar, endnutzerfreundlich

Lucene: lowlevel,

komplexer, volle Flexibilität

ElasticSearch: relativ neu,

aber automatische Skalierung

Mahout: komplex, mächtig,

skalierbar


Vielen Dank !

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