lucene实战pdf

㈠ 软件测试需要学习什么内容有没有系统课程

这里给大家整理了一份基于Python的测试开发学习路线，需要学习以下内容：

第一阶段：专业基础课程

阶段目标：

1. 熟练掌握IT核心技术：编程，数据库，操作系统，版本控制

2. 能够熟练运用所学技术搭建各类服务器环境

3. 深入理解软件研发过程各种疑难杂症及处理手段

4. 掌握Python编程技术并熟练运用Python进行程序设计

知识点：

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，javaScript程序设计，函数，基础算法，正则表达式。

2、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，建模工具深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为软件测试和测试开发打下基础。

3、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境部署，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个测试开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

4、Python编程基础，语法规则，函数，数据类型，PDBC，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象编程有熟练的运用。

5、Python面向对象，异常处理，文件IO，多线程，网络编程，PyQT界面开发，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

第二阶段：专业核心课程

阶段目标：

1. 熟练应用所学知识完成一个标准的软件测试项目

2. 熟练运用Python完成GUI测试，接口测试和性能测试开发

3. 对测试开发技术体系和实现原理有深入的理解

4. 灵活运用测试开发技术解决项目中的各种问题

知识点：

1、软件工程，软件质量，系统测试流程，方法，专业术语，测试用例设计，禅道管理工具，测试报告，缺陷管理理解软件工程的各类实际问题，理解系统测试的理论、方法与过程，熟练运用测试用例设计方法高效设计测试用例。

2、测试需求分析，测试方案设计，测试用例设计，测试项目实施，缺陷报告与测试报告，深入理解系统测试各个过程和关键环节，熟练完成系统测试项目。

3、SikuliX框架，UIAutomation框架，Selenium WebDriver框架，基础框架，Android应用，Monkey测试，Appium移动端测试框架，UIAutomator2移动端测试框架综合运用各类应用操作平台，完成各种自动化测试框架的学习和应用，深入理解GUI自动化测试技术及相应框架的测试开发。

4、Python单元测试框架，网络通信协议，HTTP与HTTPS协议，WebService与WebSocket协议，Python的接口测试库，PostMan与SoapUI接口测试工具通过对代码级接口测试和协议级接口测试的测试开发实战，灵活运用Python开发接口测试脚本，熟练运用各类接口测试工具。

5、性能测试原理，指标体系，场景设计，实施过程，JMeter工具应用，BeanShell脚本开发，Python+Locust性能测试框架深入理解性能测试技术体系和方法论，熟练运用JMeter性能测试工具和Locust性能测试框架实施对任意系统的性能测试。

第三阶段：综合实战项目

阶段目标：

1. 将软件测试和测试开发技术灵活运用于项目中

2. 具备较强的测试开发能力，独立完成测试开发项目

3. 综合运用软件测试技术，满足企业中高级人才需求

4. 对所学技术有深入的理解并具备独立解决问题的能力

知识点：

1、测试需求分析，同行评审，测试计划，测试方案，测试用例，配置管理，持续集成。通过对大型企业级应用系统的测试项目实战，强化理解系统测试项目的实施过程与技术细节。

2、接口测试设计与实施，回归测试，冒烟测试，安全性测试，RobotFramework框架应用，UI自动化实战将各类自动化测试技术结合项目实战演练，强化对自动化测试技术的运用，同时掌握更多的测试框架。

3、性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验。

4、Python原生测试框架开发，包括Monkey，UI，图像识别，云测试平台，HTML测试报告，持续集成，KDT关键字驱动框架开发等原生技术实现通过大量的Python原生代码开发，深入理解自动化测试开发技术的底层实现原理，完全抛弃对工具的依赖，做到真正的测试开发技术。

5、基于测试框架的设计思路和实现手段，自主实现一套测试框架能够独立完成一套自动化测试框架，并能够直接用于实际项目中。

6、持续集成与Jenkins，安全性测试原理与工具，Python爬虫开发与Scrapy框架，提升软件测试其它类技术，增强知识面，提升竞争力，助力职业发展。

补充知识

1、算法进阶，图像处理，视频处理，加密解密，压缩算法。

2、UML统一建模语言、五种图、类图、类图详解、用例图、时序图。

3、Dubbo分布式开发框架，Oracle关系型数据库管理系统，MongoDB非关系型数据库管理系统。

4、大数据开发框架Hadoop/MapRece/Spark。

5、Android与iOS的原生应用开发与WebApp开发。

6、OpenCV图像处理框架、TensorFlow深度学习框架，Lucene全文搜索引擎与中文分词框架Ik-Analyzer，视频处理算法与框架等。

㈡ 怎样学习java

我可以结合自己的经验大致给你说一说，希望对你有所帮助，少走些弯路。

学习java其实应该上升到如何学习程序设计这种境界，其实学习程序设计又是接受一种编
程思想。每一种语言的程序设计思想大同小异，只是一些由语言特性的而带来的细微差别
，比如Java中的Interface，你几乎在以前的学习中没有碰到过。以下我仔细给你说几点

1。我们必须明确一个大方向，也就是说现在面向对象的编程范畴。尽管人工智能曾经有
所浪潮（看看Borland为什么有TurboPRolog），但未来5-10年工业界广泛承认并接受的
将是面向对象式的编程。

2。工业界目前最流行的面向对象编程语言就是C++和Java。所以基本上锁定这两个方向就
可以了。而且完全可以同时把握。

3。把握Java的精华特性而且一定要知道为什么。比如，Interface和multi-thread。用
interface是更好的多继续的模型，而多线程则是设计到语言一级的重要特性。要完全理
解interface是为什么，用多线程又有几种常用的编程模型。

4。理解了语言的特性是为什么了之后，就可以试着上升到设计这个层次，究竟学习语言
是要用的。目前比较好的开发模式是采用自定向下的面向对象的设计，加上MVC的模式（
你可以看一下我介绍的关于MVC的内容）。首先要找出最顶层的对象（这往往是最难的）
，然后一层一层往下递归
，记住每次应符合7+/-2的原则，因为我们人的短记忆就是这样。一般有图形用户界面的
应从界面开始设计。

5。有了基本设计模型后，可以学一些设计模式（Design Pattern)。这是目前证实很有效
的。比如体系结构模式（Layering分层，Pipe/Filter管道或过滤器），设计模式（有很
多，比如对象池Object
Pool、缓冲池Cache等），编程模式（比如Copy-on-Write）。懂了这些模式之后，就会对
系统的整体结构有很好的把握，而学术上也有倾向一个系统完全可以由各种模式组合而成
。前面提到的MT实际上就有好几种模式，把握后就不用自己花很多时间去试了。另外一个
很重要的领域就是并行
和分布式计算领域，大概有20种左右。

6。接下来就不能纸上谈兵了，最好的方法其实是实践。一般教科书上的例子并不能算是
实践，只能算是让你把握语言特性用的。而提倡做实际的Project也不是太好，因为你还
没有熟练的能力去综合各种技术，这样只能是你自己越来越迷糊。我认为比较好的方法是
找一些比较经典的例子，
每个例子比较集中一种编程思想而设计的

7。结合前面学到的设计模式你就可以很好的理解这些经典的例子。并且自己可以用他来 实现一些简单的系统。假如可以对他进行进一步的修改，找出你觉得可以提高性能的地方 加上自己的设计，那就更上一个层次了，也就会真正地感到有所收获。

8。好象以上谈的跟Java没什么关系，其实我们早就应该从单纯的学习语言到真正的学习 好编程的领域。学习技术是没有止境的，你学习第一种语言可能要半年时间，以后每种语言都不应该超过两个月，否则你会觉得学习语言是包袱，是痛苦我们的学习，我们的学习最重要的是实战软件的开发，所以建议在刚刚开始学习的时候，多找一些项目来研究，很多学校都有免费的课程，一般都会有提供小项目实战的，如果你们没有找不到，可以加我建立的一个交流群先加上670另外还有025最后加上447 这样你就可以找到组织，在群里大家都会提供很多小项目帮助大家成长的，你不来我们没有损失，损失的是你。

9。学习是为了用的，是为了让你的程序产生价值典

㈢ lucene 3 后好像不能查询命中总数了是这样吗

可以的啊！
TopDocs hits = searcher.search(query, 10); 取排名前10条结果。
hits.totalHits 会取出所有记录条数的。
希望楼主亲自实验，并且建议看一下今年新翻译的书《lucene 实战 第二版》上边写的很全。

㈣ 我想学习Lucene从基础到实战高级应用方面的知识，请问在网上哪有好的资源吗谢谢了

有视频教程可以买，你去 华章 看看那里有卖的网站啊！ 你也可以搜索 lucene 觉先，这个人出的教程很不错，网上资料很多

㈤ Lucene实战的内容简介

《Lucene实战(第2版)》基于Apache的Lucene 3.0，从Lucene核心、Lucene应用、案例分析3个方面详细系统地介绍了Lucene，包括认识Lucene、建立索引、为应用程序添加搜索功能、高级搜索技术、扩展搜索、使用Tika提取文本、Lucene的高级扩展、使用其他编程语言访问Lucene、Lucene管理和性能调优等内容，最后还提供了三大经典成功案例，为读者展示了一个奇妙的搜索世界。
《Lucene实战(第2版)》适合于已具有一定Java编程基本的读者，以及希望能够把强大的搜索功能添加到自己的应用程序中的开发人员。《Lucene实战(第2版)》对于从事搜索引擎工作的工程技术人员，以及在Java平台上进行各类软件开发的人员和编程爱好者，也具有很好的学习参考价值。

㈥ C#winform程序怎么读取pdf的内容，并在指定的位置添加几个字，哪位大神帮帮我，急用呀

C# 怎么读取PDF文件内容？
怎么能读取到PDF文件里的内容信息,PDF为全英文文本格式 无图片类的东西..
我怎么才能读取到所有信息 然后保存到字符串里面..?

------解决方案--------------------
下载 PDFBox-0.7.3.zip

PDFBox-0.7.3.dll
lucene-demos-2.0.0.dll
lucene-core-2.0.0.dll
bcmail-jdk14-132.dll
bcprov-jdk14-132.dll
FontBox-0.1.0-dev.dll
ICSharpCode.SharpZipLib.dll
IKVM.AWT.WinForms.dll
IKVM.GNU.Classpath.dll
IKVM.Runtime.dll
ikvm-native.dll
放入Bin中

C# code<%@ Page Language="C#" %>
<%@ Import Namespace="System" %>
<%@ Import Namespace="org.pdfbox.pdmodel" %>
<%@ Import Namespace="org.pdfbox.util" %>
<script language="C#" runat="server">
protected void Page_Load(object sender, System.EventArgs e)
{
string pdfPath = Server.MapPath("index.pdf");
PDDocument doc = PDDocument.load(pdfPath);
PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper();
string txt = stripper.getText(doc);

Response.Write(txt);
}
</script>

注：网上搜的不知道管不管用。楼主试试吧能读出来再处理就好办多了

㈦ 软件测试 应届生需要了解哪些知识和工具

这里整理了一份全面系统的软件测试学习路线，需要了解的知识和工具如下：

第一阶段：专业基础课程

阶段目标：

1. 熟练掌握IT核心技术：编程，数据库，操作系统，版本控制

2. 能够熟练运用所学技术搭建各类服务器环境

3. 深入理解软件研发过程各种疑难杂症及处理手段

4. 掌握Python编程技术并熟练运用Python进行程序设计

知识点：

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript程序设计，函数，基础算法，正则表达式。

2、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，建模工具深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为软件测试和测试开发打下基础。

3、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境部署，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个测试开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

4、Python编程基础，语法规则，函数，数据类型，PDBC，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象编程有熟练的运用。

5、Python面向对象，异常处理，文件IO，多线程，网络编程，PyQT界面开发，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

第二阶段：专业核心课程

阶段目标：

1. 熟练应用所学知识完成一个标准的软件测试项目

2. 熟练运用Python完成GUI测试，接口测试和性能测试开发

3. 对测试开发技术体系和实现原理有深入的理解

4. 灵活运用测试开发技术解决项目中的各种问题

知识点：

1、软件工程，软件质量，系统测试流程，方法，专业术语，测试用例设计，禅道管理工具，测试报告，缺陷管理理解软件工程的各类实际问题，理解系统测试的理论、方法与过程，熟练运用测试用例设计方法高效设计测试用例。

2、测试需求分析，测试方案设计，测试用例设计，测试项目实施，缺陷报告与测试报告，深入理解系统测试各个过程和关键环节，熟练完成系统测试项目。

3、SikuliX框架，UIAutomation框架，Selenium WebDriver框架，基础框架，Android应用，Monkey测试，Appium移动端测试框架，UIAutomator2移动端测试框架综合运用各类应用操作平台，完成各种自动化测试框架的学习和应用，深入理解GUI自动化测试技术及相应框架的测试开发。

4、Python单元测试框架，网络通信协议，HTTP与HTTPS协议，WebService与WebSocket协议，Python的接口测试库，PostMan与SoapUI接口测试工具通过对代码级接口测试和协议级接口测试的测试开发实战，灵活运用Python开发接口测试脚本，熟练运用各类接口测试工具。

5、性能测试原理，指标体系，场景设计，实施过程，JMeter工具应用，BeanShell脚本开发，Python+Locust性能测试框架深入理解性能测试技术体系和方法论，熟练运用JMeter性能测试工具和Locust性能测试框架实施对任意系统的性能测试。

第三阶段：综合实战项目

阶段目标：

1. 将软件测试和测试开发技术灵活运用于项目中

2. 具备较强的测试开发能力，独立完成测试开发项目

3. 综合运用软件测试技术，满足企业中高级人才需求

4. 对所学技术有深入的理解并具备独立解决问题的能力

知识点：

1、测试需求分析，同行评审，测试计划，测试方案，测试用例，配置管理，持续集成。通过对大型企业级应用系统的测试项目实战，强化理解系统测试项目的实施过程与技术细节。

2、接口测试设计与实施，回归测试，冒烟测试，安全性测试，RobotFramework框架应用，UI自动化实战将各类自动化测试技术结合项目实战演练，强化对自动化测试技术的运用，同时掌握更多的测试框架。

3、性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验。

4、Python原生测试框架开发，包括Monkey，UI，图像识别，云测试平台，HTML测试报告，持续集成，KDT关键字驱动框架开发等原生技术实现通过大量的Python原生代码开发，深入理解自动化测试开发技术的底层实现原理，完全抛弃对工具的依赖，做到真正的测试开发技术。

5、基于测试框架的设计思路和实现手段，自主实现一套测试框架能够独立完成一套自动化测试框架，并能够直接用于实际项目中。

6、持续集成与Jenkins，安全性测试原理与工具，Python爬虫开发与Scrapy框架，提升软件测试其它类技术，增强知识面，提升竞争力，助力职业发展。

补充知识

1、算法进阶，图像处理，视频处理，加密解密，压缩算法。

2、UML统一建模语言、五种图、类图、类图详解、用例图、时序图。

3、Dubbo分布式开发框架，Oracle关系型数据库管理系统，MongoDB非关系型数据库管理系统。

4、大数据开发框架Hadoop/MapRece/Spark。

5、Android与iOS的原生应用开发与WebApp开发。

6、OpenCV图像处理框架、TensorFlow深度学习框架，Lucene全文搜索引擎与中文分词框架Ik-Analyzer，视频处理算法与框架等。

㈧ Lucene实战的目录

目录
第1部分Lucene核心
第1章初识Lucene 3
1.1应对信息爆炸 4
1.2Lucene是什么 5
1.2.1Lucene能做些什么 6
1.2.2Lucene的历史 7
1.3Lucene和搜索程序组件 9
1.3.1索引组件 10
1.3.2搜索组件 13
1.3.3搜索程序的其他模块 16
1.3.4Lucene与应用程序的整合点 18
1.4Lucene实战：程序示例 18
1.4.1建立索引 19
1.4.2搜索索引 22
1.5理解索引过程的核心类 25
1.5.1IndexWriter 25
1.5.2Directory 25
1.5.3Analyzer 26
1.5.4Document 26
1.5.5Field 27
1.6理解搜索过程的核心类 27
1.6.1IndexSearcher 27
1.6.2Term 28
1.6.3Query 28
1.6.4TermQuery 28
1.6.5TopDocs 29
1.7小结 29
第2章构建索引30
2.1Lucene如何对搜索内容进行建模 31
2.1.1文档和域 31
2.1.2灵活的架构 32
2.1.3反向规格化(Denormalization) 32
2.2理解索引过程 33
2.2.1提取文本和创建文档 33
2.2.2分析文档 34
2.2.3向索引添加文档 34
2.3基本索引操作 35
2.3.1向索引添加文档 35
2.3.2删除索引中的文档 38
2.3.3更新索引中的文档 39
2.4域选项 41
2.4.1域索引选项 41
2.4.2域存储选项 42
2.4.3域的项向量选项 42
2.4.4Reader、TokenStream和byte[ ]域值 42
2.4.5域选项组合 43
2.4.6域排序选项 44
2.4.7多值域 44
2.5对文档和域进行加权操作 45
2.5.1文档加权操作 45
2.5.2域加权操作 46
2.5.3加权基准(Norms) 47
2.6索引数字、日期和时间 48
2.6.1索引数字 48
2.6.2索引日期和时间 49
2.7域截取(Field truncation) 50
2.8近实时搜索(Near-real-time search) 51
2.9优化索引 51
2.10其他Directory子类 52
2.11并发、线程安全及锁机制 55
2.11.1线程安全和多虚拟机安全 55
2.11.2通过远程文件系统访问索引 56
2.11.3索引锁机制 57
2.12调试索引 59
2.13高级索引概念 60
2.13.1用IndexReader删除文档 61
2.13.2回收被删除文档所使用过的磁盘空间 62
2.13.3缓冲和刷新 62
2.13.4索引提交 63
2.13.5ACID事务和索引连续性 65
2.13.6合并段 66
2.14小结 68
第3章为应用程序添加搜索功能70
3.1实现简单的搜索功能 71
3.1.1对特定项的搜索 72
3.1.2解析用户输入的查询表达式：QueryParser 73
3.2使用IndexSearcher类 76
3.2.1创建IndexSearcher类 76
3.2.2实现搜索功能 78
3.2.3使用TopDocs类 78
3.2.4搜索结果分页 79
3.2.5近实时搜索 79
3.3理解Lucene的评分机制 81
3.3.1Lucene如何评分 81
3.3.2使用explain()理解搜索结果评分 83
3.4Lucene的多样化查询 84
3.4.1通过项进行搜索：TermQuery类 85
3.4.2在指定的项范围内搜索：TermRangeQuery类 86
3.4.3在指定的数字范围内搜索：NumericRangeQuery类 87
3.4.4通过字符串搜索：PrefixQuery类 88
3.4.5组合查询：BooleanQuery类 88
3.4.6通过短语搜索：PhraseQuery类 91
3.4.7通配符查询：WildcardQuery类 93
3.4.8搜索类似项：FuzzyQuery类 94
3.4.9匹配所有文档：MatchAllDocsQuery类 95
3.5解析查询表达式：QueryParser 96
3.5.1Query.toString方法 97
3.5.2TermQuery 97
3.5.3项范围查询 98
3.5.4数值范围搜索和日期范围搜索 99
3.5.5前缀查询和通配符查询 99
3.5.6布尔操作符 100
3.5.7短语查询 100
3.5.8模糊查询 101
3.5.9MatchAllDocsQuery 102
3.5.10分组查询 102
3.5.11域选择 103
3.5.12为子查询设置加权 103
3.5.13是否一定要使用QueryParse 103
3.6小结 104
第4章Lucene的分析过程 105
4.1使用分析器 106
4.1.1索引过程中的分析 107
4.1.2QueryParser分析 109
4.1.3解析vs分析：分析器何时不再适用 109
4.2剖析分析器 110
4.2.1语汇单元的组成 111
4.2.2语汇单元流揭秘 112
4.2.3观察分析器 115
4.2.4语汇单元过滤器：过滤顺序的重要性 119
4.3使用内置分析器 121
4.3.1StopAnalyzer 122
4.3.2StandardAnalyzer 122
4.3.3应当采用哪种核心分析器 123
4.4近音词查询 123
4.5同义词、别名和其他表示相同意义的词 126
4.5.1创建SynonymAnalyzer 127
4.5.2显示语汇单元的位置 131
4.6词干分析 132
4.6.1StopFilter保留空位 133
4.6.2合并词干操作和停用词移除操作 134
4.7域分析 134
4.7.1多值域分析 135
4.7.2特定域分析 135
4.7.3搜索未被分析的域 136
4.8语言分析 139
4.8.1Unicode与字符编码 139
4.8.2非英语语种分析 140
4.8.3字符规范化处理 140
4.8.4亚洲语种分析 141
4.8.5有关非英语语种分析的其他问题 143
4.9Nutch分析 144
4.10小结 146
第5章高级搜索技术147
5.1Lucene域缓存 148
5.1.1为所有文档加载域值 149
5.1.2段对应的reader 149
5.2对搜索结果进行排序 150
5.2.1根据域值进行排序 150
5.2.2按照相关性进行排序 153
5.2.3按照索引顺序进行排序 154
5.2.4通过域进行排序 154
5.2.5倒排序 155
5.2.6通过多个域进行排序 156
5.2.7为排序域选择类型 157
5.2.8使用非默认的locale方式进行排序 157
5.3使用MultiPhraseQuery 158
5.4针对多个域的一次性查询 160
5.5跨度查询 162
5.5.1跨度查询的构建模块：SpanTermQuery 165
5.5.2在域的起点查找跨度 166
5.5.3彼此相邻的跨度 167
5.5.4在匹配结果中排除重叠的跨度 169
5.5.5SpanOrQuery类 170
5.5.6SpanQuery类和QueryParser类 171
5.6搜索过滤 172
5.6.1TermRangeFilter 173
5.6.2NumericRangeFilter 174
5.6.3FieldCacheRangeFilter 174
5.6.4特定项过滤 174
5.6.5使用QueryWrapperFilter类 175
5.6.6使用SpanQueryFilter类 175
5.6.7安全过滤器 176
5.6.8使用BooleanQuery类进行过滤 177
5.6.9PrefixFilter 178
5.6.10缓存过滤结果 178
5.6.11将filter封装成query 179
5.6.12对过滤器进行过滤 179
5.6.13非Lucene内置的过滤器 180
5.7使用功能查询实现自定义评分 180
5.7.1功能查询的相关类 180
5.7.2使用功能查询对最近修改过的文档进行加权 182
5.8针对多索引的搜索 184
5.8.1使用MultiSearch类 184
5.8.2使用ParallelMultiSearcher进行多线程搜索 186
5.9使用项向量 186
5.9.1查找相似书籍 187
5.9.2它属于哪个类别 190
5.9.3TermVectorMapper类 193
5.10使用FieldSelector加载域 194
5.11停止较慢的搜索 195
5.12小结 196
第6章扩展搜索198
6.1使用自定义排序方法 199
6.1.1针对地理位置排序方式进行文档索引 199
6.1.2实现自定义的地理位置排序方式 200
6.1.3访问自定义排序中的值 203
6.2开发自定义的Collector 204
6.2.1Collector基类 205
6.2.2自定义Collector：BookLinkCollector 206
6.2.3AllDocCollector类 207
6.3扩展QueryParser类 208
6.3.1自定义QueryParser的行为 208
6.3.2禁用模糊查询和通配符查询 209
6.3.3处理数值域的范围查询 210
6.3.4处理日期范围 211
6.3.5对已排序短语进行查询 213
6.4自定义过滤器 215
6.4.1实现自定义过滤器 215
6.4.2搜索期间使用自定义过滤器 216
6.4.3另一种选择：FilterQuery类 217
6.5有效载荷(Payloads) 218
6.5.1分析期间生成有效载荷 219
6.5.2搜索期间使用有效载荷 220
6.5.3有效载荷和跨度查询 223
6.5.4通过TermPositions来检索有效载荷 223
6.6小结 223
第2部分Lucene应用
第7章使用Tika提取文本227
7.1Tika是什么 228
7.2Tika的逻辑设计和API 230
7.3安装Tika 231
7.4Tika的内置文本提取工具 232
7.5编程实现文本提取 234
7.5.1索引Lucene文档 234
7.5.2Tika工具类 237
7.5.3选择自定义分析器 238
7.6Tika的局限 238
7.7索引自定义的XML文件 239
7.7.1使用SAX进行解析 239
7.7.2使用Apache Commons Digester进行解析和索引 242
7.8其他选择 244
7.9小结 245
第8章Lucene基本扩展246
8.1Luke：Lucene的索引工具箱 247
8.1.1Overview标签页：索引的全局视图 248
8.1.2浏览文档 249
8.1.3使用QueryParser进行搜索 251
8.1.4Files and Plugins标签页 252
8.2分析器、语汇单元器和语汇单元过滤器 253
8.2.1SnowballAnalyzer 255
8.2.2Ngram过滤器 256
8.2.3Shingle过滤器 258
8.2.4获取捐赠分析器 258
8.3高亮显示查询项 259
8.3.1高亮显示模块 259
8.3.2独立的高亮显示示例 262
8.3.3使用CSS进行高亮显示处理 263
8.3.4高亮显示搜索结果 264
8.4FastVector Highlighter类 266
8.5拼写检查 269
8.5.1生成提示列表 269
8.5.2选择最佳提示 271
8.5.3向用户展示搜索结果 272
8.5.4一些加强拼写检查的考虑 273
8.6引人注目的查询扩展功能 274
8.6.1MoreLikeThis 274
8.6.2FuzzyLikeThisQuery 275
8.6.3BoostingQuery 275
8.6.4TermsFilter 276
8.6.5DuplicateFilter 276
8.6.6RegexQuery 276
8.7构建软件捐赠模块(contrib mole) 277
8.7.1源代码获取方式 277
8.7.2contrib目录的Ant插件 277
8.8小结 278
第9章Lucene高级扩展279
9.1链式过滤器 280
9.2使用Berkeley DB存储索引 282
9.3WordNet同义词 284
9.3.1建立同义词索引 285
9.3.2将WordNet同义词链接到分析器中 287
9.4基于内存的快速索引 289
9.5XML QueryParser：超出“one box”的搜索接口 289
9.5.1使用XmlQueryParser 291
9.5.2扩展XML查询语法 295
9.6外围查询语言 296
9.7Spatial Lucene 298
9.7.1索引空间数据 299
9.7.2搜索空间数据 302
9.7.3Spatial Lucene的性能特点 304
9.8远程进行多索引搜索 306
9.9灵活的QueryParser 309
9.10其他内容 312
9.11小结 313
第10章其他编程语言使用Lucene314
10.1移植入门 315
10.1.1移植取舍 316
10.1.2选择合适的移植版本 317
10.2CLucene(C++) 317
10.2.1移植目的 318
10.2.2API和索引兼容 319
10.2.3支持的平台 321
10.2.4当前情况以及未来展望 321
10.3Lucene-Net(C#和其他.NET编程语言) 321
10.3.1API兼容 323
10.3.2索引兼容 324
10.4KinoSearch和Lucy(Perl) 324
10.4.1KinoSearch 325
10.4.2Lucy 327
10.4.3其他Perl选项 327
10.5Ferret(Ruby) 328
10.6PHP 329
10.6.1Zend Framework 329
10.6.2PHP Bridge 330
10.7PyLucene(Python) 330
10.7.1API兼容 332
10.7.2其他Python选项 332
10.8Solr(包含多种编程语言) 332
10.9小结 334
第11章Lucene管理和性能调优335
11.1性能调优 336
11.1.1简单的性能调优步骤 337
11.1.2测试方法 338
11.1.3索引-搜索时延调优 339
11.1.4索引操作吞吐量调优 340
11.1.5搜索时延和搜索吞吐量调优 344
11.2多线程和并行处理 346
11.2.1使用多线程进行索引操作 347
11.2.2使用多线程进行搜索操作 351
11.3资源消耗管理 354
11.3.1磁盘空间管理 354
11.3.2文件描述符管理 357
11.3.3内存管理 361
11.4热备份索引 364
11.4.1创建索引备份 365
11.4.2恢复索引 366
11.5常见错误 367
11.5.1索引损坏 367
11.5.2修复索引 369
11.6小结 369
第3部分案例分析
第12章案例分析1：Krugle373
12.1Krugle介绍 374
12.2应用架构 375
12.3搜索性能 376
12.4源代码解析 377
12.5子串搜索 378
12.6查询VS搜索 381
12.7改进空间 382
12.7.1FieldCache内存使用 382
12.7.2合并索引 382
12.8小结 383
第13章案例分析2：SIREn384
13.1SIREn介绍 385
13.2SIREn优势 385
13.2.1通过所有域进行搜索 387
13.2.2一种高效词典 388
13.2.3可变域 388
13.2.4对多值域的高效处理 388
13.3使用SIREn索引实体 388
13.3.1数据模型 389
13.3.2实现问题 389
13.3.3索引概要 390
13.3.4索引前的数据准备 390
13.4使用SIREn搜索实体 392
13.4.1搜索内容 392
13.4.2根据单元限制搜索范围 393
13.4.3将单元合并成元组 393
13.4.4针对实体描述进行查询 394
13.5在Solr中集成SIREn 394
13.6Benchmark 395
13.7小结 397
第14章案例分析3：LinkedIn398
14.1使用Bobo Browse进行分组搜索 398
14.1.1Bobo Browse的设计 400
14.1.2深层次分组搜索 403
14.2使用Zoie进行实时搜索 405
14.2.1Zoie架构 406
14.2.2实时VS近实时 409
14.2.3文档与索引请求 411
14.2.4自定义IndexReaders 411
14.2.5与Lucene的近实时搜索进行比较 412
14.2.6分布式搜索 413
14.3小结 415
附录A安装Lucene416
A.1二进制文件安装 416
A.2运行命令行演示程序 417
A.3运行Web应用演示程序 418
A.4编译源代码 419
A.5排错 420
附录BLucene索引格式421
B.1逻辑索引视图 421
B.2关于索引结构 422
B.2.1理解多文件索引结构 422
B.2.2理解复合索引结构 425
B.2.3转换索引结构 426
B.3倒排索引 427
B.4小结 430
附录CLucene/contrib benchmark431
C.1运行测试脚本 432
C.2测试脚本的组成部分 435
C.2.1内容源和文档生成器 438
C.2.2查询生成器 439
C.3控制结构 439
C.4内置任务 441
C.4.1建立和使用行文件 445
C.4.2内置报表任务 446
C.5评估搜索质量 446
C.6出错处理 449
C.7小结 449
附录D资源450
D.1Lucene知识库 450
D.2国际化 450
D.3语言探测 451
D.4项向量 451
D.5Lucene移植版本 451
D.6案例分析 452
D.7其他 452
D.8信息检索软件 452
D.9Doug Cutting的着作 453
D.9.1会议论文 453
D.9.2美国专利 454

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链接: https://pan..com/s/1o90QvY-Gq5JYRUCFx1gBdg

书名：Elasticsearch服务器开发（第2版）

作者：[波兰] Rafa. Ku. Marek Rogoziński

译者：蔡建斌

豆瓣评分：6.1

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2015-3

页数：292

内容简介：

本书介绍了Elasticsearch这个优秀的全文检索和分析引擎从安装和配置到集群管理的各方面知识。本书这一版不仅补充了上一版中遗漏的重要内容，并且所有示例和功能均基于Elasticsearch服务器1.0版进行了更新。你可以从头开始循序渐进地学习本书，也可以查阅具体功能解决手头问题。

作者简介：

作者简介：

Rafał Kuć

solr.pl网站联合创始人，现为Sematext集团顾问和软件工程师，专注于Apache Lucene、Solr、Elasticsearch和Hadoop等开源技术。Rafał拥有超过12年的多领域软件经验，其中既包括银行软件又包括电子商务产品。Rafał也是Apache Solr 3.1 Cookbook等技术图书的作者，并且一直是Lucene Eurocon、Berlin Buzzwords、ApacheCon和Lucene Revolution等会议的演讲嘉宾。

Marek Rogoziński

solr.pl网站联合创始人，拥有10年以上的软件架构师和顾问从业经验，专门研究基于Solr和Elasticsearch等开源搜索引擎的解决方案，以及Hadoop、HBase和Twitter Storm等用于大数据分析的软件。

译者简介：

蔡建斌

敏捷践行者，擅长Scrum/XP/Kanban等敏捷实践，现在英孚教育全球研发中心任Technical Lead，除了50%时间写代码以外，业务需求分析、前后端架构设计、性能调优、自动化测试、流程改进、发布运维、代码评审……无所不为，只为开发出更好的软件。爱好围棋，弈城4段5段之间跳跃。目标：工作上有所不为；爱好上添加一项健身。Email：[email protected]。

㈩ solr3.5中如何用java代码为PDF，Office等文件添加索引

1、将解压包中的solr-4.7.1/dist/solr-4.7.1.war复制到tomcat_dir/webapps/目录，并命名为solr.war。

2、将solr-4.7.1/example/lib/ext/目录下的jar文件复制到tomcat/lib目录下，将solr-4.7.1/example/resources/下的log4j.properties文件复制到tomcat_dir/lib目录下;
切把 solr-4.7.1/example/solr，复制到tomcat_dir/bin下。

3、修改tomcat_dir/conf/server.xml
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"

connectionTimeout="20000"
redirectPort="8443"
URIEncoding="UTF-8" />

4、创建solr.xml，存放在路径：tomcat/conf/Catalina/localhost/solr.xml，内容：
<Context path="/solr" docBase="C:\Tomcat 7.0\webapps\solr.war"
debug="0" crossContext="true">
<Environment name="solr/home" type="java.lang.String" value="C:\Tomcat 7.0\bin\solr\" override="true" />
</Context>

PS：上面的docBase和value路径中不能存在中文字符，否则会出现404错误。

5、将C:\Tomcat 7.0\webapps下的solr.war包，启动项目解压；然后再添加几个jar包：
solr-4.7.1\dist\solr-dataimporthandler-4.7.1.jar;
solr-4.7.1\dist\solr-dataimporthandler-extras-4.7.1.jar;
还要加载数据库驱动包：mysql-connector-java-3.1.13-bin.jar

6、在C:\Tomcat 7.0\bin\solr\collection1\conf 下的solrconfig.xml增加以下数据库配置：
<requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler">

<lst name="defaults">
<str name="config">data-config.xml</str>
</lst>
</requestHandler>

7、将tomcat\bin\solr\collection1\conf下增加data-config.xml文件，内容如下：
<dataConfig>

<dataSource type="JdbcDataSource"
driver="com.mysql.jdbc.Driver"
url="jdbc:mysql://192.168.1.221:3306/tmsdb"
user="root"
password="123456"/>
<document name="content">
<entity name="node" query="select id,author,title,content from solrdb">
<field column="id" name="id" />
<field column="author" name="author" />
<field column="title" name="title" />
<field column="content" name="content" />
</entity>
</document>
</dataConfig>

8、增加中文分词器，ik-analyzer的配置如下：
①目前的中文分词主要有两种
1，基于中科院ICTCLAS的隐式马尔科夫hhmm算法的中文分词器，例如smartcn等。（不支持自定义扩展词库）
2，基于正向迭代最细粒度切分算法（正向最大匹配并且最细分词）例如IK，庖丁等（支持自定义扩展词库）
安装分词前，可以去下载IK的分词包 ：
IK-Analyzer-4.7.1-0.0.1-SNAPSHOT.jar

下载完毕后，将此包放进tomcat\solr的\WEB-INF\lib下面：tomcat\webapps\solr\WEB-INF\lib 。
下面需要在solr的schemal.xml进行分词器注册:
<!-- 配置IK分词器 -->

<fieldType name="text_ik" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
<analyzer type="index">
<!-- 分词-->
<tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory"/>
<!-- 禁用词过滤根据情况使用-->
<!-- <filter class="org.wltea.analyzer.lucene.IKStopFilterFactory"/> -->
</analyzer>
<analyzer type="query">
<!-- 分词-->
<tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory"/>
<!-- 禁用词过滤根据情况使用-->
<!-- <filter class="org.wltea.analyzer.lucene.IKStopFilterFactory"/>-->
</analyzer>
</fieldType>

最后还得配置一个引用字段就OK了
<field name="ik" type="text_ik" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>

②它的安装部署十分简单，将IKAnalyzer2012.jar部署亍项目的lib目录中；IKAnalyzer.cfg.xml不stopword.dic文件放置在class根目录（对于web项目，通常是WEB-I NF/classes目彔，同hibernate、log4j等配置文件相同）下即可 ；然后配置solr4.7中schema.xml配置解析器：
<schema name="example" version="1.1">

……
<fieldType name="text" class="solr.TextField">
<analyzer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>
</fieldType>
……
</schema>