基于MapReduce的增量式全文Lucene引擎并行检索

• 作者: 刘永花 杨丽娜 王静宇
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: Lucene检索 MapReduce并行 增量索引 大数据
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能驱动的自动化
• 页码范围: 1540-1546
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4853字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.160631

摘要

为提高 Lucene 针对大数据的检索效率,提出基于 MapReduce 的增量式全文Lucene 引擎并行检索方法.首先,对 Lucene 索引原理结构进行研究,并基于增量索引改进、提高缓冲区索引容量以及降低磁盘文件索引书写频率,实现索引创建效率提高的效果;其次,针对单进程 Lucene 索引效率提升有限的情况,基于 Hadoop 框架下并行MapReduce 计算模块,构建并行 Lucene 全文检索引擎,实现大数据检索的并行化执行;最后,通过构建大数据全文检索仿真环境,显示所提并行检索方式相对单一进程检索方式,可大幅提升检索精度和执行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨丽娜	天津外国语大学国际传媒学院	23	231	9.0	15.0
2	王静宇	北京科技大学计算机与通信工程学院	11	56	4.0	7.0
3	刘永花	内蒙古科技大学工程训练中心	7	24	3.0	4.0