Google, Amazon und Co. setzen den Standard für performante Such-, Klassifikations- und Vorschlagsfunktionen. Wie können die Apache-Projekte aus dem Lucene-Umfeld hier mithalten? Welche Projekte helfen bei welchen Fragestellungen? Diese Session möchte einen aktuellen Ein- und Überblick über das Apache-Lucene-Ökosystem und seine Anwendungen in den Bereichen Suche, Data Mining und BI geben.

1. Christian Meder & Andrew Kenworthy | inovex
Lucenes Welt –
Ordnen, finden, klassifizieren

2. Lucene's Welt:
Ordnen,
Finden,
Klassifizieren
JAX, 2012
Andrew Kenworthy
Christian Meder
inovex GmbH
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 1

3. Speaker
Andrew Kenworthy
Schwerpunkte

Business Intelligence

Java

Solr

Hadoop
andrew.kenworthy@inovex.de
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 2

4. Speaker
Christian Meder
Schwerpunkte

open source (free
software)

Linux

Web

Java

Android

CTO@inovex
Christian Meder
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 3

5. Agenda

Motivation

Beispiele

Projektübersicht

Projekte

Möglichkeiten

Bewertung
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 4

6. Motivation
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 5

7. Motivation
Google klassisch (2010)
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 6

8. Motivation
Google klassisch (2010)
Relevanz
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 7

9. Motivation
Google klassisch (2010)
Snippets
Autovervollstaendigung
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 8

10. Motivation
Google klassisch (2010)
Antwortzeiten
Spellchecker
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19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 9

11. Motivation
Google Evolution (2011)
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 10

12. Motivation
Google Evolution (2011)
Facetten
Instant Search Vorschau
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 11

13. Motivation
Google Evolution (2011)
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 12

14. Motivation
Google Evolution (2011)
Facetten
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 13

15. Motivation
Google Evolution (2012)
SPYW
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 14

16. Motivation
Google Evolution (2012)
SPYW
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 15

17. Motivation
Amazon
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 16

18. Motivation
usability.de
„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)
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 17

19. Motivation
osscensus.org
Rank Package Installs
1 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%
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 18

20. Beispiele
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 19

21. Beispiele
Ebay Kleinanzeigen
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 20

22. Beispiele
Ebay Kleinanzeigen (aus Olaf Zschiedrich solr@ebay Kleinanzeigen)
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 second
Avg. response time
• 20 ms (search) and 3 ms for auto-suggest
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 21

23. Beispiele
Ebay Kleinanzeigen (aus Olaf Zschiedrich solr@ebay Kleinanzeigen)
• 2 datacenters
• 1 Master + 6 Slaves per datacenter
Slaves show very low resource consumption. Could go down
to 4
slaves 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
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 22

24. Beispiele
ElasticSearch

IGN's search

10 nodes / 2 clusters

56 M documents

Scala over TCP

PHP/JS over HTTP

~5k rpm
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25. Beispiele
ElasticSearch

Sonian Inc.

Cloud electronic document search

20+ cluster

5 billion documents

Index into 100s TB
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 24

26. Projektuebersicht
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 25

27. Projektübersicht
Lucene

Lucene: Suchbibliothek

Solr: Suchserver

Nutch: Crawler

Tika: Inhaltsanalyse

ElasticSearch (Compass): Suchserver

Mahout: Machine Learning

ManifoldCF: Repository Connectors
(incubation)
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 26

28. Projekte
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 27

29. Architektur
Indizierung
Inhalte
Solr
Bereitstellung
Aufbereitung
Lucene
Analyse
Indizierung
Index
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30. Projekte
Lucene

Information Retrieval
Bibliothek

Kern einer Sucharchitektur

effizient

skalierbar

Viele Ports: .Net, C, Python

Vielfach integriert in
Produkte
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31. 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, ...
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 30

32. Projekte
Solr

Enterprise Suchserver

XML über HTTP

skalierbar

Adminoberfläche

schema-basiert

viele Analyse-Klassen

Handler, Filter, Facetten
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33. Projekte
Solr: Schema

enthält Felder / Feldtypen

Feldtypen mit
unterschiedlichen Analysern

dynamische Felder

CopyField

Konfigurierbare Textanalyse

Listen von Synonymen, Stopp-
Wörtern, etc.
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34. 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" />
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35. Projekte
Solr: Features

Markierte Treffer

Spellchecker

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
Dismax Query

DataImportHandler: DB,
XML, ...

Indexanalyse
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36. 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, ...
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 35

37. 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)
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 36

38. 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 *]
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 37

39. 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
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 38

40. Projekte
Nutch

Web Crawler

verteilt, parallel

Erstellt gerichteten
Graphen

Multi-Format (HTML, PDF,
Office, Tika, ...)

MapReduce, Hadoop

Lucene oder Solr
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 39

41. Projekte
Tika

Inhaltsanalyse

Extrahiert Metadaten und
strukturierte Inhalte

nutzt existierende Parser

große und wachsende
Anzahl an Formaten

weitere Parser einfach
ergänzbar
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 40

42. Projekte
ElasticSearch

nutzt Lucene

Facetten, Typen, ...

elastic: sharding/replicas
automatisch

schemalos

Vorgänger: Compass
Framework
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 41

43. Projekte
Mahout

Machine Learning

Empfehlungen

Clustering

Classification

Hadoop

Zahlreiche Algorithmen
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 42

44. Moeglichkeiten
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 43

45. Möglichkeiten
Beispiel 2009
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 44

46. API
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 45

47. Commit Options
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 46

48. Concurrency
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 47

49. Config
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>
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 48

50. 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)
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 49

51. INDEX
Belkin
→ belkin
QUERY
Belkin
→ belkin
But...
belk*
→ belk
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 50

52. MultiCore
<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>
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53. Schema-less
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54. Distributed, Autosharding
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55. Multitenancy (cf Multicore)
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 54

56. 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
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 55

57. Bewertung
The road ahead

Solr: einfach, konfigurierbar,
skalierbar, endnutzerfreundlich

Lucene: lowlevel,
komplexer, volle Flexibilität

ElasticSearch: relativ neu,
aber automatische Skalierung

Mahout: komplex, mächtig,
skalierbar
19.04.2012 Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich zu machen. Und uns selbst. 56

58. Vielen Dank !
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