【摘 要】
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为提高Lucene针对大数据的检索效率,提出基于Map Reduce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
【机 构】
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内蒙古科技大学工程训练中心; 天津外国语大学国际传媒学院; 北京科技大学计算机与通信工程学院;
【基金项目】
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面向隐私保护的云数据访问模型与方法研究(国家自然科学基金F020705)
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为提高Lucene针对大数据的检索效率,提出基于Map Reduce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Map Reduce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。
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