nutch 搜索流程 1-local search

nutch搜索时进行了querys优化处理，包括缓存等。

为了对实际的搜索过程进行分析，让我们来对现成的搜索代码进行分析。

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一。流程

二。分析

1.initiated nutch query

利用Query来parse生成，具体分成三步：

＊NutchAnalysis.parseQuery()：如果根据指定语言没有找到指定analyzer，则使用默认的NutchdocumentAnalyzer。其实这个default analyzer是一个encapsulator，如果是anchor则使用AnchorAnalyzer，否则使用ContentAnalzyer。

然后，利用javacc定义好的Lexical analyzer来对query进行normalization，这部分形如一般的查询系统一样必要，所以不进行。

最后 返回 一个Nutch query。

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＊fixed query：对上述的query中unkown fields进行phase query转换。

＊initiate query conditions 包括形如start offset ，hitsPerSite，sort etc。

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2.query filters

根据已经注册的query plugins进行filter。其中BasicQueryFilter是必须的，fitler时有一个步骤不是很明确：

addSloppyPhase（） 从名字上看好像是说可选的phase，而且在最后看到对于每个field，它的原则都 是Occur.SHOULD。所以我猜测，它将所有的terms合并成一个phase query是为了提高查询的精确度,that is context related! right ?

这个可以在大量数据集的情况下可以调试比较。

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3.optimized query

有意思的是，Nutch的reverse与否使用 不同的查询策略。如果是ascending，则使用Limit来限制；否则直接使用lucene的query。觉得有点可疑，为什么要这样区分 而不是同一使用limit?这是为了减少内存使用？ascending容易实现？

觉得都不是太对。

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4.retireve results

index其实就是一个相关性检测和过滤检索前提，后面就是依据index no,uniquekey,url等metadata进行ParseText,ParseData等数据的处理，这步要利用hadoop来检索。

Fragment: 代表个基本的text元素

Highlight，Ellipsis:继承自fragment

以上三个是由BasicSummarier处理的。

而最的显示是由Summary.toHTML（）处理。

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