sf1r lite
1.0.0
在C ++中用於垂直搜索的分佈式大規模數據引擎。
靈活配置。 SF1R可以高度配置，以支持分佈式或非分佈的搜索引擎。對於亞洲語言，也可以應用各種形式的形態分析儀或專用令牌儀，以適應不同的情況。每個SF1R實例都可以配置為支持多個集合，而收集概念可以與RDBMS中的“表”進行比較。收集可以完全動態地管理，而無需停止服務器實例。
商業證明。 SF1R在具有復雜情況和超高並發狀態的商業環境下得到了充分的證明。為了滿足不同種類的要求，SF1R中支持三種索引，包括基於文件的倒置索引，基於純記憶的倒置索引，具有超高減壓性能和簡潔的自我索引。這是針對具有分佈式和非分佈的垂直領域的搜索雲的實用部署，所有這些都位於基於NGINX的HTTP反向代理後面，以提供統一的條目。
採礦組件可擴展。在SF1R的早期階段，有數十個採礦組件，例如duplicate detection ， taxonomy generation ， query recommendation ， collaborative filtering ，...等。為了使存儲庫盡可能淡，我們進行了一些改進以刪除大多數採礦組件。但是，SF1R的體系結構保證了介紹其中任何一個的靈活性，實際上是索引之一---簡潔的自索引，它是使用採礦組件封裝的，以便便利。
我們還可以在這裡訪問中國文件，同時我們還準備了英語技術報告。
我們最近剛剛切換到SF1R的C++ 11 ，相應地構建SF1R需要GCC 4.8 。由於許多庫之間的參考文獻，我們不建議將Ubuntu用於項目構建。 Centos / redhat / gentoo / coreos是首選平台。您還需要CMake和Boost 1.56來構建存儲庫。在這裡，是依賴的存儲庫列表：
CMAKE ：構建所有Izenecloud C ++項目所需的CMAKE模塊。
Izenelib ：通用C ++庫。
ICMA ：中國形態分析儀庫。
IJMA ：日本形態分析儀庫。
ILPLIB ：語言處理庫。
IDMLIB ：數據挖掘庫。
此外，需要一些第三方存儲庫：
Tokyocabinet ：很少使用Tokyocabinet鍵值庫，但是我們有一個統一的訪問方法封裝。
Google Glog ：Google提供的記錄庫。
節儉：這是可選的，如果您想讓SF1R能夠連接到Cassandra，則需要節儉，並且我們已經準備了Izenelib的C ++ Cassandra客戶端。
此外，還有兩個額外的項目：
NGINX ：SF1R的基於NGINX的反向代理。這是第一個能夠與Zookeeper連接以了解SF1R節點拓撲的項目。
Ruby驅動程序：SF1R的Ruby客戶端，還包含用於測試目的的Web API發件人。
要使用SF1R，您應該在config目錄中具有配置文件。在那之後：
$ cd bin
$ ./CobraProcess -F config請參閱文件以獲取進一步的使用。
SF1R項目由Apache許可證發布，版本2.0：http：//www.apache.org/licenses/license-2.0
