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4.4.6HttpSolrCallprotectedvoidexecute(SolrQueryResponsersp){//acustomfiltercouldaddmorestufftotherequestbeforepassingiton.//forexample:sreq.getContext

4.4.3获取Handlerprotectedvoidinit()throwsException{//checkformanagementpathStringalternate=cores.getManagementPath();if(alternate!=null&&path.st

红色部分的调用4.4.2HttpSolrCall/***Thismethodprocessestherequest.*/publicActioncall()throwsIOException{MDCLoggingContext.reset();MDCLoggingContext.setNode(co

4.4入口是SolrDispatchFilter，整个流程如流程图所示从上面的流程图可以看出，solr采用filter的模式(如struts2,springmvc使用servlet模式)，然后以容器的方式来封装各种Handler，Handler负责处理各种请求，最终调用的是lucene的底层实现。注

1.什么是Lucene？作为一个开放源代码项目，Lucene从问世之后，引发了开放源代码社群的巨大反响，程序员们不仅使用它构建具体的全文检索应用，而且将之集成到各种系统软件中去，以及构建Web应用，甚至某些商业软件也采用了Lucene作为其内部全文检索子系统的核心。apache软件基金会的网站使用了

https://lucene.apache.org/solr/guide/7_2/collapse-and-expand-results.html#collapsing-query-parser对应的源码实现QParserPluginstatic{HashMap

1.solr对比lucencelucencevssolr类似于引擎vs汽车。2.solr架构3.对应lucence/solr源码分析RequestHandler处理一个url请求如/select.其层次结构为：ResponseWritersupdateHandlersearch组件

8.2查询过程完整过程如下：IndexSearcher调用search方法protectedvoidsearch(Listleaves,Weightweight,Collectorcollector)throwsIOException{//TODO:shouldwemakethis//threade

其中，Server是http服务器，聚合了Connector(http请求接收器)和请求处理器Hanlder，Server本身是一个handler和一个线程池，Connector使用线程池来调用handle方法。/**JettyHTTPServletServer.*Thisclassisthemai

1.什么是Lucene？作为一个开放源代码项目，Lucene从问世之后，引发了开放源代码社群的巨大反响，程序员们不仅使用它构建具体的全文检索应用，而且将之集成到各种系统软件中去，以及构建Web应用，甚至某些商业软件也采用了Lucene作为其内部全文检索子系统的核心。apache软件基金会的网站使用了

1.使用solr的页面功能时，遇到语法错误2.确认原因从lexicalerror分析时特殊字符的问题。首先solr查询有哪些特殊字符？查找官方文档：http://lucene.apache.org/core/7_6_0/queryparser/org/apache/lucene/queryparse

3.4.执行结果查看其他程序流程一样微信公众号:架构师日常笔记欢迎关注！

1.什么是flinkApacheFlink®-StatefulComputationsoverDataStreams2.启动下载地址我下载了1.7.2版本解压到本地文件目录下进入bin路径D:\software\flink-1.7.2\bin打开cmd运行start-cluster.bat脚本此时显

第1~4步：main方法读取文件，增加算子privateDataStreamSourcecreateFileInput(FileInputFormatinputFormat,TypeInformationtypeInfo,StringsourceName,FileProcessingModemoni

*writeasimpleFlinkStreamingprogram,*usetupledatatypes,*writeanduseuser-definedfunctions.**/publicclassWordCount{//************************************

3.DataStream转换DataStream：同一个类型的流元素，DataStream可以通过transformation转换成另外的DataStream,示例如下@linkDataStream#map@linkDataStream#filterStreamOperator:流式算子的基本接口，

传统的大数据处理方式一般是批处理式的，也就是说，今天所收集的数据，我们明天再把今天收集到的数据算出来，以供大家使用，但是在很多情况下，数据的时效性对于业务的成败是非常关键的。Spark和Flink都是通用的开源大规模处理引擎，目标是在一个系统中支持所有的数据处理以带来效能的提升。两者都有相对比较成熟

1.定义时间戳，上篇文章<flink中的时间戳如何使用？---Watermark使用及原理>上进行了介绍，本篇不做赘述。2.窗口类型，WindowsAssigner定义如何将数据流分配到一个或者多个窗口；其层次结构如下：evictor：用于数据剔除，其层次结构如下：3.trigger：窗

window是处理数据的核心。按需选择你需要的窗口类型后，它会将传入的原始数据流切分成多个buckets，所有计算都在window中进行。flink本身提供的实例程序TopSpeedWindowing.javaimportorg.apache.flink.api.common.functions.R

*Therawbytesstorage(throughthe{@linkCheckpointStreamFactory})isthefundamental*servicethatsimplystoresbytesinafaulttolerantfashion.Thisserviceisusedbyt