如今，电子商务的计算机化已经有了很大的改进，特别是在高度发达的网络时代，信息的收集和组织非常重要。于电子商务而言，未来最有可能的商业模式是结合研究服务。
用传统的数据库管理模型，此业务模型提供的大量信息无法满足我们的需求。前的主要差距是唯一的信息点，研究效率低，研究的准确性无法得到有效保证。法满足互联网研究的基本需求，这是许多研究人员非常关注的话题。此，本文研究了云平台中数据检索的问题，定义了云平台数据检索的基本结构，并将数据库搜索方法应用于HBase系统。提高全局查询查询的性能，使我们的信息搜索效率大大提高。时，本文还设计了一种数据预处理方案，可以简化关系数据与HBase分布式数据之间的交互技术和算法。析了基于编辑距离和矢量数据的算法搜索评估机制，并利用关键词之间的相似数据评估用户的相似数据，大大提高了研究的有效性。键词云平台数据库搜索引擎分布式数据库中图分类号：TP391.3文献标识码：A DOI：10.16400 / j.cnki.kjdkx.2016.07.075简介今日网络发展快速和电子商务信息几何增加。
时，随着Internet应用程序环境的变化，从大量信息中查找所需信息变得至关重要。索引擎在大量网络信息中建立相关链接，因此可以自动获取相关信息，然后将其存入数据库并建立用户可以使用的相关搜索项。
是，随着商业信息的不断增加，数据量急剧增加，出现了许多问题，例如效率低下和搜索引擎精度降低。时，通过搜索获得的信息非常大，并且所显示的信息之间的相关程度非常低，这使得用户无法在短时间内获得他们所需的相关内容。虑到这一点，本文利用云平台数据库构建了一个相关的搜索引擎，利用云平台数据库架构，详细分析了数据库之间的交换模型。系数据和HBase分布式数据库，以提高搜索的质量和速度。个设计系统的系统需求分析和需求分析：许多新的电子商务网站现在在其内部数据库中注册了许多新用户。些数据还显示几何倍数的增加。注册信息输入数据库后，您必须验证此信息以确定输入的数据是重复还是合法。果内容重复，则必须返回编辑界面并重新输入数据。则，直接保存。到数据库。
于这部分工作，需要一个快速准确的搜索引擎作为指导。统的基本要求是新的注册信息可以及时存储在数据库中，以完成快速存储任务。次，根据系统的要求，将该注册信息与之前的信息进行比较，以确定是否存在重复或非法情况。
一次，已经保存的用户信息每天更新，并且信息被分类和存储。后，必须将更新的用户信息迅速存入现有的注册信息记录中。系统的总体结构基于云平台数据库搜索模式，主系统基于Hadoop分布式文件系统和MapReduce编程模型，应用于数据库搜索系统。过HBase分布式数据库结构和Lucene全文检索系统。
文档设计的数据搜索引擎模型分为三个基本功能，即数据预处理部分，索引模块和搜索部分。据HBase分布式框架，方法包含在设计内容部分中的特定实现被封装在程序中。
过API应用程序接口在子系统之间建立良好的通信机制。据预处理模式通过数据库之间建立的良好信息交互能力将历史关系数据库用户记录的数据传输到HBase数据库的数据中心。批准的数据将提交给研究人员，不可用的部分将返回到关系数据库。文档中索引器的主要目的是反转预处理数据库中的信息，并为新添加的数据信息建立自己的增量索引模式。后，存储倒排索引。HBase分布式数据库索引库中。引模块包含日常更新新用户注册信息，获取新用户注册信息，分析用户历史信息，存储信息的功能。HBase数据库中通过反转搜索它们并同时获取它们。果被传送到关系数据库开发列表，并且在数据库中更新用户的每日注册信息中包含的非重复数据，并更新d模块。引已更新。HBase分布式数据库，使用HDFS分布式结构完成系统内部模块的设计，利用历史数据访问结构获取大量有关文件的信息。果数据库包含预处理信息，则索引库可以提供相关的访问接口，以便系统中包含的功能全部使用，这可以显着增加新的系统功能。文档中设计的系统，在数据预处理部分，索引器部分和搜索器部分，执行程序的基本流程如下：首先，数据预处理部分，首先， Sqoop分布式数据交互工具，用于存在关系数据库。史用户记录数据将导入预处理数据库，以便包含HBase分布式数据库。二种是通过索引器将反向索引引入HBase分布式数据库的索引库中，并将搜索信息提供给研究人员。预处理完成后，索引模块数据库处理部分使用倒排索引模块，使用分词结构，并使用文本数据进行分词，包括中英文片段。四，使用复合框架，数据预处理器可以实时读取关系数据库中现有用户注册数据的更新，并将其发送给研究人员进行处理。是通过搜索器分析复合框架提供的相关数据，并检索关键字，根据该关键字查询索引器的索引索引。六个是基于关键字中存在的相似性，并且搜索者有效地对用户的更新数据进行排序。七，验证更新用户注册数据的结果，并且搜索者返回数据预处理器。是通过搜索引擎将更新所有用户注册数据中存在的非重复数据的更新返回到处理数据库，然后建立增量索引。个步骤包括检查研究人员通过预处理器返回的结果，以便将它们写入关系数据库。述步骤构成了系统整体结构的具体执行过程，充分体现了子系统之间的关系。细设计数据预处理子系统的设计如图1所示。据的预处理分为两个基本结构：第一，使用关系型数据模块中存在的历史数据信息，Sqoop工具用于访问HBase数据库。理模块执行批量导入。次，利用特定的程序模块框架，将用户每天记录的更新数据提交给搜索者，并将关系类型数据库的内部信息返回到检查表中。索模块中包含的控件的结果。引子系统的索引子系统设计部分的主要功能如图2所示。先，数据预处理模块为用户数据库中包含的信息创建反向索引模块。史。次，在现有索引库中更新新记录的信息以建立关联的索引模式。
系统有五个主要方面：索引合并，分词，索引库中的索引存储，增量索引创建和反向索引。索子系统设计本文使用搜索子系统作为内核来优化数据库搜索引擎系统。于搜索子系统，他的工作主要是每天检查用户更新的注册数据，如图3所示。一种是每天接收用户保存的更新数据。户，分析它们，然后在处理完搜索评估机制后查询查询结果。询结果的前50个数据将被视为重复数据，关系数据将被写入数据库指定的表中，50个查询后的数据将被视为未重复数据，数据将保存在数据库。据预处理方法和搜索评分机制搜索方法预处理搜索数据方法当静态数据处理处理静态数据信息时，首先使用分布式数据交换工具Sqoop检查关系数据模块中包含的历史数据的历史信息表的字段。型和约束关系是正确的。后，将表字段类型映射到适当的MapReduce任务，检查并归档表信息，
宁波seo优化并在HBase分布式数据库中创建HBaseHistorical数据。后，启动MapReduce任务，将相应的数据保存在历史记录的历史数据表中，并将它们插入预处理表中。下是该操作的具体步骤：sqoop list-tables-connect jdbc：数据库：IP：端口号/数据库名称usemame用户名 - 密码密码。二部分与大信息交互，同时处理HBase中的分布式数据，即将现有用户历史记录数据表中的相关记录导入HBase中的关系数据库。史数据。下是其操作中的具体步骤：sqoop import-connect jdbc：database：IP /端口号/数据库名称 - 关系表数据库表名称 - hbase-tab。Sqoop的内部分布式交互模式可以减少磁盘导入的记录存储。此，用于数据库记录的结构非常相似，这使得它比传统的搜索模式相对更好，并且本文档中设计的静态数据处理方法变得：它甚至更简单。态分析动态数据处理功能可以读取和批量写入HBase分布式数据库模块中包含的相关信息。由特定的程序模块和复合框架执行。此，当实现这里描述的动态数据处理方法时，性能损失很低。
取动态数据的处理方法是通过包含复合帧的关系数据库获取更新的数据信息，然后将它们保存在存储的数据表Update-data的相应字段中，然后使用Dim.xml文件使用该表。
段类型与与java程序关联的数据类型相关联，并且Up-date-data表操作的SQL语句与java程序中Dim类的方法相关联。究评估机制对于研究评估系统，由于它对搜索速度有重大影响，因此有必要设计一种能够快速提高系统精度的模型。估研究。前的评级系统是TFIDF评级模型和PageRank的组合。用包含在TF-IDF中的基本评估模式获得包含在数据信息中的关键字信息得分是非常重要的。文档中设计的处理数据结构中包含的主要信息是电子商务用户中包含的关联注册信息，包括ID的名称，邮箱和页面上的信息。关的家。于应用需求和数据特征，本文根据编辑距离的结构和相似度建模分析，选择数据距离算法的基本模式。键部分。之，随着电子商务规模的不断扩大，用户注册的数量迅速增加：由于大量的数据验证和分析问题，以前使用的数据库中的搜索模式不再适合当前的需求鉴于实际应用中存在的这些不足，本文采用了适当的云平台数据库搜索引擎处理模式，采用最新的云平台，采用搜索技术模式全文并使用许多缓存技术（如数据库交互技术）为数据库包含数据。
索性能得到显着提高，提高了恢复的可靠性并缩短了恢复时间。
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