Mdrill优化Lucene：在HDFS上创建索引与addIndexesNoOptimize改进

"Mdrill项目是对Lucene的改进，旨在解决大数据量下内存占用过高以及离线创建索引速度慢的问题。通过修改索引创建逻辑，使得索引能够在HDFS上创建，避免了随机写操作，实现了在Hadoop环境中的并行处理。此外，还优化了`addIndexesNoOptimize`方法，减少了不必要的文件复制，提高了合并索引的效率，以适应分布式存储的需求。" 在Lucene的改进上，Mdrill项目主要关注两个关键点：在HDFS上创建索引和优化`addIndexesNoOptimize`方法。 1. HDFS上的索引创建： - 原始的Lucene由于存在随机写操作，无法直接在HDFS上创建索引，因为HDFS不支持随机写。Mdrill通过分析源码，发现在Lucene中，随机写主要用于文件头部的记录计数预留和CRC32校验值预留。 - Mdrill通过不再预留这些空间，而是将这些信息顺序写入单独的文件，成功避免了随机写，使得索引创建可以在HDFS上进行，从而利用MapReduce在Hadoop集群中并行创建索引，提高效率，并解决了对大硬盘的依赖。 2. `addIndexesNoOptimize`方法的优化： - 此方法用于将多个小索引合并为一个大索引。原版Lucene的实现会在合并前先将所有外部索引复制到当前索引目录，增加了额外的I/O开销，并限制了合并速度和多磁盘利用率。 - Mdrill的改进类似于Linux文件的软链接，它避免了文件复制，允许直接引用外部索引，使合并过程更高效。这种方法不仅减少了大容量数据时的开销，还使得索引段可以分布在不同硬盘上，提高检索速度，充分利用分布式存储的优势。 通过这些改进，Mdrill项目显著提升了Lucene在大数据场景下的性能和可扩展性，为大规模数据分析和搜索提供了更强大的工具。对于那些需要处理海量数据的系统，如日志分析、内容检索等，Mdrill的优化技术具有很高的实用价值。