lucene NRT实时索引学习

     lucene高级版本中添加了对实时索引查询的功能,因为在真实的应用场景中经常会对IndexWriter做写,更新或者删除操作之后马上去做查询操作,之前较低的版本中必要执行commit操作后将索引都写到磁盘之后才能从IndexSearcher 对象上的查询才能更新,老方式比较耗时。

 

      实例代码如下:

public class LuceneNrtTest extends TestCase {

	public static Analyzer analyzer;
	static {
		analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_31);

	}

	
	public void testNearRealTime() throws Exception {
		Directory dir = new RAMDirectory();
	
		IndexWriterConfig iwc = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_31,
				analyzer);
		iwc.setOpenMode(OpenMode.CREATE_OR_APPEND);
		IndexWriter writer = new IndexWriter(dir, iwc);
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			Document doc = new Document();
			doc.add(new Field("id", "" + i, Field.Store.NO,
					Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS));
			doc.add(new Field("text", "aaa", Field.Store.NO,
					Field.Index.ANALYZED));
			writer.addDocument(doc);
		}

		// 测试是否能查询到刚刚插入的数据
		IndexReader reader = IndexReader.open(writer, false);
		IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
		Query query = new TermQuery(new Term("text", "aaa"));
		TopDocs docs = searcher.search(query, 1);
		assertEquals(10, docs.totalHits);

		// 测试是否能删除一条数据
		writer.deleteDocuments(new Term("id", "7"));
		
		// 再加一条
		Document doc = new Document();
		doc.add(new Field("id", "11", Field.Store.NO,
				Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS));
		doc.add(new Field("text", "bbb", Field.Store.NO, Field.Index.ANALYZED));
		writer.addDocument(doc);
		
		
		IndexReader newReader = IndexReader.open(writer, true);
		assertFalse(reader == newReader);
		reader.close();
		searcher = new IndexSearcher(newReader);
		TopDocs hits = searcher.search(query, 10);
		assertEquals(9, hits.totalHits);

		query = new TermQuery(new Term("text", "bbb"));
		hits = searcher.search(query, 1);
		assertEquals(1, hits.totalHits);

		newReader.close();
		writer.close();
	}
}

 代码所依赖的lucene版本是:

<dependency>
	<groupId>org.apache.lucene</groupId>
	<artifactId>lucene-core</artifactId>
	<version>3.5.0</version>
</dependency>

 

有一点要说明的是这里所说的实时索引,并不等同于正的实时索引,只不过接近实时索引,可能更新完条数据,马上去执行search操作,结果可能不会显示出来,要稍微等待一点时间就能查询到最新结果了(也许是十几毫秒吧),这点和数据库操作有点不一样,不过总的来说也非常好用了。

 

<think> 嗯,我现在需要处理用户关于global_nrt_sla的询问。首先,用户提到了几个引用,我需要从中提取有用的信息。引用[1]里提到的是处理卫星数据时的技术细节,比如构建三维矩阵时要注意内存问题,还涉及黑潮区域的数据处理和绘图,特别是海表流场和填色图。引用[2]讨论的是系统稳定状态的SLO定义,虽然看起来和用户的问题无关,但可能用户之前的问题涉及系统性能监控?不过当前的问题是关于global_nrt_sla的。引用[3]则提到了宽幅测高技术,属于哥白尼下一代卫星计划,可能和卫星测高数据有关联。 接下来,用户明确询问global_nrt_sla的含义、用途及相关介绍。我需要整合这些引用中的信息,尤其是引用[1]中的代码示例和引用[3]的技术背景。根据引用[1],用户处理的文件命名中包含"dt_global_allsat_phy_l4",后缀是.nc,说明是NetCDF格式的L4级数据。这里的"sla"变量代表海平面异常,而global_nrt_sla可能指的是近实时NRT)的全球海平面异常数据产品。 引用[3]提到的宽幅测高技术虽然属于未来计划,但当前的数据产品可能来自现有的卫星任务,如Jason系列、Sentinel-6等。因此,global_nrt_sla应该是这些卫星提供的近实时数据,属于L4级的融合多卫星观测的数据产品,主要用于监测海平面变化、洋流等海洋现象。 用户的需求是了解该数据产品的含义、用途和相关细节。需要解释术语缩写:global代表全球范围,nrt代表近实时,sla是海平面异常。用途方面,包括海洋监测、气候研究、灾害预警等。此外,引用[1]中的代码示例展示了如何处理这类数据,提取特定区域(如黑潮区域)并进行可视化,这也说明了该数据在实际应用中的处理流程。 还要注意用户之前的问题可能涉及数据处理的技术细节,比如内存管理和区域选择,所以在回答中应当提到这些实践建议。同时,可能需要补充数据来源,如CMEMS或AVISO等机构,确保用户了解获取途径和处理方法。 </think> 根据引用内容和海洋卫星数据惯例,`global_nrt_sla` 是**全球近实时海平面异常(Global Near-Real-Time Sea Level Anomaly)**数据产品。以下是详细解析: --- ### **1. 术语含义** - **`global`**: 全球覆盖的观测数据 - **`nrt`**: 近实时(Near-Real-Time),指数据从卫星采集到发布的延迟通常在几小时至3天内 - **`sla`**: 海平面异常(Sea Level Anomaly),表示实际海平面与长期平均海平面的偏差值,计算公式为: $$ \text{SLA} = \text{实时海平面高度} - \text{平均海平面} $$ 单位为厘米(cm)。 --- ### **2. 数据用途** 1. **海洋动力监测** 追踪中尺度涡旋、洋流(如黑潮)位置变化[^1],为航线和渔业提供参考。 2. **灾害预警** 结合温盐数据预测风暴潮、厄尔尼诺等现象。 3. **气候研究** 分析海平面长期上升趋势(如全球变暖影响)。 4. **数据同化** 作为初始场输入海洋数值预报模型(如CMEMS系统)。 --- ### **3. 技术特性** | 属性 | 说明 | |--------------|----------------------------------------------------------------------| | **数据来源** | 多卫星融合数据(Jason-3, Sentinel-6, HY-2等)[^3] | | **空间分辨率** | 通常为1/4°(约25km)网格 | | **时间分辨率** | 每日更新(延迟<72小时) | | **数据处理** | L4级产品(网格化重构数据) | | **格式** | NetCDF(引用[1]中文件后缀`.nc`) | --- ### **4. 数据处理示例(引用[1]代码解析)** ```python # 创建三维数组存储全年数据(时间×经度×纬度) sla_year = np.zeros((366, 312, 300)) # 黑潮区域312x300网格 sla_year[:] = np.nan # 遍历2020年每日数据 for day in range(1, calendar.monthrange(2020,month)[1]+1): fn = f"{month:02d}\\dt_global_allsat_phy_l4_{year}{month:02d}{day:02d}.nc" if os.path.exists(path+fn): data = xr.open_dataset(file1).sel(latitude=slice(-13,65), longitude=slice(100,175)) sla_year[i,:,:] = data.sla # 提取SLA变量 i += 1 # 计算区域年平均异常 sla_mean = np.nanmean(sla_year, axis=0) # 沿时间轴平均 ``` > **关键技术点**: > - 使用`xarray`库高效处理NetCDF数据 > - `np.nanmean`忽略无效值(如陆地网格) > - 切片提取黑潮区域(经度100°E-175°E,纬度65°N至13°S) --- ### **5. 数据获取来源** - **主要机构**: - **CMEMS**(Copernicus Marine Service) - **AVISO+**(法国空间局数据中心) - **下一代技术**: 宽幅测高卫星(SWOT, >2030年)将提升分辨率至2km[^3]。 ---
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