介绍 Nutch 第一部分：抓取
Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。可以为什么我们需要建立自己的搜索引擎呢？毕竟我们已经有google可以使用。这里我列出3点原因：
- 透明度：Nutch是开放源代码的，因此任何人都可以查看他的排序算法是如何工作的。商业的搜索引擎排序算法都是保密的，我们无法知道为什么搜索出来的排序结果是如何算出来的。更进一步，一些搜索引擎允许竞价排名，比如百度，这样的索引结果并不是和站点内容相关的。因此 Nutch 对学术搜索和政府类站点的搜索来说，是个好选择。因为一个公平的排序结果是非常重要的。
- 对搜索引擎的理解：我们并没有google的源代码，因此学习搜索引擎Nutch是个不错的选择。了解一个大型分布式的搜索引擎如何工作是一件让人很受益的事情。在写Nutch的过程中，从学院派和工业派借鉴了很多知识：比如：Nutch的核心部分目前已经被重新用 Map Reduce 实现了。看过开复演讲的人都知道 Map Reduce 的一点知识吧。Map Reduce 是一个分布式的处理模型，最先是从 Google 实验室提出来的。你也可以从下面获得更多的消息。 http://www.domolo.com/bbs/list.asp?boardid=29 http://domolo.oicp.net/bbs/list.asp?boardid=29 并且 Nutch 也吸引了很多研究者，他们非常乐于尝试新的搜索算法，因为对Nutch 来说，这是非常容易实现扩展的。
- 扩展性：你是不是不喜欢其他的搜索引擎展现结果的方式呢？那就用 Nutch 写你自己的搜索引擎吧。 Nutch 是非常灵活的：他可以被很好的客户订制并集成到你的应用程序中：使用Nutch 的插件机制，Nutch 可以作为一个搜索不同信息载体的搜索平台。当然，最简单的就是集成Nutch到你的站点，为你的用户提供搜索服务。
Nutch 的安装分为3个层次：基于本地文件系统，基于局域网，或者基于 internet 。不同的安装方式具有不同的特色。比如：索引一个本地文件系统相对于其他两个来说肯定是要稳定多了，因为没有 网络错误也不同缓存文件的拷贝。基于Internet 的搜索又是另一个极端：抓取数以千计的网页有很多技术问题需要解决：我们从哪些页面开始抓取？我们如何分配抓取工作？何时需要重新抓取？我们如何解决失效的链接，没有响应的站点和重复的内容？还有如何解决对大型数据的上百个并发访问？搭建这样一个搜索引擎是一笔不小的投资呀！在 " Building Nutch: Open Source Search," 的作者 Mike Cafarella 和 Doug Cutting 总结如下：:
... 一个具有完全功能的搜索系统：1亿页面索引量，每秒2个并发索引，需要每月800美元。10亿页面索引量，每秒50个页面请求，大概需要每月30000美元。
这篇文章将为你演示如何在中等级别的网站上搭建Nutch。第一部分集中在抓取上。Nutch的抓取架构，如何运行一个抓取程序，理解这个抓取过程产生了什么。第二部分关注搜索。演示如何运行Nutch搜索程序。以及如何订制Nutch 。
Nutch Vs. Lucene
Nutch 是基于 Lucene的。Lucene为 Nutch 提供了文本索引和搜索的API。一个常见的问题是；我应该使用Lucene还是Nutch？最简单的回答是：如果你不需要抓取数据的话，应该使用Lucene。常见的应用场合是：你有数据源，需要为这些数据提供一个搜索页面。在这种情况下，最好的方式是直接从数据库中取出数据并用Lucene API建立索引。中文用户，可以参考 WebLucene 或者 车东 的一些列文章。如果需要中文分词帮助还可以联系作者。 http://domolo.oicp.net/bbs/list.asp?boardid=24 Erik Hatcher 和 Otis Gospodnetić's 的 Lucene in Action 中详细讲述了这个过程。Nutch 适用于你无法直接获取数据库中的网站，或者比较分散的数据源的情况下使用。
架构
总体上Nutch可以分为2个部分：抓取部分和搜索部分。抓取程序抓取页面并把抓取回来的数据做成反向索引，搜索程序则对反向索引搜索回答用户的请求。抓取程序和搜索程序的接口是索引。两者都使用索引中的字段。（）
实际上搜索程序和抓取程序可以分别位于不同的机器上。（）
这里我们先看看Nutch的抓取部分。
抓取程序：
抓取程序是被Nutch的抓取工具驱动的。这是一组工具，用来建立和维护几个不同的数据结构： web database, a set of segments, and the index。下面我们逐个解释上面提到的3个不同的数据结构。
The web database, 或者WebDB, 是一个特殊存储数据结构，用来映像被抓取网站数据的结构和属性的集合。WebDB 用来存储从抓取开始（包括重新抓取）的所有网站结构数据和属性。WebDB 只是被 抓取程序使用，搜索程序并不使用它。WebDB 存储2种实体：页面 和 链接。页面 表示 网络上的一个网页，这个网页的Url作为标示被索引，同时建立一个对网页内容的MD5 哈希签名。跟网页相关的其它内容也被存储，包括：页面中的链接数量（外链接），页面抓取信息（在页面被重复抓取的情况下），还有表示页面级别的分数 score 。链接 表示从一个网页的链接到其它网页的链接。因此 WebDB 可以说是一个网络图，节点是页面，链接是边。
Segment 是 网页 的集合，并且它被索引。 Segment 的 Fetchlist 是抓取程序使用的 url 列表 ， 它是从 WebDB中生成的。Fetcher 的输出数据是从 fetchlist 中抓取的网页。Fetcher 的输出数据先被反向索引，然后索引后的结果被存储在segment 中。 Segment 的生命周期是有限制的，当下一轮抓取开始后它就没有用了。默认的 重新抓取间隔是30天。因此删除超过这个时间期限的segment是可以的。而且也可以节省不少磁盘空间。Segment 的命名是 日期加时间 ，因此很直观的可以看出他们的存活周期。
索引库 是 反向索引所有系统中被抓取的页面，他并不直接从页面反向索引产生，它是合并很多小的 segment 的索引中产生的。Nutch 使用 Lucene 来建立索引，因此所有 Lucene 相关的工具 API 都用来建立索引库。需要说明的是 Lucene 的 segment 的概念 和 Nutch 的 segment 概念是完全不同的，不要混淆哦。 可以参考 车东 的相关文章。 www.chedong.com 简单来说 Lucene 的 segment 是 Lucene 索引库的一部分，而 Nutch 的 Segment 是 WebDB 中 被 抓取和索引的一部分。
下面的部分翻译中。。。 原文地址: http://blog.csdn.net/accesine960/archive/2006/01/14/579535.aspx
http://today.java.net/pub/a/today/2006/01/10/introduction-to-nutch-1.html
