林雁

摘 要：当前的图书馆云检索系统存在着各种各样的问题，例如没有及时关注用户的实际需求，还有一个问题就是检索效率非常低，因此，提出了以Hadoop为支撑数据的智能图书馆云检索系统。首先集成Hive，HDFS，MapReduce和Hadoop组件，以设计智能图书馆云检索系统的硬件部分。Hive主要用于图书馆图书关键词的存储和分析。MapReduce主要用于资源的实际统计分析和计算。HDFS主要用于存储相关的操作数据， Hadoop主要用于存储设备的相关管理。通过多组实验数据对系统的性能进行了测试，与其他类似的检索系统相比，效率大大地提高。

关键词：智能图书馆;云检索系统;系统设计;数据检索;性能测试

随着时间的推移，数据量也迅速增加，服务提供商一直在创新技术，还是难以满足读者的实际需求。对于图书馆资源，怎样快速获取信息，学者已经开始从研究国内外的各种信息。本文利用数据挖掘技术开发出智能图书馆云检索系统，为及时有效地获取专业书籍资源提供了有效途径。

1 智能图书馆云检索系统

1.1 智能图书馆云检索系统架构

在构建智能图书馆云检索系统的过程中，有必要创建一种适用于智能图书馆信息云检索的分布式检索体系架构。根据图书馆资源检索需要，使用开源云计算平台Hadoop，基于HDFS，MapReduce和Hive的集成，建立智能图书馆云检索架构。智能图书馆云检索系统可分为四个部分：访问层，应用接口层，基本管理层和存储层。具体结构如图1所示。

1）访问层。读者可以登录应用界面，并根据各种信息检索和信息加载提供检索服务。……