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Java Magazin 12.14

Umfang: 114 Seiten

Erhältlich ab: 2014-11-05 00:00:00

Autoren: Joachim Arrasz, Arno Haase, Sebastian Heib, Florian Hopf, Felix Jungermann, Dr. Heinz Kabutz, Tobias Kraft, Klaus Kreft, Angelika Langer, Arne Limburg, Bernhard Löwenstein, Thomas Louis, Axel Morgner, Florian Müller, Michael Müller, Stefan Müller, Achim Nierbeck, Lars Röwekamp, Sven Ruppert, Dr. Jan Scheible, Uwe Schindler, Stefan Siprell, Gernot Starke, Christian Wende, Sascha Zak, Stefan Zörner

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Magazin

News

Bücher: Weniger schlecht programmieren

Bücher: DSL Engineering

JavaOne 2014 mit zaghaftem Auftakt
Ein Kommentar zur Eröffnungs-Keynote am 28. September
Sebastian Meyen

Java Core

Es werde Code!
Code statt dynamischer Proxies generieren
Dr. Heinz Kabutz und Sven Ruppert

Seiteneffekte
Effective Java – Teil 8
Angelika Langer und Klaus Kreft

Kolumne: Java-Trickkiste
Classpath-Scan im Eigenbau
Arno Haase

Titelthema

Wer sucht, der findet
Elasticsearch und Java-Anwendungen
Florian Hopf

Elchtest
ELK jenseits der HTTP-Access-Logs
Stefan Siprell und Achim Nierbeck

Apache Lucene
Ein Kurzporträt der Suchtechnologie von Doug Cutting
Uwe Schindler

Ein Jahrzehnt mit Lucene
Elasticsearch-Gründer Shay Banon: Am Anfang war das Suchfeld

Datenbanken

Structr bringt Struktur in den Graphen
Quelloffenes Daten-CMS auf Neo4j-Basis – Teil 1: Grundlagen
Axel Morgner

Web

Web-Apps würzen mit Thymeleaf
Erfahrungen mit Thymeleaf als Frontend-Technologie
Sascha Zak

Zweiweltensymbiose
Wartbare Frontends von Webanwendungen mit Java entwickeln
Dr. Jan Scheible

Enterprise

Entenhausen an der Börse
JAX-RS 2.0 und WebSocket
Bernhard Löwenstein

Kolumne: EnterpriseTales
Java EE 8 meets MVC: ein Blick in die Kristallkugel
Arne Limburg und Lars Röwekamp

Cloud Computing

PaaS out of the Box
Platform as a Service am Beispiel von Red Hats OpenShift
Felix Jungermann und Thomas Louis

Tools

Mit Mr. Spock beim Testeinsatz
Teil 1: Grundlagen, Vergleich mit JUnit
Tobias Kraft

Agile

Production-ready?
Teil 2: Preproduction
Sebastian Heib und Joachim Arrasz

On/off
Feature Toggles als Hilfsmittel einsetzen
Stefan Müller

Architektur

Keilschrift reloaded
Softwarearchitekturen besser dokumentieren
Gernot Starke und Stefan Zörner

Android360

Skaten mit dem grünen Roboter
Teil 1: Dependency Injection, Validierungen, Image Caching und Crash-Reports
Florian Müller

Message in a Bottle
Google Cloud Messaging Service
Arne Limburg und Lars Röwekamp

Das große Suchen

Am Anfang war die Suche – das trifft auf Google genauso zu wie auf Elasticsearch, das aufstrebende Unternehmen hinter der gleichnamigen Open-Source-Suchtechnologie. Die gewaltige Marktmacht, die Google in seinen sechzehn Jahren Existenz aufgebaut hat, und die mannigfaltigen IT-Bereiche, in denen der Suchmaschinenriese mittlerweile mitmischt, dürften hinlänglich bekannt sein. Auch Elasticsearch, das Apache Solr Konkurrenz macht und ebenso auf Doug Cuttings Software Apache Lucene aufsetzt, steht hoch im Kurs: Vergangenen Sommer sicherte sich das Unternehmen hinter der in Java entwickelten Suchtechnologie weitere 70 Millionen US-Dollar Venturekapital in einer C-Serien-Finanzierungsrunde. Erst vor vier Jahren hatte Shay Banon die erste Version seines Lucene-basierten, dokumentorientierten Suchprojekts vorgestellt. Bald darauf hatten sich ein Unternehmen und eine Community um das Projekt formiert, das mittlerweile eine Riege prominenter Nutzer vorweisen kann, darunter Foursquare, Netflix, Mozilla, Xing, Soundcloud, Wikimedia und GitHub.

Wenn Daten das neue Öl sind, so gehören Suchlösungen wohl zu den effizientesten Instrumenten zur Förderung dieses wertvollen Rohstoffs. Ihr Erfolg gründet auf einem menschlichen Grundbedürfnis – dem Durst nach Informationen – und der wohl intuitivsten Art und Weise, dieses zu stillen: die eigenständige Recherche in Datenbeständen. Verstärkt wird der Trend zur mehr oder minder gezielten Suche in riesigen Informationspools durch die täglich wachsende Menge an verfügbaren Daten und die immer verblüffendere Intelligenz der allgegenwärtigen Such-Engines.

Shay Banon, der für die vorliegende Ausgabe Fragen zu Geschichte und Gegenwart seiner technologischen Schöpfung beantwortete, erinnert sich ab S. 44 an die bescheidenen Ursprünge von Elasticsearch bzw. der Vorgängertechnologie Compass vor zehn Jahren: Seine Frau besuchte damals eine Kochschule, und Banon schwebte eine Applikation vor, die ihr frisch erworbenes Küchenwissen sammeln und rasch verfügbar machen würde – leicht aufzufinden dank eines Suchfelds, das den Kern der Anwendung darstellen sollte. So stieß er u. a. auf die Such-Engine Apache Lucene, die eine treue Begleiterin seiner weiteren Karriere als Unternehmer werden sollte. Obwohl seine Frau noch immer auf besagte Kochapplikation wartet, stellte sich Banons Idee, das ganze Potenzial von Volltextsuchen auszuschöpfen, als Erfolgsrezept heraus, das Apache Lucene und Elasticsearch gemeinsam stärker werden ließ.

Aber was bedeutet das eigentlich, „suchen“? Vielleicht liefert ja eine Suche, powered by Wikimedia (also Elasticsearch), Antworten. Wenn Sie sich die rekursive Spielerei erlauben und auf der deutschen Wikipedia-Seite das Wörtchen „suchen“ ins Suchfeld eingeben, werden Sie allerdings staunen: Der Begriff fördert keinen einzigen allgemeinen Wikipedia-Artikel zu diesem Verb zutage. Wie stark es bereits vom IT-Bereich vereinnahmt wird, zeigt indes der oberste Eintrag auf der Begriffsklärungsseite, der auf den Eintrag über Suchverfahren in der Informatik verlinkt. In manchen Sprachen werden „suchen“ und „fragen“ synonym verwandt. Das englische Wort „query“ etwa leitet sich vom lateinischen „quaerere“ ab, das beides bedeuten kann. „Fragen“ scheint mit Blick auf Elasticsearch & Co. die geeignetere Vokabel. Schließlich muss eine moderne Suchlösung längst nicht mehr nur krude Daten liefern, sondern Antworten auf die immer spezielleren Fragen ihrer Nutzer.

Für Shay Banon bedeutet Suche schlicht, dass ein Nutzer je nach Kontext und (Geschäfts-)Ziel Informationen aus einem vorliegenden Datenreservoir zieht. Allgemeiner formuliert: Suche ist ein individualisierter Zugriff auf gespeicherte Informationen. Diese breite Definition lässt viel Raum für kreative Ansätze und praktische Anwendungsfälle aller Art. Nur eines ist sicher: Je größer die Datenmengen, desto wichtiger werden Suchlösungen für den Zugriff – und desto höher die unternehmerische Wertschöpfung aus ihnen. Wir widmen dem wachsenden Stellenwert moderner Suchlösungen 17 Seiten dieser Ausgabe. Damit Sie nicht zu lange suchen müssen: Ab Seite 30 erläutern unsere Autoren den Zugriff auf Elasticsearch aus Java-Anwendungen, den ELK Stack, also die Kombination aus Elasticsearch, logstash und Kibana, und die Essentials von Apache Lucene. Abgerundet wird der Schwerpunkt durch das oben bereits erwähnte Interview mit Shay Banon.

Viel Spaß bei der Lektüre!
Diana Kupfer, Redakteurin