大数据时代的来临为众多企业带来了更多的全新的发展机遇。而搜索引擎已经成为大数据领域的一个核心应用，其重要性不言而喻。很多公司在大数据离线统计分析方面已经具备了一定的能力。但是，很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿、几十亿甚至几百上千亿的数据分析,从而达到不影响用户体验的目的。如何能够及时有效的获取分析结果提高工作效率，这是许多分析人员在面对大数据所不得不面临的问题。
实时检索分析引擎Eagles，是DATATOM研发的为大数据检索、分析业务提供一套实时的、多维的、交互式的查询、统计、分析系统，它是DANA智能数据开发者服务中一个核心模块，具有高扩展性、高通用性、高性能的特点， 能够为公司各个产品在大数据的统计分析方面提供完整的解决方案，让万级维度、千亿级数据下的秒级统计分析变为现实。
今天，小拓结合Eagles产品特性，给大家介绍这款产品。
1.易管理性
Eagles自带Web的管理控制台，方便进行远程维护和管理。
2. 高扩展性
Eagles拥有非常灵活的扩展性，您只需添加一个个新节点，即可轻松应对更高级别的数据量,可以扩展到上百台服务器，高效处理PB级数据。
数据索引库可以设置任意多分片，分片会在集群节点之间平均的负载， 当集群扩容或缩小的时候，Eagles会自动在节点之间迁移分片，以保证集群的负载平衡。
用户提交查询请求时，请求也会分发到每个涉及的节点，在多个分片中并发查询， Merge操作会选择其中一个负载较轻的分片中进行，此特性在海量数据的时候优势就体现的非常明显。
3.高可用性
Eagles拥有非常完善的故障异常处理机制，任何节点故障不影响系统正常使用。因Eagles采用对等节点机制，集群内部自动检测节点的增加、失效和恢复，并重新组织索引。
同时索引库支持设置多副本机制，任一索引分片都在不同的节点上有副本，任意节点故障系统会在毫秒级检测到异常并启动副本复制，不影响应用系统的正常使用。
4.多种数据源支持
Eagles通过整合Crab数据收集引擎，能够支持多种数据源的定时收集，如传统ETL工具，网页Spider， 数据库，文件系统，邮件，RabbitMQ消息队列, Log 等数据源，索引可完全自定义索引结构。
5.实时数据分析
Eagles提供了丰富的聚合/分类算法，利用其冗长但是强大的Aggregation DSL可以表达出比SQL还要复杂的聚合逻辑， 为数据分析提供了有力的支撑， 目前Eagles支持：
1）域的折叠与融合
2）百分位等级聚合，该功能展示了观测值在某个特定值之下的百分率
3）地理范围聚合，该功能提供了一个覆盖了所有位置值的范围框图
（图：使用Eagles统计热点违停区域）
6.数据地图搜索
Eagles内置Geo字段支持，只要文档中包含空间信息字段，即可使用Eagles搜索API进行空间搜索、距离搜索、范围搜索、空间统计等高级功能。
（图：使用Eagles实现巡逻范围预警）
7.Schema-Free
Eagles既可以搜索、也可以保存数据。它提供了一种半结构化、不依赖schema并且基于JSON的模型，你可以直接传入原始的JSON文档，Eagles会自动地检测出你的数据类型，并对文档进行索引。你也可以对schema映射进行定制，以实现特殊的自定义需求，例如对单独的字段或文档进行boost映射，或者是定制全文搜索的分析方式等。
8.多语言分词
Eagles内置了多种语言的分词器，目前内置英文、中文、日文、俄文、法文、拼音分词，不同的分词器有不同的分词算法，用户可以根据自己的需求选择适合的分词器。词典支持自定义，以提升分词的准确率。
9.Query DSL
完整的支持了基于JSON的QueryDSL通用查询框架，QueryDSL是一个Java开源框架用于构建类型安全的SQL查询语句。它采用API代替拼凑字符串来构造查询语句。它有几大特点：
1）QueryDSL仅仅是一个通用的查询框架，专注于通过Java API构建类型安全的SQL查询。
2）QueryDSL可以通过一组通用的查询API为用户构建出适合不同类型ORM框架或者是SQL的查询语句，也就是说QueryDSL是基于各种ORM框架以及SQL之上的一个通用的查询框架。
3）借助QueryDSL可以在任何支持的ORM框架或者SQL平台上以一种通用的API方式来构建查询。前QueryDSL支持的平台包括JPA,JDO,SQL,Java Collections,RDF,Lucene,Hibernate Search。
10.兼容SQL
除了QueryDSL 查询语法的支持，Eagles还支持类SQL的查询方式，让熟悉数据库的你轻松上手，目前支持常用语法 Select, Delete, Where, Order By, Group By, And/Or, Like,Count, Sum, Between等。
11.RESTFul 跨平台接口
Eagles支持RESTful的API，可以使用JSON通过HTTP调用它的各种功能，包括搜索、分析与监控。此外，它还为Java、PHP、Perl、Python以及Ruby等各种语言提供了原生的客户端类库。
12.与Hadoop兼容和集成
DATATOM将其在数据检索处理上的丰富经验与 Hadoop 开源平台高效整合。Eagles实时搜索引擎与Hadoop无缝集成, MapReduce 的引入大大扩展了系统在数据分析方面的扩展能力; Eagles 机器数据挖掘引擎是基于Hadoop平台进行数据挖掘与分析, Eagles将分片的信息暴露给Hadoop，以此可以实现协同定位。Job的任务会在每个Eagles分片所在的同一台机器上运行， Eagles能够提供近乎实时的响应速度，这极大的改善了Hadoop job的执行速度以及执行的各种开销.。
检索引擎的功能和性能决定了大数据系统的响应能力和可用性，同时很多大数据分析和挖掘操作也是依赖于底层实时查询技术，因此在海量数据规模下，能获得秒级的响应是大数据应用系统的一个关键指标。
而应对万级维度、千亿级数据，看我EAGLE实时检索分析引擎大显神威吧。
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