1、前面3个大佬很早之前就听过：
- lucene是一个文档索引、检索框架。
- solr是一个基于lucene的搜索服务，目的就是要搞一个搜索引擎，提供http服务，支持json、xml、csv、二进制流等格式的输入输出。
- nutch用于建立web搜索引擎，包括爬虫和全文搜索。
2、后面几个近几年很火，合称elk（没具体查什么时候出现的）
- elasticSearch：也是基于lucene的，搞索引、搜索和统计，据说实时统计方面比solr要厉害
- logstash主要是搜集，解析和转换日志，把各种格式转换成固定格式，方便es等软件去分析。
- Kibana主要用于展示，提供了图标、表格、地图等组件
3、总结一下就是：
1）nutch和logstash用来搞数据
nutch是做爬虫，从外部采集数据。
logstash是做日志采集转换，从内部采集日志做分析。
说到爬虫，现在用python很多吧，python下的urllib、requests、crawler，都是爬虫神器。
2）lucene/solr/es做索引和搜索
lucene是鼻祖，但是比较底层，所以在lucene之上，又有了solr和es，这几个东西都是做索引、搜索。
solr和elasticsearch的区别（网上查的）：
- solr在索引的同时搜索，会很慢；不索引的时候搜索，则更快。
- solr支持的格式更多，上面已经说过了；es则只提供json
3）Kibana做展示
看起来是跟echarts、highcharts之类差不多的东西，不过他实际上不是像echarts一样的组件，而是一个跟es配套的完整系统，包括了搜索、统计、监控的界面，甚至一些开发工具。搭建了elk之后，数据直接就可以在这里进行搜索和统计，而不是自己再开发一个前后台来展示。
Kibana的统计界面
4、划分
1）从用途上来划分，从下至上可以分为采集层、服务层、展示层
搜索常用框架分层
2）从框架的结合度上来说，可以分为两派
- nutch和solr是一派，代表了老牌搜索
- Es、logstash、Kibana是一派，简称elk，代表了新的潮流
- nutch针对solr做了优化，nutch采集的东西，solr基本可以直接用
- elk就不用说了。。从elk这个简称就知道这三个东西浑然天成，紧密结合
- 不过万事无绝对，具体是还要看你的应用场景
搜索的两个派系
