行互换，实现检索服务器之间的信息交换，且查询可以重定向，即如果一个索引数据库没有满足查询要求，它可以将查询请求发送到其它检索服务器上。
它与集中式搜索引擎相比有以下优点：各检索服务器之间相互共享资源，站点只向本自治区域内的信息搜索机器人提供信息，减轻了网络及各站点的负载。各代理之间的相互协作及查询重定向使得提供的服务更完善。 与Web本身的分布式特性相适应，具有良好的可扩充性，便于维护。索引信息划分到各自的索引数据库中，使得各索引数据库相对较小，查询的响应时间相对较短。部分检索服务器发生故障时，其它部分能正常工作。Web服务器集群是一种典型的分布式处理系统。所谓Web集群就是采用高速网络，将原来独立的若干个服务器联结起来，作为一个整体提供服务，把到达的请求分配到集群中的各个后台服务器上，让它们分摊负载及I/O，通过并行处理提高性能。此时涉及到请求分配器及负载平衡的技术问题。开发垂直门户的分布式搜索引擎系统时，发现有四种不同应用的分布式搜索引擎： 1. 分布式元搜索: 2. 散列分布搜索引擎 3. Peer 2 peer 搜索引擎 4. 局部遍历型搜索引擎.分布式元搜索:
14.32位系统
32位系统指机内 数据长度，指令长度，地址长度是二进制32位。 64位系统指机内 数据长度，指令长度，地址长度是二进制64位。 64位系统速度快。32位系统系统要寻高于32位的地址就要用到复杂一点的运算，用两个32位单元组合成（好几步才能到位）。64位系统直接寻址（一步到位）。
JAVA：1.Servlet中怎样控制页面在客户端的缓存策略；2.执行存储过程；3.JSP；4.Thread.wait()可否设置超时；5.注释XML内容：CDATA；6.IOC；7.Open-Closed原则含义；8.JUnit TestCase基类中的代码；9.javax.servle.http.HttpServlet；10.JDBC连接池&功能；11.XML Schema：&；12.领域模型；13.Servlet生命周期。
还有综合类的，就有点类似公务员考试的题目，还有一些关于计算机的题目，例如考点：
1. 软件测试的对象；2.用户进程的跟踪信息存在于什么目录；3.how使普通用户可执行超级用户文件；4.向有限空间输入超长字符串是什么攻击，等等。大题就两道：1.隐马尔科夫模型（HMM）的3个基本问题；2.（写函数的）。其实看到这些题目，我就蒙了，有些根本就没见过。但是别怕，是否做出这些题目，并不是他们是否选择你的标准（我觉得），都是摸一下底而已。我相信，大部分的人都是做不出来的，里面涉及的知识点，也不是全能从课本学来，靠的是积累。当然，这些也只是我个人的看法，因为我也没过这个笔试，不过我觉得我还是有收获的。这是我第一个参加的笔试，重在过程，所以我列下了这两个方向的考点，可能还是有点参考价值吧！
2. 隐马尔科夫模型(hidden Markov model,缩写为HMM)的提出最初是在语音处理领域。HMM是在Markov链的基础上发展起来的一种统计模型。由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂，因此在HMM中观察到的事件与状态并不是一一对应，而是与每个状态的一组概率分布相联系。它是一个双重随机过程，其中之一是Markov链，描述状态的转移；另一个描述每个状态和观察值之间的统计对应关系。这样，HMM以概率模型描述观察值序列，具有很好的数学结构，能够比较完整地表达观察值序列的特征。