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solr-dataimport-scheduler (Solr 7.x).jar

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  •      文件类型：JAR

简介：
solr-dataimport-scheduler 是一款专为Apache Solr设计的插件（兼容Solr 7.x版本），用于自动调度数据导入任务，简化大数据集成和实时索引更新流程。 这是适用于Solr7.X版本的全量、增量更新jar包。由于这个jar包是由爱好者开发而非官方维护，因此很难找到合适的版本。我花了两天时间才找到了所需的jar包。

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  • solr-dataimport-scheduler (Solr 7.x).jar
    优质
    solr-dataimport-scheduler 是一款专为Apache Solr设计的插件（兼容Solr 7.x版本），用于自动调度数据导入任务，简化大数据集成和实时索引更新流程。 这是适用于Solr7.X版本的全量、增量更新jar包。由于这个jar包是由爱好者开发而非官方维护，因此很难找到合适的版本。我花了两天时间才找到了所需的jar包。
     
  • ik-analyzer-7.6.0.jar（兼容Solr 7.x最新版）
    优质
    简介：IK Analyzer 7.6.0为Solr 7.x设计的中文分词插件，提供高效准确的中文文本处理能力，支持用户自定义字典和规则，增强搜索体验。 IKAnalyzer是一个开源的、基于Java语言开发的轻量级中文分词工具包，适用于最新版本的Solr7.x。
     
  • Solr-Mongo-Importer Jar包
    优质
    Solr-Mongo-Importer 是一个Java开发的Jar包，用于实现MongoDB与Apache Solr之间的数据导入导出功能，方便高效地进行数据迁移和同步。 在整合Solr与MongoDB时，可以通过配置文件的方式进行设置，并且建立索引所需的jar包是必备的。
     
  • Tomcat 8.5 + JDK 1.8 + Solr 7.0.0 + IK 7.X + MySQL 5.7 整合
    优质
    本项目致力于整合Apache Tomcat 8.5、JDK 1.8、Solr 7.0.0与IK Analyzer 7.x以及MySQL 5.7，提供强大且高效的全文检索解决方案。 整合了Tomcat和Solr，并集成了IK分词器。项目包含了所需的JAR包，请确保在使用前调整data-config.xml文件中的数据库地址和密码。同时，请检查managed-schema文档中字段的名称和类型是否正确对应。
     
  • Solr与HBase
    优质
    简介：Solr是一款高性能全文检索服务，而HBase是分布式的列式数据库。两者均为Apache开源项目，在大数据领域各有优势和应用场景。 Solr与HBase的结合使用可以充分发挥两者的优势，提供高效的数据处理解决方案。Solr作为全文搜索引擎，擅长于复杂的查询操作；而HBase则是一个分布式的、可扩展的大数据存储系统。通过将二者集成在一起，能够实现快速索引和高效的海量数据检索功能。
     
  • ikAnalyzer-Solr-6.x.jar
    优质
    ikAnalyzer-Solr-6.x.jar是一款专为Apache Solr 6.x版本设计的中文分词插件Jar包，采用IK Analyzer引擎提供高效精准的中文文本分析功能。 Solr更新到了6.x版本后，我发现ik-analyzer-5.x.jar不再适用了。后来在随-忆的博客里找到了如何通过修改源代码来让分词器适应新版本的方法，并亲自进行了尝试，成功解决了问题。因此我重新编译并提供了几个jar包以供使用。 对于Solr 6.x系列，我已经针对不同版本做了适配工作： 1. ik-analyzer-solr-6.0.0.jar 2. ik-analyzer-solr-6.2.1.jar 3. ik-analyzer-solr-6.3.0.jar 理论上来说，使用ik-analyzer-solr-6.0.0.jar就可以支持所有Solr 6.x版本的需求。不过出于谨慎考虑，我还针对当时最新的两个版本分别进行了编译。 更多细节和具体操作步骤，请参考我的博客文章《解决IK分词器与新版Solr兼容性问题》。
     
  • Spark-Solr: 利用SolrJ将数据从Solr读入Spark RDD并从Spark向Solr索引对象的工具
    优质
    Spark-Solr是一个高效的工具，它使用SolrJ库实现数据在Apache Solr与Spark RDD之间的双向传输，支持大规模数据分析和处理。 Lucidworks Spark与Solr的集成项目包括用于从Solr读取数据并将其作为Spark DataFrame或RDD使用的工具，以及使用SolrJ将对象索引到Solr中的工具。例如，可以索引和查询Twitter的数据，也可以对纽约市黄色出租车CSV数据进行同样的操作。 在配置和调优方面，可以通过设置如max_rows request_handler等参数来优化查询性能；通过使用分片内拆分提高读取并行度的分裂(split_field)、splits_per_shard 和 flatten_multivalued 参数；以及跳过非文档值(skip_non_dv)功能。此外，还可以利用样本种子(sample_seed)和百分比(sample_pct)参数来控制数据抽样。 在查询时间方面，可以配置软提交间隔(soft_commit_secs)，设定批处理大小(batch_size)，生成唯一键(gen_uniq_key)以及指定Solr字段类型(solr_field_types)等。
     
  • Solr IK分词插件
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    Solr IK分词插件是一款专为Apache Solr设计的中文分词组件，支持智能全拼和双音节词识别，极大提升了中文搜索的相关性和效率。 Solr是中国最流行的开源搜索引擎Lucene的一个扩展版本，它提供了全文检索、高级索引及查询功能。在处理中文文本时，分词器的作用至关重要，因为它将连续的汉字序列分解为有意义的词语，便于搜索和分析。IK分词器是专为处理中文文本设计的一种工具，并被集成到Solr中以优化对中文内容的支持。 IK分词器全称为Intelligent Chinese Analyzer（智能中文解析），由Java编写，在Solr与Elasticsearch中广受欢迎。它具备强大的分词能力，支持复杂的策略如基于词典的、统计和自定义扩展字典等。IK分词器有两个主要版本：标准版和智能版。前者主要依赖于词典进行分词操作；后者则引入了更多的复杂算法，包括n-gram分词与歧义消解。 在Solr6.3 IK分词器中，用户会发现以下关键组件： 1. **IK-analyze-solr6.3**：这是针对Solr 6.3版本的特定实现，并包含必要的jar文件。这些jar通常会被放置于Solr的lib目录下，在运行时加载和使用。 2. 相关配置文件： - `schema.xml`：定义字段类型与字段，其中可以指定IK分词器及其参数。 - `IKAnalyzer.cfg.xml`：用于定制IK分词器的行为。用户可在此添加自定义扩展字典路径及停止词列表以提高准确性。 3. 自定义扩展字典和停止词字典： 用户可能需要创建自己的这些文件来补充或覆盖默认设置，以便更好地适应特定应用的文本处理需求。 实际配置步骤包括： 1. 将IK-analyze-solr6.3中的jar包添加到Solr的lib目录。 2. 在`schema.xml`中定义字段类型，并设置分词器参数用于索引和查询操作。 3. 更新`IKAnalyzer.cfg.xml`，指定自定义字典与停止词路径。 4. 重启Solr服务以应用更改。 总之，solr6.3 ik分词器是一个强大的中文文本处理工具。通过定制化配置，它可以更好地满足不同领域的特定需求，并提高在处理中文内容时的性能和精度。
     
  • 优化Solr内存使用
    优质
    简介：本文探讨了如何有效优化Apache Solr在运行过程中的内存使用情况，涵盖配置调整、索引优化和缓存管理等方面。通过实施这些策略，可以显著提升Solr性能及系统资源利用率。 运行 `java -jar gcsolrutil.jar` 可以查看并释放正在运行的Solr的内存情况。
     
  • 已编译版solr-8.11.2.tgz
    优质
    已编译版solr-8.11.2.tgz 是Apache Solr 8.11.2版本的预编译发行包，便于用户直接部署和使用企业级搜索解决方案。 Solr 8.11.2 是 8.x 系列的最后一个版本，而新版本已经是 Solr 9.0 版本了。 一、什么是 Solr？ Solr 是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于 Web-service 的 API 接口。用户可以通过 HTTP 请求向搜索引擎服务提交特定格式的 XML 文件以生成索引；也可以通过 HTTP GET 操作进行查找请求，并接收返回的 XML 格式的结果。 二、Solr 特点 Solr 是一个高性能且使用 Java 语言开发，基于 Lucene 的全文搜索服务器。它扩展了 Lucene 功能，提供了更为丰富的查询语言和可配置性，并对查询性能进行了优化。此外，Solr 还提供了一个完善的功能管理页面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。 三、Solr 工作方式 文档通过 HTTP 利用 XML 添加到一个搜索集合中。Solr 查询该集合同样也是通过 HTTP 收到来自客户端的请求并返回相应的 XML/JSON 响应来实现。 其主要特性包括： - 高效且灵活的缓存功能； - 竖直搜索功能，例如按类别或主题进行精确检索； - 能够高亮显示搜索结果中的关键词； - 通过索引复制提高系统可用性； - 提供一套强大的数据模式来定义字段、类型和设置文本分析规则； - 基于 Web 的管理界面。