Sorl定义：sorl是独立的企业级搜索服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的xml文件，生成索引。同时也可以通过Http Get操作提出查询请求，并以xml返回查询结果特点：sorl采用java5开发的基于Lucene的全文服务器。同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对
# 如何实现sorl和redis做缓存
## 1. 流程概述
在这篇文章中，我将教你如何使用sorl和redis来实现缓存功能。sorl是一个Python开发的搜索引擎，而redis是一个开源的内存数据库。通过将这两者结合起来，我们可以实现高效的缓存功能。
下面是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装sorl |
| 2 | 安装redi
原创
2024-05-26 06:20:16
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在一些大型门户网站、电子商务网站等都需要站内搜索功能，使用传统的数据库查询方式实现搜索无法满足一高级的搜索需求，比如：搜索速度要快、搜索结果按相关度排序、搜索内容格式不固定等，这里就需要使用全文检索技术实现搜索功能。 检索技术 项目中的检索技术主要有三种方式实现： 1、单独使用Lucene实现 单独
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2019-03-05 16:42:00
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前几次我们讲到了solr的基本用法和配置文件，接下来就开始进入我们真正的代码之旅啦。 1）首先以一个简单的程序来开头：public static void main(String[] args) throws SolrServerException, IOException, ParserConfigurationException, SAXException{
//
solr 定时更新索引
– solr 6.6.0 – dataimport.scheduler
这里先重点说下，定时更新引用的org.apache.solr.handler.dataimport.scheduler.ApplicationListener不是sorl源码自带的，需要另外去下载，下载地址为：dataimport.scheduler，因为源码年久没人维护，所以并不兼容现有版本，需要做
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2018-07-16 11:05:00
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服务器环境为Ubuntu 16.04.2 LTS1.卸载旧版本dockersudo apt-get remove docker \
docker-engine \
docker.io2.安装docker，使用脚本自动安装curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-dock
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2023-07-19 15:11:26
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主要实现用户的认证,授权,鉴权三个功能微服务架构：开发工具IDEA采用eureka作为注册中心,SpringBoot/Cloud+shiro+前端模板(thymeleaf)+mysql5.7整合步骤如下：新建一个module工程pom文件<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupI
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2024-04-09 13:49:36
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maven<dependency> <groupId>org.apache.solr</groupId> <artifactId>solr-solrj</artifactId> <version>4.10.4</version> </dependency> <!-- https://mvnrepo
原创
2021-06-08 09:11:31
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sorl应用开发 要求： Solr简介 Solr概念体系-总述常见术语： Config Set:Solr Core提供一组配置文件 , Core:即Solr Core ， Shard：Collection的逻辑分片 Replice：Shard下的实际存储索引的一个副本，与Core对应 Leader：
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2019-07-26 17:10:00
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实际工程应用中，从数据库导出数据创建索引再常见不过了，现在实验一下从数据库导入数据创建索引。 一、版本说明Solr版本：4.7.0数据库：sqlserver2005 二、配置步骤1、 准备的jar包1） solr-dataimporthandler-extras-4.7.0.jar；在solr发布包solr-4.7.0\dist里面有2） s
一.lucene的实现全文检索的流程
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2020-08-18 15:53:00
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Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统。 它提供了Java，Scala和Python中的高级API以及支持通用执行图的优化引擎。Spark通常通过将数据缓存到内存中，从而为大型数据集提供快速的迭代/功能类功能。 与本文档中提到的其他库相反，Apache Spark是一种计算框架，与Map / Reduce本身无关，但它与Hadoop集成，主要针对HDFS。 elasticsearc
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2023-09-27 12:15:38
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Elasticsearch通过River可以与多种数据源Wikipedia, MongoDB, CouchDB, RabbitMQ, RSS, Sofa, JDBC, FileSystem,Dropbox等同步，公司的业务是用 MongoDB，今天测试环境虚拟机上配置了一下Elasticsearch 与 MongoDB的同步，作个大概的过程记录，主要利用richardwilly98 /
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2024-02-13 20:40:37
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目录1、ES1.1、ES的特点1.2、ES与关系型数据库的对比1.3、ES的物理设计1.4、ES的数据类型1.5、ES的接口1.6、ES的集群搭建1.7、ES与springboot集成2、LogStash3、Kibana4、Beats5、总结 1、ESElasticSearch又叫ElasticStack，是用Java开发的，通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，实现实时文
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2024-04-17 09:49:02
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1、ES(elasticsearch)搜索引擎：ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。2、Hive是基
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2023-06-14 20:33:48
976阅读
1.Faiss的概念faiss是一个Facebook AI团队开源的库，全称为Facebook AI Similarity Search，该开源库针对高维空间中的海量数据（稠密向量），提供了高效且可靠的相似性聚类和检索方法，可支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。官方资源地址https://github.com/facebookresearch/faiss2.Faiss基础依赖1
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2024-06-16 16:22:26
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经常有人问，架构师的学习路线是什么？我一般推荐架构师的基本功，是从「存储选型」开始的。本文整理了存储选型的思路和整体框架，主要包括几个部分内容：了解目前的存储技术趋势，以及对开发人员新的要求存储选型的原则，避免日常的经典误区结合典型数据库特点，说明如何进行存储选型，提高业务开发效率常见的场景和解决方案1、存储技术发展看存储选型1.1 存储类型多样化DB-Engines数据库排名并不代表数据库的安装
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2023-09-21 22:31:37
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详情将官方Github地址：https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Faiss-indexesFaiss是一个速度很快的向量Top k的召回算法库，适用于不同的应用场景，由于Faiss有各种索引构建的方式，本文主要简单介绍倒排索引的增、删、改、查的功能，以及Faiss算法的准确性和检索速度进行了介绍。增加数据(注：插入相同id的数据，不是把之前
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2024-06-03 13:25:21
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线上环境使用了logstash做mysql和es的数据同步。数据量过大时。可能会出现同步延时的问题。一般同步方案有三种：1：logstash等工具同步2：数据库ES双写3：消息机制第一种有点low了，第二种的话双写需要入侵业务代码。第三种最为合理于是在码云上找了个轮子https://gitee.com/OrgXxxx/SyncMysqlToElasticsearch。本地起来试一下首先项目下下来。
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2023-07-11 13:17:45
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本文作者：车好多大数据OLAP团队-王培Presto 简介1.简介Presto 最初是由 Facebook 开发的一个分布式 SQL 执行引擎， 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析，以弥补 Hive 在速度和对接多种数据源上的短板。发展历史如下：•2012年秋季，Facebook启动Presto项目•2013年冬季，Presto开源•2017年11月，11888 commits，203 r
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2024-06-11 21:29:17
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