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【象棋人工智能源码】【odo 源码】【srt源码】solr源码部署

来源:鑫众源码 时间:2024-12-24 10:40:21

1.solr多字段分组统计数据并结合springboot通过ftl模板导出EXCEL
2.Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署
3.apache atlas独立部署(hadoop、源码hive、部署kafka、源码hbase、部署solr、源码zookeeper)
4.Linux系统下简易Solr安装指南linuxsolr安装

solr源码部署

solr多字段分组统计数据并结合springboot通过ftl模板导出EXCEL

       项目结构明确,部署象棋人工智能源码确保所有组件无缝整合。源码

       pom.xml

       在此文件中,部署添加关键依赖包,源码如springboot、部署solr和freemarker,源码确保项目的部署构建和运行环境。

       .ftl模板

       调整.ftl模板设计,源码移除ss:ExpandedRowCount="5"限制,部署避免循环遍历时导致的源码行数限制问题,实现动态数据展示。

       springboot与solr

       使用solr进行多字段分组统计数据时,odo 源码需注意默认路径"/select"的使用限制。若solr服务配置有自定义路径,通过复制源码并创建同名HttpSolrClient解决。

       q与fq参数

       了解solr中q和fq参数的区别,前者用于按内容相似度排序,后者用于过滤条件,不改变排序逻辑。确保将优先排序条件设置在q参数中。

       封装数据与模板渲染

       完成数据封装,使用.ftl模板渲染并导出至EXCEL格式。面对模板未找到的错误,检查application.yml中的freemarker模板加载路径配置,确保路径正确。

       项目源码

       参考github.com/AsLightJava/...获取完整项目源码,以供学习和参考。

       问题反馈

       如在实现过程中遇到疑问或难题,srt源码可在此处留言,寻求帮助。

Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署

       本文将为您详细介绍如何独立部署 Atlas 2.1.0 版本,依赖组件包括 solr、hbase、zookeeper、hive、hadoop、kafka。我们将采用 Docker 容器与 Linux 环境进行部署。如果您在 Atlas 的编译部署过程中遇到问题,本指南将提供解决方案。

       部署流程如下:

       部署环境

       1. Linux 环境:若无 Linux 环境,可通过 Docker 构建。如已安装 Linux,推荐使用 CentOS 镜像,dubboredis源码本文作者最初在 Windows 环境下进行部署,并制作了一个 CentOS 镜像。构建步骤如下:

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       2. Zookeeper 环境搭建:使用 Docker 方式搭建 Zookeeper,配置步骤包括:

       1. 拉取 Docker 镜像

       2. 运行容器

       3. Hadoop 环境搭建:同样采用 Docker 方式搭建 Hadoop,步骤如下:

       1. 拉取镜像

       2. 建立 Hadoop 用的内部网络

       3. 创建并启动 Master 容器,映射端口,如 端口用于 Hiveserver2,以便后续客户端通过 beeline 连接 Hive

       4. 创建 Slave 容器

       5. 修改 hosts 文件,将 Master 和 Slave 的 IP 地址映射到容器内部

       6. 启动 Hadoop,格式化 HDFS,并启动全部服务

       7. 访问 Web 查看服务状态,如 hdfs: localhost: 和 yarn: localhost:

       4. 部署 Hive:由于 Hive 镜像与 Hadoop 镜像整合,使用已启动的 Hadoop 镜像进行部署:

       1. 进入 Master 容器

       2. 修改配置文件,添加相关环境变量

       3. 执行源命令生效

       4. 完成数据库配置,确保与 Hive 配置文件中的分隔符一致,并关闭 SSL 验证

       5. 上传 MySQL 驱动到 Hive 的phpdj源码 lib 目录,调整 jar 包配置,确保 slf4j 和 guava 包版本一致

       6. 初始化元数据库,完成 Hive 的安装与启动

       7. 修改 Hadoop 权限配置

       8. 启动 Hiveserver2

       9. Hbase 搭建:由于使用 Docker 遇到问题,改为在容器外搭建 Hbase 环境。步骤包括:

       1. 拉取容器

       2. 创建并运行容器

       3. 进入容器

       4. 修改 Hbase 配置

       5. 启动 Hbase

       6. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Solr 搭建:使用 Docker 方式搭建 Solr,步骤如下:

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       3. 创建 collection

       4. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Atlas 独立部署:Atlas 2.1.0 版本独立部署依赖外部组件,不同于集成部署。步骤包括:

       1. 从 Apache Atlas 下载源码,如 apache-atlas-2.1.0-server.tar.gz

       2. 使用 Docker 镜像环境进行编译,选择之前构建的基础环境

       3. 将源码复制到容器内

       4. 修改 pom.xml 文件以适应环境依赖

       5. 执行编译命令

       6. 解压 /distro/target/apache-atlas-2.1.0-bin.tar.gz 文件

       7. 进入 bin 目录,启动应用

       至此,Atlas 2.1.0 版本独立部署完成,可访问 localhost: 查看部署结果。

apache atlas独立部署(hadoop、hive、kafka、hbase、solr、zookeeper)

       在CentOS 7虚拟机(IP: ...)上部署Apache Atlas,独立运行时需要以下步骤:

       Apache Atlas 独立部署(集成Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr、Zookeeper)

       **前提环境**:Java 1.8、Hadoop-2.7.4、JDBC驱动、Zookeeper(用于Atlas的HBase和Solr)

       一、Hadoop 安装

       设置主机名为 master

       关闭防火墙

       设置免密码登录

       解压Hadoop-2.7.4

       安装JDK

       查看Hadoop版本

       配置Hadoop环境

       格式化HDFS(确保路径存在)

       设置环境变量

       生成SSH密钥并配置免密码登录

       启动Hadoop服务

       访问Hadoop集群

       二、Hive 安装

       解压Hive

       配置环境变量

       验证Hive版本

       复制MySQL驱动至hive/lib

       创建MySQL数据库并执行命令

       执行Hive命令

       检查已创建的数据库

       三、Kafka 伪分布式安装

       安装并启动Kafka

       测试Kafka(使用kafka-console-producer.sh与kafka-console-consumer.sh)

       配置多个Kafka server属性文件

       四、HBase 安装与配置

       解压HBase

       配置环境变量

       修改配置文件

       启动HBase

       访问HBase界面

       解决配置问题(如JDK版本兼容、ZooKeeper集成)

       五、Solr 集群安装

       解压Solr

       启动并测试Solr

       配置ZooKeeper与SOLR_PORT

       创建Solr collection

       六、Apache Atlas 独立部署

       编译Apache Atlas源码,选择独立部署版本

       不使用内置的HBase和Solr

       编译完成后,使用集成的Solr到Apache Atlas

       修改配置文件以指向正确的存储位置

       七、Apache Atlas 独立部署问题解决

       确保HBase配置文件位置正确

       解决启动时的JanusGraph和HBase异常

       确保Solr集群配置正确

       部署完成后,Apache Atlas将独立运行,与Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr和Zookeeper集成,提供数据湖和元数据管理功能。

Linux系统下简易Solr安装指南linuxsolr安装

       Linux系统是一种强大的、可移植的多用户多任务操作系统,已经在数据中心、云平台等企业环境中广泛应用。它被广泛应用于网络服务、数据库、虚拟机和其他系统中,因其强大的性能和稳定性能而被广泛应用。与其他操作系统相比,Linux系统具有更多独特的优势,其中就包括其开放源代码的特点,以及它的高性能和稳定性。

       Solr是一种开放源代码的全文检索平台,可以满足复杂的搜索需求,包括高性能的搜索和排序,迈达斯的搜索算法,和分布式体系方式的搜索等。因此,Solr在Linux系统中可以恰当地提供基础搜索功能,便于开发人员更好地完成搜索相关的设计和开发任务。

       下面来简要说明在Linux系统下Solr的简易安装步骤:

       1. 准备工作:安装必要的软件。为了安装Solr,我们需要先安装Java运行环境,以及依赖的支持组件,如Tomcat等。

       2. 下载Solr:从Solr官方网站或其他渠道下载solr 6.x.x版本,解压缩后即可取得solr相关文件。

       3. 配置Solr:创建solr实例,编辑solr.in.sh文件,加入solr_home、solr_port等参数。

       4. 运行Solr:使用通过bin/solr start命令启动solr,然后在浏览器输入http://localhost:{ solr_port}/就可以访问solr来管理solr实例。

       5. 添加文档:使用http://localhost:{ solr_port}/solr/admin/数据导入界面来增加、删除、更新文档和字段。

       以上只是安装部署Linux系统下的Solr的一个简易步骤,实际的安装环境和步骤可能会有所变化。安装情况具体取决于安装环境,安装步骤都可以根据不同的安装准备工作和配置要求进行相应调整。

       总之,安装Linux系统下的Solr是一些具有一定技术性的工作,需要用户了解Linux系统和Solr相关技术,并且有能力解决潜在的安装和调试问题。本文简单介绍了Linux系统下Solr 安装简易指南,希望对大家有所帮助。