solr学习笔记

solr作为一款开源的全文检索框架,为业务系统实现全文检索提供了索引支撑,

使用solr需要搞清以下几个概念:

1、实例

实例 - 就像一个tomcat实例或一个jetty实例,这个术语指的是在JVM中运行的应用程序服务器。Solr主目录提供对每个这些Solr实例的引用,一个或多个核心可以配置在每个实例中运行。

2、核心

核心(core) - 在应用程序中运行多个索引时,可以在每个实例中拥有多个核心,而不是每个核心的多个实例。

3、配置文件

Solr.xml - 它是包含Solr Cloud相关信息,此文件是在$SOLR_HOME目录中。 为了加载核心,Solr引用这个文件,这有助于识别它们。

Solrconfig.xml − 此文件包含与请求处理和响应格式化相关的定义,核心特定配置,以及索引,配置,管理内存和提交。

Schema.xml − 添加到solr中的索引实体及字段的定义,此文件包含整个模式以及字段和字段类型。

Core.properties - 此文件包含特定于核心的配置。它被引用为核心发现,因为它包含核心的名称和数据目录的路径。它可以在任何目录中使用,会将此目录它视为核心目录。

4、索引

在下表中,我们列出了Apache Solr中提供的各种常用的一些查询参数。

参数描述
q这是Apache Solr的主要查询参数,文档根据它们与此参数中的术语的相似性来评分。
fq这个参数表示Apache Solr的过滤器查询,将结果集限制为与此过滤器匹配的文档。
startstart参数表示页面的起始偏移量,此参数的默认值为0
rows这个参数表示每页要检索的文档的数量。此参数的默认值为10
sort这个参数指定由逗号分隔的字段列表,根据该列表对查询的结果进行排序。
fl这个参数为结果集中的每个文档指定返回的字段列表。
wt这个参数表示要查看响应结果的写入程序的类型。

5、数据导入

dataimport-Handler介绍

solr提供dataimport-Handler数据导入处理器,工作流程:

1、solr通过dataimport-Handler查询关系数据库中的数据
2、对查询到的数据创建索引

上边的过程是自动化完成的。

可以通过此dataimport-Handler,批量将关系数据库中的数据创建索引到solr索引库中。
第一步:加载dataimport的jar包

将solr\dist\ solr-dataimporthandler-4.10.3.jar拷贝至solr\contrib\dataimporthandler

配置solrconfig.xml加载jar包:

 <lib dir="${solr.install.dir:../..}/contrib/dataimporthandler/lib" regex=".*\.jar" />

第二步:加载mysql数据驱动包

方法同上,将mysql数据库驱动的jar拷贝至solr\contrib\databaseDriver下

配置solrconfig.xml加载jar包:

<lib dir="${solr.install.dir:../..}/contrib/databaseDriver/lib" regex=".*\.jar" />

第三步:配置dataimport导入数据

创建data-config.xml文件,存放在SolrCore的conf目录


第四步:修改solrconfig.xml,添加requestHandler

第五步:测试数据导入

这里写图片描述

 6、代码集成

服务地址如果设置成solr server地址,不包含合并表示请求发送到所有核心,服务地址如果指定到核心,则请求只发送给特定核心处理。

public class SolrManager {
	/**
	 * 添加文档数据到solr服务器中
	 * @throws Exception
	 */
	@Test
	public void addContent() throws Exception{
		//设置solr服务器的路径,默认是使用第一个collection库,所以路径最后可以不加collection1
		String baseURL = "http://localhost:8080/solr";
		//如果要使用第二个collection库,那么就使用下面的链接
		//String baseURL2 = "http://localhost:8080/solr/collection2";		
		//创建服务器连接对象
		HttpSolrServer httpSolrServer = new HttpSolrServer(baseURL);
		//创建新的文档对象
		SolrInputDocument solrInputDocument = new SolrInputDocument();
		//设置文档的域
		solrInputDocument.setField("id", "haha222");
		solrInputDocument.setField("name", "佘超伟123");
		//进行添加
		httpSolrServer.add(solrInputDocument);
		//进行手动提交,否则无法进行添加
		httpSolrServer.commit();
	}
	/**
	 * 进行删除文档操作
	 * @throws SolrServerException
	 * @throws IOException
	 */
	@Test
	public void deleteContent() throws Exception{
		String baseURL = "http://localhost:8080/solr";
		SolrServer httpSolrServer = new HttpSolrServer(baseURL);
		//删除全部,第一个参数是设置需要删除的数据的域和值,第二个是执行后多久进行删除操作
		//httpSolrServer.deleteByQuery("*:*",1000);
		//删除某个特定域的特定值的数据
		httpSolrServer.deleteByQuery("id:haha",1000);
	}
	
	/**
	 * 修改文档内容
	 * 修改其实和添加是一样的,因为只要添加的ID是一样的,那么就会把原来的删除了,然后再添加一个
	 * @throws IOException 
	 * @throws SolrServerException 
	 */
	@Test
	public void updateContent() throws SolrServerException, IOException{
		String baseURL = "http://localhost:8080/solr";
		SolrServer httpSolrServer = new HttpSolrServer(baseURL);
		//创建新的文档对象
		SolrInputDocument solrInputDocument = new SolrInputDocument();
		//设置文档的域
		solrInputDocument.setField("id", "haha123");
		solrInputDocument.setField("name", "哈哈123");
		httpSolrServer.add(solrInputDocument);
	}
	
	/**
	 * 查询数据(多功能的显示处理)
	 * @throws Exception 
	 */
	@Test
	public void queryContent() throws Exception{
		String baseURL = "http://localhost:8080/solr";
		SolrServer httpSolrServer = new HttpSolrServer(baseURL);
		//创建查询数据对象(便于设置查询条件)
		SolrQuery solrQuery = new SolrQuery();
		//设置查询的域和值,这个在之后的项目中可以用于动态
		//方法一:参数q就代表query查询
		//solrQuery.set("q","name:佘超伟123");
		//方法二:(一般使用该方法)
		solrQuery.setQuery("name:佘超伟");
		//方法三:通过设置默认域
		//solrQuery.set("df", "name");
		//solrQuery.setQuery("佘超伟");
		
		//设置查询过滤条件(可以设置多个,只要域和值有改变就可以了)
		//solrQuery.set("fq", "id:haha123");
		//添加排序方式(可选内容)
		//solrQuery.addSort("需要排序的域",ORDER.asc);//升序
		//solrQuery.addSort("需要排序的域",ORDER.desc);//降序
		//设置分页处理(比如这是设置每次显示5个)
		solrQuery.setStart(0);
		solrQuery.setRows(5);
		//设置只查询显示指定的域和值(第二个参数可以是多个,之间用“逗号”分割)
		//solrQuery.set("fl", "name");
		//设置某域进行高亮显示
		solrQuery.setHighlight(true);
		solrQuery.addHighlightField("name");
		//设置高亮显示格式的前后缀
		solrQuery.setHighlightSimplePre("<span style='color:red'>");
		solrQuery.setHighlightSimplePost("</span");	
		
		//执行查询,获得查询结果对象
		QueryResponse query = httpSolrServer.query(solrQuery);
		//获取查询的结果集
		SolrDocumentList results = query.getResults();
		//获取高亮显示的查询结果
		//注意点:因为高亮的结果和正常的查询结果是不一样的,所以要进行特别的处理
		Map<String, Map<String, List<String>>> highlighting = query.getHighlighting();
		//遍历结果集
		for (SolrDocument solrDocument : results) {
			String idStr = (String) solrDocument.get("id");
			System.out.println("id----------------" + idStr);
			String nameStr = (String) solrDocument.get("name");
			System.out.println("name----------------" + nameStr);
			System.out.println("===========高亮显示=====================");
			Map<String, List<String>> map = highlighting.get(idStr);
			List<String> list = map.get("name");
			String resultString = list.get(0);
			System.out.println("高亮结果为:-----" + resultString);
		}		
	}
}

 

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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