nutch查询体系

1、使用大量的lucene索引。适合分布式搜索

2、由以下几个步骤完成:

1)HTTP服务器接收用户发送过来的请求。对应到Nutch的运行代码中就是一个servlet,称为查询处理器。查询处理器负责响应用户的请求,并将相应的HTML结果返回给用户。

2)查询处理器对查询语句做一些微小的处理并将搜索的项转发到一组运行索引搜索器的机器上,每个索引搜索器并行工作且返回一组有序的文档ID列表。

3)大量从查询处理器返回的搜索结果数据流经过查询处理咕嘟的比较,找到匹配最好的。如果其中任何一个索引搜索器在1-2秒之后返回结果失败,该搜索器的结果被忽略。最后列表由成功的搜索器返回的结果组成。

3、NUTCH根据搜索项对索引文件进行切分。

4、

1)为了获取小数量的文档,查询处理器会对每个索引搜索器进行查询。

2)在每个用户查询被处理之前,它会被扩展为复杂的lucene查询。每个索引过的文档包括以下域:网页自身内容,网页URL文本值,由所有关健字文本组成的合成文档。

3)把在WEB上出现得非常频繁的关键字组做为一个整体来索引。

4) 在使用lucene执行索引操作前,nutch的内容获取器/索引器需要预处理HTML文档。

5)nutch进程间通信层保持了查询处理器与索引搜索器间长时间的连接。

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
04-03
### Apache Nutch 使用指南及相关常见问题 #### 一、Apache Nutch 的基本功能 Apache Nutch 是一个开源的网络爬虫框架,能够帮助开发者构建大规模分布式网页抓取系统。它支持多种协议(HTTP, HTTPS),并可以扩展以适应特定需求。其核心组件包括 URL 过滤器、解析器以及索引接口等。 为了提高数据质量,Nutch 提供了一些实用的功能模块,比如 `WordUtils` 可用于清理噪声和整理抓取到的信息[^1]。这些工具可以帮助去除无关字符或格式化文本内容以便后续分析。 #### 二、安装与配置流程 以下是关于如何设置环境的一般指导: 1. **下载与解压** 首先从官方站点获取最新版本压缩包,并将其解压至目标目录下。 2. **修改 conf 文件夹中的参数设定** 编辑 `nutch-site.xml` 来指定种子列表路径以及其他必要选项;同时调整插件加载顺序以满足项目特殊要求。 3. **初始化数据库结构** 执行命令创建初始状态记录表单: ```bash ./bin/nutch inject crawl/crawldb seedurls.txt ``` 4. **执行实际抓取过程** 利用以下脚本启动整个采集周期循环操作: ```bash ./bin/nutch crawl -Dmapreduce.job.reduces=0 urls -depth 3 -topN 5000 ``` #### 三、典型错误排查方案 尽管遵循标准文档说明通常足以完成大部分部署工作,但在某些情况下仍可能出现异常状况。下面列举几个典型的案例及其对应的解决方案: - 如果遇到节点进入安全模式的情况,则需手动退出该状态才能继续正常运作: ```bash bin/hadoop dfsadmin -safemode leave ``` - 当 Hive 查询始终返回旧 NameNode 地址时,请确认元存储配置文件是否已更新正确的新 URI 并刷新客户端缓存[^3]: - 更新 core-site.xml 中 fs.defaultFS 属性值; - 清理本地临时文件夹下的残留信息。 #### 四、进一步学习资源推荐 对于希望深入研究此领域的朋友来说,除了查阅官方手册之外还可以参考其他学术资料。例如,《Information Filtering: A Knowledge Discovery Perspective》这本书籍探讨了信息过滤理论基础及时效性评估模型等内容[^4],非常适合用来补充专业知识体系。 ```python from org.apache.nutch.util import WordUtils def clean_text(raw_content): cleaned = WordUtils.capitalizeFully(raw_content.strip()) return ' '.join(cleaned.split()) # Remove extra spaces between words. ``` 上述 Python 片段展示了如何借助于 NLP 工具库简化预处理阶段的任务实现逻辑。 ---
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