部署solr建立nutch索引

本文详细介绍了如何部署Solr 3.4,并与Nutch 1.4集成。包括下载Solr、配置Tomcat、设置访问控制及引入Nutch的schema.xml等步骤。

接着上篇nutch1.4的部署应用,我们来部署一下solr,solr是对lucene进行了封装的企业级搜索应用,具体的大家可以去搜一下了解,我这里就不做具体阐述了,我来说一下solr的部署吧。

首先,我们去solr的官网中下载solr,nutch1.4中应用的solr是3.4,那么我们去官网中也下载3.4吧

 

http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/lucene/solr/

找到3.4.0下载apache-solr-3.4.0.zip或者apache-solr-3.4.0.tgz都可以,下载完成后,我们解压缩,解压完毕后,我们去解压一个tomcat,我用的是tomcat6,解压完tomcat6后,我们打开tomcat 的文件夹,

 

然后我们在tomcat下的conf目录下

创建Catalina\localhost目录(如果存在就不用创建)

然后我们创建solr.xml文件

 

在里面加入如下语句: 

 

<Context docBase="D:/file/apache-solr-3.4.0/dist/apache-solr-3.4.0.war" reloadable="true" debug="0" privileged="true" allowLinking="true" crossContext="true">  
<Environment name="solr/home" type="java.lang.String" value="D:/file/apache-solr-3.4.0/example/solr" override="true" /> 
<!--
	<Valve className="org.apache.catalina.valves.RemoteAddrValve" allow="127.0.0.1,localhost,192.168.0.127"/> 
-->
</Context>

 docBase中是我们的solr的web服务的地址,我们解压solr后,到dist中找到apache-solr-3.4.0.war给引入进来,然后solr/home就是solr的配置和索引地址,测试的话可以引入example/solr,或者把example下的solr 复制到任何位置都可以,只要把solr/home的地址给加正确了就可以。

 

 

如果需要控制访问权限则可以配置(上面配置注释的地方):

 

<Valve className="org.apache.catalina.valves.RemoteAddrValve" allow="127.0.0.1,localhost,192.168.0.127"/>
 

 

 

如果不是来自配置的IP则被拦截会显示403

 

我们全部配置好了,现在还不行,如果要与nutch进行索引的话,还需要把nutch中的solr配置给copy过来,我们在nutch1.4的conf目录下找到schema.xml文件,然后我们将这个文件copy到solr/home的conf目录下即可,如果不将nutch 下的schema.xml文件copy过去,在生成索引时会出现 一些错误如:

org.apache.solr.common.SolrException: ERROR:unknown field 'content' 

 配置好了后,然后启动tomcat即可,然后nutch爬取完毕后就会生成索引到solr/home下的data下面:

D:/file/apache-solr-3.4.0/example/solr/data/index下(我的solr/home)

 

下一节会介绍solr中文分词(IK)

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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