nutch的数据结构

Nutch数据包含3个目录结构,分别是:

1、Crawldb:用于存储Nutch将要检索的url信息,以及检索状态(是否检索、何时检索)

2、Linkdb:用于存储每一个url所包含的超链接信息(包括锚点)

3、Segments:一组url的集合,他们作为一个检索单元,可用于分布式检索

Segment目录包含以下子目录信息:

(1)   crawl_generate:定义将要检索的url集合(文件类型为SequenceFile)

(2)   crawl_fetch:存储每一个url的检索状态(文件类型为MapFile)

(3)   content:存储每一个url所对应的二进制字节流(文件类型为MapFile)

(4)   parse_text:存储每一个url所解析出的文本内容(文件类型为MapFile)

(5)   parse_data:存储每一个url所解析出的元数据(文件类型为MapFile)

(6)   crawl_parse:用于及时更新crawldb中的内容(如要检索的url已不存在等情况)--文件类型为SequenceFile

注:结合Nutch的数据结构和组件结构来看,crawldb相当于WebDB,而segment相当于是fetchlists.

分布式crawl过程中,每个MapReduce Job都会生成一个segment,名称以时间来命名

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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