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macphpsolr

發布時間:2023-07-06 10:40:23

Ⅰ 如何在windows環境下編譯生成php的zookeeper擴展dll

1、創建編譯目錄「C:\php_sdk」
2、解壓php-sdk-binary-tools-20110915.zip裡面的文件到php_sdk目錄下
3、在開始菜單找到並打開Windows SDK CMD Shell (注意一定是SDK的shell , 不是DOS操作的cmd窗口),然後執行
[plain] view plain
setenv /x86 /xp /release //這一句一定要執行成功,要不怎麼都不會編譯成功
cd php_sdk
bin\phpsdk_setvars.bat
bin\phpsdk_buildtree.bat phpdev
執行後,目錄下會生成phpdev文件夾
4、進入C:\php_sdk\phpdev\vc9\x86\,把deps-5.3-vc9-x86.7z解壓到該目錄下,覆蓋deps文件夾。(php sdk)
5、把php源代碼也解壓到x86目錄下。
6、把runkit壓縮包內容解壓到php解壓後源碼下的ext目錄下,並把文件夾名runkit-master改為runkit
7、在x86目錄下創建obj文件夾,用於保存編譯時生成的文件
8、執行以下命令,用於創建php編譯配置
[plain] view plain
cd phpdev\vc9\x86\php5.3-201308211030
buildconf
configure --help >..\configure_help.txt
configure --disable-all --enable-cli --enable-runkit=shared --enable-object-out-dir=..\obj
註:配置中的--enable-runkit=shared意思是 memcache 以 dll 形式生成,否則就和php集成在一起了。

Ⅱ HTTP 錯誤 500(Internal Server Error):伺服器嘗試執行請求時遇到了意外情況.

1.首先,注意路徑是否為:無法載入confforcorecollection1:

載入solrconfigfrom/home/WWW/solr/solr/home/collection1/conf/solrconfig時出錯。XML。

Ⅲ 全文檢索工具有哪些

1. Lucene

Lucene的開發語言是java,也是Java家族中最為出名的一個開源搜索引擎,在Java世界中已經是標準的全文檢索程序,它提供了完整的查詢引擎和索引引擎,沒有中文分詞引擎,需要自己去實現,因此用Lucene去做一個搜素引擎需要自己去架構.另外它不支持實時搜索,但linkedin和twitter有分別對Lucene改進的實時搜素. 其中Lucene有一個C++移植版本叫CLucene,CLucene因為使用C++編寫,所以理論上要比lucene快.
2. Sphinx

Sphinx是一個用C++語言寫的開源搜索引擎,也是現在比較主流的搜索引擎之一,在建立索引的事件方面比Lucene快50%,但是索引文件比Lucene要大一倍,因此Sphinx在索引的建立方面是空間換取事件的策略,在檢索速度上,和lucene相差不大,但檢索精準度方面Lucene要優於Sphinx,另外在加入中文分詞引擎難度方面,Lucene要優於Sphinx.其中Sphinx支持實時搜索,使用起來比較簡單方便.
3. Xapian

Xapian是一個用C++編寫的全文檢索程序,它的api和檢索原理和lucene在很多方面都很相似,算是填補了lucene在C++中的一個空缺.
4. Nutch

Nutch是一個用java實現的開源的web搜索引擎,包括爬蟲crawler,索引引擎,查詢引擎. 其中Nutch是基於Lucene的,Lucene為Nutch提供了文本索引和搜索的API.

對於應該使用Lucene還是使用Nutch,應該是如果你不需要抓取數據的話,應該使用Lucene,最常見的應用是:你有數據源,需要為這些數據提供一個搜索頁面,在這種情況下,最好的方式是直接從資料庫中取出數據,並用Lucene API建立索引.
5. DataparkSearch

DataparkSearch是一個用C語言實現的開源的搜索引擎. 其中網頁排序是採用神經網路模型. 其中支持HTTP,HTTPS,FTP,NNTP等下載網頁.包括索引引擎,檢索引擎和中文分詞引擎(這個也是唯一的一個開源的搜索引擎里有中文分詞引擎).能個性化定製搜索結果,擁有完整的日誌記錄.
6. Zettair

Zettair是根據Justin Zobel的研究成果為基礎的全文檢索實驗系統.它是用C語言實現的. 其中Justin Zobel在全文檢索領域很有名氣,是業界第一個系統提出倒排序索引差分壓縮演算法的人,倒排列表的壓縮大大提高了檢索和載入的性能,同時空間膨脹率也縮小到相當優秀的水平. 由於Zettair是源於學術界,代碼是由RMIT University的搜索引擎組織寫的,因此它的代碼簡潔精煉,演算法高效,是學習倒排索引經典演算法的非常好的實例. 其中支持linux,windows,mac os等系統.
7. Indri

Indri是一個用C語言和C++語言寫的全文檢索引擎系統,是由University of Massachusetts和Carnegie Mellon University合作推出的一個開源項目. 特點是跨平台,API介面支持Java,PHP,C++.
來自網路。

Ⅳ nextcloud硬體要求

編輯Docker-compose配置文件

拷貝以下內容並保存為docker-compose.yml,修改域名等相關參數
這裡麵包括四個容器服務,nextcloud,nextcloud-db(mysql),solr和redis,其中nextcloud是必須的,後面的服務不使用可以刪除配置(同時要刪除nextcloud中的依賴)。比如用戶數少不想使用mysql,可刪除depends_on:後面的- nextcloud-db以及後面的nextcloud-db配置段。nextcloud-db建議企業用戶使用,redis作為緩存可以讓伺服器響應速度變得更快,solr提供了更好的搜索功能,你可以按需要自己配置。
運行docker容器

進入在docker-compose.yml目錄
運行資料庫容器(不使用Mysql略過)
docker-compose up -d nextcloud-db
運行其他容器
docker-compose up -d
redis配置
如果doker-compose.yml添加了redis服務,需要編輯php配置來啟用服務,配置文件路徑是/docker/nextcloud/config/config.php
重啟reverse容器
docker restart reverse
配置solr
默認的文件查找功能只相當於一個列表過濾,無法搜索子文件夾,啟用nextant插件藉助solr服務可實現全文搜索,不光搜索文件名,還可以按文檔的內容搜索。前提是在docker-compose.yml中配置了solr。
在配置過程中發現nextant無法連接solr,通過docker logs solr查看到錯誤信息「
cp: can't create directory '/opt/solr/server/solr/mycores/nextant': Permission denied」,
原來是沒有許可權,執行以下命令修改許可權:
sudo chmod -R 777 /docker/nextcloud/solr
重啟solr
docker restart solr
通過docker logs solr查看,solr正常啟動

登錄設置

通過瀏覽器訪問你的網站,第一次打開界面是這樣的。

首次打開
輸入用戶名密碼來創建管理員帳號

使用Nextant開啟全文搜索

打開Nextant的前提是前面安裝了solr服務,

管理員帳號登錄,點擊右上角齒輪圖標,點擊"+應用",點擊"應用軟體包",點擊files,找到Nextant,點擊啟用;
點擊右上角齒輪圖標,選擇管理,點擊其他設置,找到Nextant (全文搜索)選項;
在Address of your solr servlet中輸入http://solr:8983/solr ,點擊測試並保存,出現下圖中右側綠色對號提示即為連接成功。
Nextant配置
發現Nextcloud

總體來說,Nextcloud是一款出類拔萃的私有雲盤服務,支持windows、mac、linux、安卓、ios主流操作系統。提供了豐富的插件可以在線安裝,比如在線編輯流程圖編輯,office文件編輯、日歷、聯系人、筆記、視頻聊天、郵件等等。

主界面
[圖片上傳失敗...(image-25c2ed-1512026386267)]

Ⅳ solr和elasticsearch對比,有啥差別嗎

從兩個方面對ElasticSearch和Solr進行對比,從關系型資料庫中的導入速度和模糊查詢的速度。

單機對比

1. Solr 發布了4.0-alpha,試了一下,發現需要自己修改schema,好處是它自帶一個data importer。在自己的計算機上測試了一下,導入的性能大概是:14分鍾導入 3092730 條記錄,約合 3682條/秒。

2. 3百萬條記錄的情況下,模糊查詢和排序基本都在1秒內返回

3. 剛才的測試,是每個field單獨存儲,現在修改了一下配置文件,增加了一個Field,所有的field都拷貝一份到text這個field裡面去,導入的性能大概是:19分鍾導入了3092730 條記錄,約合 2713條/秒

4. 3百萬條記錄的情況下,針對text的模糊查詢基本在1秒內返回,但是針對所有記錄的排序,大概要2~3秒

5. 使用 elasticsearch 0.19.8,預設配置,用單任務導入,導入性能是:20分鍾導入了3092730 條記錄,約合2577條/秒

6. 3百萬條記錄的情況下,查詢基本上在1秒內返回,但是模糊查詢比較慢,第一次要10秒,後來大概要1~3秒。加上排序大概需要5秒,整體排序基本100ms

查詢及排序的指令:

{

"query": {

"query_string": {

"query": "*999*"

}

},

"sort": [

{

"TIME_UP": {

"order": "asc"

}

}

]

}

7. Es0.19.8,用兩個任務導入,導入性能是:13分鍾導入了3092730 條記錄,約合3965條/秒

8. Solr全部建好索引後,佔用磁碟空間是1.2G,es佔用磁碟空間是4G

單機對比2

在一台Intel i7,32G內存的機器上,重新跑這兩個的對比。不過有個重大的區別在於,Solr是在這台性能很好的機器上跑,而es的導入進程則是在一台Intel 四核 2.5G,4G內存的機器上跑的,也許會有性能的差異。ES版本0.19.8,Solr版本4.0-ALPHA。

1. Solr的導入性能:3400萬條記錄,用時62分鍾,平均9140條/秒,佔用空間12.75G

2. 使用 *999* 這樣的模糊查詢,3秒以內返回,稍長一點的查詢條件 *00100014*,也是2~3秒返回

3. Es的導入性能(設置Xmx為10G):3400萬條記錄,用時40分鍾,平均14167條/秒,佔用空間33.26G,客戶端採用4個並發。

4. 使用 *999* 這樣的模糊查詢,9秒返回,稍長一點的查詢條件 *00100014*,11.8秒返回

5. 如果不是針對所有欄位查詢,而是針對某個特定欄位,比如 SAM_CODE: *00100014*,那麼也是1秒以內返回。

6. 結論:es的查詢效率也可以很高,只是我們還不會用。

7. 結論2:es有個設置是把所有欄位放一塊的那個,預設是放一起,但是不知道為什麼沒起到應有的作用。

備註:

1. Solr第一次的那個內存使用的是預設設置,這次改為10G,結果導入性能反而變差了,400萬條記錄,用了8分鍾,平均8333條/秒,不知道為什麼。

2. 改回預設的內存配置,導入速度仍然慢。

3. 重啟Linux,用10G的內存配置,再導入,5030萬條記錄,用時92分,約9112條/秒,說明導入速度和內存配置沒有大差別

4. 在10G配置的情況下,檢索速度也差別不大。

5. 為了搞清楚lucene4.0和solr4.0的進步有多大,下載了solr3.6.1,所幸的是4.0的配置文件在3.6.1上也可以用,所以很快就搭起來進行測試,導入性能為:3400萬條記錄,用時55分鍾,約10303條/秒,佔用空間13.85G。查詢性能:*999*第一次11.6s,*00100014* 27.3s,相比4.0ALPHA的結果(5000萬結果當中,*999*第一次2.6s,*00100014*第一次2.5s)來說,慢了很多,與es的性能差不多,因此,也許lucene4.0真的對性能有大幅提升?

集群對比:

採用4台同樣配置(Intel i7,32G內存)的Centos 6.3組成的集群,進行對比。

1. 首先是es,很方便的就組成了一個Cluster,等上一個3400萬條的Index全部均衡負載之後進行測試,導入到另外一個Index當中。

2. 導入性能:8500萬條記錄,用時72分鍾,約為19676條/秒。在前5千萬條記錄導入時的速度在2萬/條以上,初始的速度在2.2萬/條。佔用空間78.6G(由於有冗餘,實際佔用空間為157.2G)

3. 查詢性能:

*999*第一次13.5秒,第二次19.5秒,第三次7.4秒,第四次7.1秒,第五次7.1秒

*00100014*第一次17.2秒,第二次16.6秒,第三次17.9秒,第四次16.7秒,第五次17.1秒

SAM_CODE:*999*,0.8s,1.3s,0.02s,0.02s,0.02s

SAM_CODE: *00100014*,0.1s,0.1s,0.02s,0.03s,0.05s

4. Solr4.0-ALPHA,SolrCloud的配置還算簡單,啟動一個ZooKeeper,然後其他三台機器訪問這個地址,就可以組成一個Cloud:

機器1: nohup java -Xms10G -Xmx10G -Xss256k -Djetty.port=8983 -Dsolr.solr.home="./example-DIH/solr/" -Dbootstrap_confdir=./example-DIH/solr/db/conf/ -Dcollection.configName=xabconf3 -DzkRun -DnumShards=4 -jar start.jar &

其他機器:nohup java -Xms10G -Xmx10G -Dsolr.solr.home="./example-DIH/solr/" -DzkHost=192.168.2.11:9983 -jar start.jar &

但是在執行 data import 的時候,頻繁出現 OutOfMemoryError: unable to create new native thread。查了很多資料,把Linux的ulimit當中的nproc改成10240,把Xss改成256K,都解決不了問題。暫時沒有辦法進行。

結論

1. 導入性能,es更強

2. 查詢性能,solr 4.0最好,es與solr 3.6持平,可以樂觀的認為,等es採用了lucene4之後,性能會有質的提升

3. Es採用SAM_CODE這樣的查詢性能很好,但是用_all性能就很差,而且差別非常大,因此,個人認為在目前的es情況下,仍然有性能提升的空間,只是現在還沒找到方法。

Ⅵ 如何用Solr搭建大數據查詢平台

0×00 開頭照例扯淡

自從各種脫褲門事件開始層出不窮,在下就學乖了,各個地方的密碼全都改成不一樣的,重要帳號的密碼定期更換,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至開始用起了旦銀假名字,我給自己起一新網名」興才」,這個看起來還不錯的名字,其實是我們家鄉罵人土話,意思是腦殘人士…. -_-|||額好吧,反正是假的,不要在意這些細節。

這只是名,至於姓氏么,每個帳號的注冊資料那裡,照著百家姓上趙錢孫李周吳鄭王的依次往下排,什麼張興才、李興才、王興才……於是也不知道我這樣」興才」了多久,終於有一天,我接到一塵斗個陌生電話:您好,請問是馬興才先生嗎?

好么,該來的終於還是模兄宴來了,於是按名索驥,得知某某網站我用了這個名字,然後通過各種途徑找,果然,那破站被脫褲子了。
果斷Down了那個褲子,然後就一發不可收拾,走上了收藏褲子的不歸路,直到有一天,我發現收藏已經非常豐富了,粗略估計得好幾十億條數據,拍腦袋一想,這不能光收藏啊,我也搭個社工庫用吧……

0×01 介紹

社工庫怎麼搭呢,這種海量數據的東西,並不是簡單的用mysql建個庫,然後做個php查詢select * from sgk where username like 『%xxxxx%』這樣就能完事的,也不是某些幼稚騷年想的隨便找個4g內存,amd雙核的破電腦就可以帶起來的,上面這樣的語句和系統配置,真要用於社工庫查詢,查一條記錄恐怕得半小時。好在這個問題早就被一種叫做全文搜索引擎的東西解決了,更好的消息是,全文搜索引擎大部分都是開源的,不需要花錢。

目前網上已經搭建好的社工庫,大部分是mysql+coreseek+php架構,coreseek基於sphinx,是一款優秀的全文搜索引擎,但缺點是比較輕量級,一旦數據量過數億,就會有些力不從心,並且搭建集群做分布式性能並不理想,如果要考慮以後數據量越來越大的情況,還是得用其他方案,為此我使用了solr。

Solr的基礎是著名的Lucene框架,基於java,通過jdbc介面可以導入各種資料庫和各種格式的數據,非常適合開發企業級的海量數據搜索平台,並且提供完善的solr cloud集群功能,更重要的是,solr的數據查詢完全基於http,可以通過簡單的post參數,返回json,xml,php,python,ruby,csv等多種格式。

以前的solr,本質上是一組servlet,必須放進Tomcat才能運行,從solr5開始,它已經自帶了jetty,配置的好,完全可以獨立使用,並且應付大量並發請求,具體的架構我們後面會講到,現在先來進行solr的安裝配置。

0×02 安裝和配置

以下是我整個搭建和測試過程所用的硬體和軟體平台,本文所有內容均在此平台上完成:

軟體配置: solr5.5,mysql5.7,jdk8,Tomcat8 Windows10/Ubuntu14.04 LTS

硬體配置: i7 4770k,16G DDR3,2T西數黑盤

2.1 mysql資料庫

Mysql資料庫的安裝和配置我這里不再贅述,只提一點,對於社工庫這種查詢任務遠遠多於插入和更新的應用來說,最好還是使用MyISAM引擎。
搭建好資料庫後,新建一個庫,名為newsgk,然後創建一個表命名為b41sgk,結構如下:

id bigint 主鍵 自動增長

username varchar 用戶名

email varchar 郵箱

password varchar 密碼

salt varchar 密碼中的鹽或者第二密碼

ip varchar ip、住址、電話等其他資料

site varchar 資料庫的來源站點

接下來就是把收集的各種褲子全部導入這個表了,這里推薦使用navicat,它可以支持各種格式的導入,具體過程相當的枯燥乏味,需要很多的耐心,這里就不再廢話了,列位看官自己去搞就是了,目前我初步導入的數據量大約是10億條。

2.2 Solr的搭建和配置

首先下載solr:
$ wget http://mirrors.hust.e.cn/apache/lucene/solr/5.5.0/solr-5.5.0.tgz

解壓縮:
$ tar zxvf solr-5.5.0.tgz

安裝jdk8:
$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install oracle-java8-installer
$ sudo apt-get install oracle-java8-set-default

因為是java跨平台的,Windows下和linux下solr是同一個壓縮包,windows下jdk的安裝這里不再說明。

進入解壓縮後的solr文件夾的bin目錄,solr.cmd和solr分別是windows和linux下的啟動腳本:

因為社工庫是海量大數據,而jvm默認只使用512m的內存,這遠遠不夠,所以我們需要修改,打開solr.in.sh文件,找到這一行:

SOLR_HEAP=」512m」

依據你的數據量,把它修改成更高,我這里改成4G,改完保存. 在windows下略有不同,需要修改solr.in.cmd文件中的這一行:

set SOLR_JAVA_MEM=-Xms512m -Xmx512m

同樣把兩個512m都修改成4G。

Solr的啟動,重啟和停止命令分別是:
$ ./solr start
$ ./solr restart –p 8983
$ ./solr stop –all

在linux下還可以通過install_solr_service.sh腳本把solr安裝為服務,開機後台自動運行。

Solr安裝完成,現在我們需要從mysql導入數據,導入前,我們需要先創建一個core,core是solr的特有概念,每個core是一個查詢、數據,、索引等的集合體,你可以把它想像成一個獨立資料庫,我們創建一個新core:

在solr-5.5.0/server/solr子目錄下面建立一個新文件夾,命名為solr_mysql,這個是core的名稱,在下面創建兩個子目錄conf和data,把solr-5.5.0/solr-5.5.0/example/example-DIH/solr/db/conf下面的所有文件全部拷貝到我們創建的conf目錄中.接下來的配置主要涉及到三個文件, solrconfig.xml, schema.xml和db-data-config.xml。

首先打開db-data-config.xml,修改為以下內容:
<dataConfig>
<dataSource name="sgk" type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/newsgk" user="root" password="password" batchSize="-1" />
<document name="mysgk">
<entity name="b41sgk" pk="id" query="select * from b41sgk">
<field column="id" name="id"/>
<field column="username" name="username"/>
<field column="email" name="email"/>
<field column="password" name="password"/>
<field column="salt" name="salt"/>
<field column="ip" name="ip"/>
<field column="site" name="site"/>
</entity>
</document>
</dataConfig>

這個文件是負責配置導入數據源的,請按照mysql實際的設置修改datasource的內容,下面entity的內容必須嚴格按照mysql中社工庫表的結構填寫,列名要和資料庫中的完全一樣。

然後打開solrconfig.xml,先找到這一段:
<schemaFactory class="ManagedIndexSchemaFactory">
<bool name="mutable">true</bool>
<str name="managedSchemaResourceName">managed-schema</str>
</schemaFactory>

把它全部注釋掉,加上一行,改成這樣:
<!-- <schemaFactory class="ManagedIndexSchemaFactory">
<bool name="mutable">true</bool>
<str name="managedSchemaResourceName">managed-schema</str>
</schemaFactory>-->
<schemaFactory class="ClassicIndexSchemaFactory"/>

這是因為solr5 以上默認使用managed-schema管理schema,需要更改為可以手動修改。

然後我們還需要關閉suggest,它提供搜索智能提示,在社工庫中我們用不到這樣的功能,重要的是,suggest會嚴重的拖慢solr的啟動速度,在十幾億數據的情況下,開啟suggest可能會導致solr啟動載入core長達幾個小時!

同樣在solrconfig.xml中,找到這一段:

<searchComponent name="suggest" class="solr.SuggestComponent">
<lst name="suggester">
<str name="name">mySuggester</str>
<str name="lookupImpl">FuzzyLookupFactory</str> <!-- org.apache.solr.spelling.suggest.fst -->
<str name="dictionaryImpl">DocumentDictionaryFactory</str> <!-- org.apache.solr.spelling.suggest. -->
<str name="field">cat</str>
<str name="weightField">price</str>
<str name="suggestAnalyzerFieldType">string</str>
</lst>
</searchComponent>
<requestHandler name="/suggest" class="solr.SearchHandler" startup="lazy">
<lst name="defaults">
<str name="suggest">true</str>
<str name="suggest.count">10</str>
</lst>
<arr name="components">
<str>suggest</str>
</arr>
</requestHandler>

把這些全部刪除,然後保存solrconfig.xml文件。

接下來把managed-schema拷貝一份,重命名為schema.xml (原文件不要刪除),打開並找到以下位置:

只保留_version_和_root_節點,然後把所有的field,dynamicField和Field全部刪除,添加以下的部分:
<field name="id" type="int" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
<field name="username" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>
<field name="email" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>
<field name="password" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="salt" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="ip" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="site" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="keyword" type="text_ik" indexed="true" stored="false" multiValued="true"/>

<Field source="username" dest="keyword"/>
<Field source="email" dest="keyword"/>
<uniqueKey>id</uniqueKey>

這里的uniqueKey是配置文件中原有的,用來指定索引欄位,必須保留。新建了一個欄位名為keyword,它的用途是聯合查詢,即當需要同時以多個欄位做關鍵字查詢時,可以用這一個欄位名代替,增加查詢效率,下面的Field即用來指定復制哪些欄位到keyword。注意keyword這樣的欄位,後面的multiValued屬性必須為true。

username和email以及keyword這三個欄位,用來檢索查詢關鍵字,它們的類型我們指定為text_ik,這是一個我們創造的類型,因為solr雖然內置中文分詞,但效果並不好,我們需要添加IKAnalyzer中文分詞引擎來查詢中文。在https://github.com/EugenePig/ik-analyzer-solr5下載IKAnalyzer for solr5的源碼包,然後使用Maven編譯,得到一個文件IKAnalyzer-5.0.jar,把它放入solr-5.5.0/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib目錄中,然後在solrconfig.xml的fieldType部分加入以下內容:
<fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">
<analyzer type="index" useSmart="false" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>
<analyzer type="query" useSmart="true" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>
</fieldType>

保存後,core的配置就算完成了,不過要導入mysql數據,我們還需要在mysql網站上下載mysql-connector-java-bin.jar庫文件,連同solr-5.5.0/dist目錄下面的solr-dataimporthandler-5.5.0.jar,solr-dataimporthandler-extras-5.5.0.jar兩個文件,全部拷貝到solr-5.5.0/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib目錄中,然後重啟solr,就可以開始數據導入工作了。

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