hadoop+lucene包含和solr、solrcloud对比

使用apache-maven-3.6及各种组件编译好的包，atlas是apache旗下的元数据管理软件，可以和大部分大数据组件集成，从而管理所有数据信息的元数据，方便后续数据资产的管理，官网只存在源码文件包，此处将源码在linux系统下完成编译，方便各位使用。
可单机，可集群，本人都成功搭建过，因为搭建atlas踩过好多坑，所以晓得其中不易。
包含内嵌Hbase和solr,和各种所需hook，绝对良心资源。

淘淘商城15年视频的服务器，里面包括图片服务器（nginx），solr服务，redis服务，由之前的image_server服务器改造而成，亲测可以使用，注意细心阅读readme.doc文档

使用SpringBoot+SpringCloud微服务架构搭建，eureka注册中心，zuul网关，实现solr搜索引擎，邮箱短信验证，手机短信验证，支付宝接口的调用，项目需要对微服务有了解。
该项目完全用于学习微服务，可能有些地方不到位，所以不喜欢本人写！！！

本文简单描述SolrCloud的特性，基本结构和入门，基于Solr4.5版本。
Lucene是一个Java言语编写的利用倒排原理实现的文本检索类库。
Solr是以Lucene为基础实现的文本检索应用服务。
SolrCloud是Solr4.0版本开发出的具有开创意义的基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案，或者可以说，SolrCloud是Solr的一种部署方式。
Solr可以以多种方式部署，例如单机方式，多机Master-Slaver方式，这些方式部署的Solr不具有SolrCloud的特色功能。
SolrCloud有几个特色功能：使用ZK进行集中配置。
启动时可以指定把Solr的相关配置文件上传

经过测试可以适用solr7.4版本。
假如低版本solr（6.*）可以直接适用网上的solr-dataimport-scheduler1.1或者1.0版本。

本书作者是国内较早接触Solr的技术专家之一，多年一直在Solr的研究、实践和布道的路上不遗余力、乐此不彼。
本书立足全球视野，综合Solr技术的发展和应用、从业人员的学习曲线，以及中英文资料的供给情况，给自己设定了一个极高的目标：力争在内容的全面性、系统性、深浅度和实战性上概括所有的同类书。
从完成的结果上来看，我们的目标接近完成，Solr的基础知识、核心技术、进阶知识和扩展知识悉数包括在内。
全书一共16章，分为上下两卷：上卷（第1~10章）全面、系统地讲解了Solr的基础知识和核心技术。
包括部署、配置、SolrCore、SolrDIH、全量导入、增量导入、索引、中文分词、查询组件、SolrFacet、高亮、查询建议，以及企业如何在真实的项目中使用Solr。
不仅讲解了基本概念和使用方法，而且还分析了各组件的内部工作机制。
下卷（第11~16章）细致、深入地讲解了Solr的高级知识和拓展知识。
高级知识部分包括：Solr的高级查询及其各种查询技巧，如函数查询、地理空间查询、Facet嵌套等；
SolrJ、SolrCloud、SpringDataSolr的使用详解和工作原理；
Solr的多种功能优化技巧，如索引的功能优化、缓存的功能优化、查询的功能优化、JVM和Web容器的优化，以及操作系统级别的优化。
拓展知识中首先讲解了Solr的一些比较生僻的知识点，如伪域、多语种索引支持、安全认证，以及Solr6.x中的SQL接口和Streaming表达式等；
然后讲解了Solr与MapReduce、HDFS、Hbase、Kafka、Flume、Storm、Spark等大数据技术的结合使用的集成方法。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。