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solr索引服务器的配置和solrj集成开发总结

一.环境:solr6.2 + jdk1.8 + tomcat8   (solr不同版本需要最低的环境不同) solr6 需要至少jdk1.8   。对应的solr5+jdk1.7+tomcat7 实测可用。

二.jdk的安装和环境变量设置(自行百度) ,tomcat安装解压版 安装版都可以。

三.solr集成tomcat服务器:

需要的安装文件。solr-6.2.0solr文件)    sogou-dic-utf8(搜狗词库)  mmseg4j-solr-2.3.0.jar   mmseg4j-core-1.10.0.jar 

只讲tomcat下的配置,solr6 本身集成 jetty 可以直接部署访问。

1.solr-6.2.0\server\solr-webapp 下的 webapp复制到tomcat中,并改名为solr solr5起项目都在这个地方)。

2.加入jar包和log4j 。   solr-6.2.0\server\lib\ext 下所有包到WEB-INFlib下。\solr-6.2.0\server\resources  下的log4j.properties WEB-INFclasses目录下。没有则创建。

3.添加配置:   tomcatapache-tomcat-7.0.70\webapps\solr 下创建solr_home为配置目录。将\solr-6.2.0\server\solr 下的 zoo.cfg  和  solr.xml  拷贝到solr_home中, 并solr_home新建core为默认core 。选择configsets下一种配置方式拷贝里面的conf core中。并创建有一个core.properties   内容为 name=core 为创建的core文件夹名称。 

4.dic为词库文件夹  

5.启动tomcat 访问127.0.0.18080/solr/index.html  可以访问  但是分词中文时不能按正常语句分词。

6.集成mmseg分词器和搜狗词库。

7.导包:mmseg4j-solr-2.3.0.jar   mmseg4j-core-1.10.0.jar  创建词库dic目录  拷贝文件。

8.在  core/confmanaged-schema 中添加

 

<!-- mmseg4j--> <fieldType name="text_mmseg4j_complex" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" > <analyzer> <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="complex" dicPath="dic文件夹目录"/> </analyzer> </fieldType> <fieldType name="text_mmseg4j_maxword" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" > <analyzer> <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="max-word" dicPath="dic文件夹目录"/> </analyzer> </fieldType> <fieldType name="text_mmseg4j_simple" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" > <analyzer> <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="simple" dicPath="dic文件夹目录"/> </analyzer> </fieldType> <!-- mmseg4j-->

 

 

<!-- mmseg4j --> <field name="mmseg4j_complex_name" type="text_mmseg4j_complex" indexed="true" stored="true"/> <field name="mmseg4j_maxword_name" type="text_mmseg4j_maxword" indexed="true" stored="true"/> <field name="mmseg4j_simple_name" type="text_mmseg4j_simple" indexed="true" stored="true"/> <!--mmseg4j -->

 

分词器配置完成   可以实现中文分词

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