Yelp的Nrtsearch项目快速指南
Nrtsearch是一款基于Apache Lucene 8.x构建的高度可扩展的gRPC服务器,同时提供可选的REST API接口,旨在通过简洁的gRPC协议暴露Lucene的核心功能。这款工具特别适用于需要高性能全文搜索的应用场景,并支持近实时的索引与检索。下面我们将详细介绍如何理解和操作这个项目。
1. 项目目录结构及介绍
Nrtsearch的项目结构遵循标准的Java开发布局,大致结构如下:
src
: 源代码主目录,分为主要的几个子目录:main
: 包含应用的主要源码和资源配置。java
: 存放Java源代码文件,根据包结构组织,如com.yelp.nrtsearch.server...
。resources
: 配置文件和其他资源存放地。
test
: 单元测试和集成测试代码。
build.gradle
: Gradle构建脚本,定义了项目依赖、编译规则等。README.md
: 项目快速入门和基本说明文档。docs
: 文档目录,包含了更详细的使用手册和技术细节。docker-compose.yml
: 用于Docker环境下的快速部署配置。
2. 项目的启动文件介绍
Nrtsearch利用Gradle作为构建工具,因此项目启动主要是通过执行Gradle命令来完成。关键的启动流程涉及到以下命令:
-
启动gRPC服务: 使用Gradle任务来启动服务器,命令示例:
./gradlew bootRun
或者在需要的情况下,通过指定配置以运行特定的服务或进行测试环境的模拟。
-
Docker方式启动: 项目也支持通过Docker Compose快速搭建开发或生产环境,通过如下命令启动:
docker-compose up
这将依据
docker-compose.yml
中的配置启动所需的容器。
3. 项目的配置文件介绍
Nrtsearch的配置分布在多个地方,关键的是其应用程序级别的配置可能存在于Java代码中(例如,通过构造函数或属性设置),以及潜在的外部配置文件中,虽然具体的配置文件路径和名称未直接从提供的信息中得出。对于索引和服务器的行为调整,可能会涉及环境变量、特定的Lucene配置或通过API调用来动态设定。例如,索引配置可能包括minRefreshSec
, maxSearcherAgeSec
等参数,这些通常在初始化索引时或通过指数级设置来指定。
对于更详细和特定的配置项,建议查阅项目的docs
目录或者相关Java类中的注释,因为开源项目往往通过代码注释和内部实现来说明配置细节。此外,使用Docker Compose时,配置也可以通过环境变量或 compose 文件内的服务配置来定制化。
请注意,实际操作前应参考项目最新的官方文档或Git仓库中的更新,以获取最准确的配置指导。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~090CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0382- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









