首页
/ cosr-back 的项目扩展与二次开发

cosr-back 的项目扩展与二次开发

2025-06-19 02:21:46作者:平淮齐Percy

项目的基础介绍

cosr-back 是 Common Search 项目的一个开源组件,主要功能是对网页进行分析并将它们发送到索引中。Common Search 是一个基于开源技术的搜索引擎,旨在提供高效、灵活的搜索解决方案。该项目采用 Apache-2.0 许可,允许用户自由使用、修改和分享。

项目的核心功能

cosr-back 的核心功能包括:

  • 对网页内容进行解析、分析和索引。
  • 利用 Spark 处理大规模数据。
  • 提供一个 URL 服务器来获取静态数据库中关于 URL 的元数据。
  • 通过 explainer 服务解释和调试搜索结果。

项目使用了哪些框架或库?

该项目主要使用了以下框架或库:

  • Python:用于实现主要的解析和分析功能。
  • Spark:用于处理分布式计算任务。
  • Elasticsearch:用于存储和检索索引数据。
  • Docker:用于容器化部署。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下:

  • cosrlib:包含用于解析、分析和索引文档的 Python 代码。
  • spark:使用 cosrlib 的 Spark 任务。
  • urlserver:用于获取 URL 元数据的服务。
  • explainer:用于解释和调试搜索结果的网络服务。
  • scripts:包含启动、测试和其他实用脚本。
  • tests:包含项目的测试代码。
  • Makefile:构建和部署项目所需的 Makefile 文件。
  • Dockerfile:用于创建 Docker 容器的文件。
  • requirements.txt:项目依赖的 Python 包列表。
  • README.mdINSTALL.mdCONTRIBUTING.md:项目的文档文件。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

  1. 增强解析功能:可以增加对更多网页格式和协议的解析支持,提高索引的全面性。
  2. 分布式处理优化:针对 Spark 任务进行性能优化,提高处理大规模数据的能力。
  3. 插件系统扩展:项目的插件系统为扩展提供了便利,可以开发更多实用的插件来丰富功能。
  4. 用户界面改进:可以对 explainer 服务的用户界面进行改进,提供更加友好的用户体验。
  5. 算法优化:改进搜索算法,提高搜索的准确性和效率。
  6. 支持更多语言:目前项目主要使用 Python,可以扩展支持其他编程语言,以适应更广泛的使用场景。
登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
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!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8