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  • web服务器上也安装了oracle数据库 并导入数据到这个数据库中去 但是这个过程是艰辛的 现在就记录下来安装和配置的点点滴滴 1.如果在你的计算机上安装了oracle数据库的客服端 这样的话 是有可能会报错的 要...

    公司网站速度超慢,让我们不断的怀疑数据库 是不是有了一定的问题... 在web服务器上也安装了oracle数据库 并导入数据到这个数据库中去 但是这个过程是艰辛的 现在就记录下来安装和配置的点点滴滴

    1.如果在你的计算机上安装了oracle数据库的客服端 这样的话 是有可能会报错的 要完全卸载 彻底的删除oracle这个文件夹[如果不好删除可以F8到安全模式中删除文件]

    2.没有安装好监听器 这是很重要的一个环节  这个的解决方式是在别的机器上拷贝一个监听的文件 在适当自己的修改就好了

    3.创建数据库 的时间比较长 这个要等待

    4.导入数据

    语法是这样的

    cmd--imp--用户名/密码@数据库名称 如:[micaks/madeinchinaormadebychina@micask]--- 导入路径:要导入数据的路径  回车回车回车回车回车 用户名:[这个是要导出数据库的用户名] 回车....等待 完成

    5.接下来添加一个配置信息 在oracle--oracle92--network--admin--tnsnames.ora 文件中加上要连接的字段 这样的字段可以和上文参照

    6.连接数据库...

    7.完成了

     

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  • 导入数据: 1.将hive运行所在机器的本地磁盘的文件导入表中 load data local inpath '/root/web.log.1' into [overwrite] table t_1; into的意思是追加,overwrite的意思是覆盖。 在hive的表中没有主键这个概念...

    导入数据:

    1.将hive运行所在机器的本地磁盘的文件导入表中

    load data local inpath '/root/web.log.1' into [overwrite] table t_1;

    into的意思是追加,overwrite的意思是覆盖。

    在hive的表中没有主键这个概念。

    2.将hdfs中的文件导入表中

    load data inpath '/user.data.2' into table t_1;

    不加local关键字,则是从hdfs的路径中移动文件到表目录中。

    3.从别的表查询数据后插入到一张指定的表中。

    create table t_day01

    as

    select ip,url from t_day;

    4.从别的表查询数据后插入到一张已存在的表中

    假如已存在一张表,可以先建好:create table t_day02  like t_day01

    可以使用desc查看表目录。

    然后从t_day中查询出一些数据出来插入到t_day02中。

    insert into table t_dat02

    select * from t_day01 where staylong=300;

    导出数据:

    1.将查询出的数据导出到hdfs目录:

    insert overwrite directory '/a'

    select * from t_day02;

    2.将hive中的数据导出到本地:

    insert overwrite local directory '/a'

    select * from t_day02;

    3.既然导出到hdfs目录了,我么就可以尝试建立一个外部表

    这里我们要注意hive的默认分隔符是ctrl+a ------>\001

    create external table t_day03(ip string,url string)

    row format delimited

    fields terminated by '\001'

    location '/a/';

     

     

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  • web安全之机器学习入门笔记-图算法与知识图谱 web安全之机器学习入门笔记-图算法与知识图谱 0.处理流程: 1.原始日志数据: 2.提取请求和refer字段: 3.导入图数据库 neo4j数据库脚本操作 逐行读取,生成节点以及...

    web安全之机器学习入门笔记-图算法与知识图谱


    webshell具有很多访问特征,和有向图相关的为:

    • 入度出度均为0

      • 独立的页面
    • 入度出度均为1且自己指向自己


    0.处理流程:

    • 1.原始日志数据
    • 2.提取请求和refer字段(开启自定义日志格式)
    • 3.导入图数据库
    • 4.查询入度出度均为0或1的节点

    1.原始日志数据:

    2.提取请求和refer字段:

    处理后的日志数据:

    reffer -> path

    - -> http://180.76.190.79/wordpress/wp-admin/1.php
    - -> http://180.76.190.79/wordpress/wp-admin/admin-ajax.php
    - -> http://180.76.190.79/wordpress/wp-admin/customize.php
    - -> http://180.76.190.79/wordpress/wp-admin/load-styles.php
    - -> http://180.76.190.79/wordpress/wp-admin/post-new.php
    - -> http://180.76.190.79/wordpress/wp-login.php
    http://180.76.190.79/wordpress/ -> http://180.76.190.79/wordpress/wp-admin/edit-comments.php
    http://180.76.190.79/wordpress/ -> http://180.76.190.79/wordpress/wp-admin/profile.php
    http://180.76.190.79/wordpress/ -> http://180.76.190.79/wordpress/wp-login.php
    http://180.76.190.79/wordpress/ -> http://180.76.190.79/wordpress/xmlrpc.php
    http://180.76.190.79/wordpress/wp-admin/ -> http://180.76.190.79/wordpress/wp-login.php

    http://180.76.190.79/wordpress/wp-admin/1.php为webshell


    3.导入图数据库

    neo4j数据库脚本操作

    • 删除:
    MATCH (n:Page) detach delete n
    RETURN n
    • 查询疑似webshell链接:

    match (n:Page) where (n.in=1 and n.out=0) or (n.in=1 and n.out=1) return n.url

    逐行读取,生成节点以及关联关系:

    代码经过修改才能跑

    for line in file_object:
        matchObj = re.match( r'(\S+) -> (\S+)', line, re.M|re.I)
        if matchObj:
            ref = matchObj.group(1)
            path = matchObj.group(2)
        if path in nodes.keys(): # 如果该节点是已有节点
            path_node = nodes[path] #
        else: # 节点不存在
            path_node = "Page%d" % index #
            nodes[path] = path_node
            sql = "create (%s:Page {url:\"%s\" , id:\"%d\",in:0,out:0})" %(path_node,path,index) # 初始化节点属性 出入度均为0 
            index=index+1
            session.run(sql)
            print sql
        if ref in nodes.keys(): # 如果该节点是已有节点
            ref_node = nodes[ref]
        else: 
            ref_node = "Page%d" % index
            nodes[ref] = ref_node
            sql = "create (%s:Page {url:\"%s\",id:\"%d\",in:0,out:0})" %(ref_node,ref,index)
            index=index+1
            session.run(sql)
            print sql

    更新节点出入度属性:

    sql = "match (n:Page {url:\"%s\"}) SET n.out=n.out+1" % ref # 来源页面设置出度为1
    session.run(sql)
    print sql
    sql = "match (n:Page {url:\"%s\"}) SET n.in=n.in+1" % path # 目标页面设置入度为1
    session.run(sql)
    print sql
    
    # 插入边,插入关系
    sql =  '''
    MATCH (a:Page),(b:Page)
    WHERE a.url = '{path}' AND b.url = '{ref}'
    CREATE (b)-[r:Point]->(a);
    '''.format(path=path,ref=ref)
    session.run(sql)
    print sql

    4.查询入度出度均为0或1的节点:

    网页关联关系可视化结果:

    查询入度出度均为0或1的节点:疑似webshell的链接
    match (n:Page) where (n.in=1 and n.out=0) or (n.in=1 and n.out=1) return n.url

    http://180.76.190.79/wordpress/wp-admin/1.php为webshell
    其他为误报

    常见误报有:

    • 主页,各种index页面
    • Phpmyadmin、Zabbix 等运维管理后台
    • Hadoop、ELK等开源软件的控制台
    • API接口

    难点在于 扫描器对结果的影响,这部分需要通过 扫描器指纹人机算法 来去掉干扰


    参考:

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  • 欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍...Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30...

    欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。

    Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持,知识无价人有情,希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。

    本文参考了作者CSDN的文章,链接如下:

    • https://blog.csdn.net/Eastmount

    • https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one

    同时,作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术,主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白,但会保证每一篇文章都会很用心地撰写,希望这些基础性文章对你有所帮助,在Python和安全路上与大家一起进步。

    文章目录:

    • 一.文件操作

    • 二.CSV文件操作

    • 三.面向对象基础


    一.文件操作

    文件是指存储在外部介质上数据的集合,文本文件编码方式包括ASCII格式、Unicode码、UTF-8码、GBK编码等。文件的操作流程为“打开文件-读写文件-关闭文件”三部曲。

    1.打开文件

    打开文件调用open()函数实现,其返回结果为一个文件对象,函数原型如下:

    <variable> = open(<name>, <mode>)    -<name>表示打开文件名称    -<mode>表示文件打开模式

    其中mode常见参数包括:

    • r: 只读,文件指针将会放在文件的开头

    • w:只写,如果文件已存在则打开文件,并从开头开始编辑,即原有内容会被删除;如果该文件不存在,创建新文件

    • a: 打开一个文件用于追加,如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾;如果该文件不存在,创建新文件进行写入

    • rb: 只读二进制文件,一般用于非文本文件如图片等

    • wb: 只写二进制文件,一般用于非文本文件如图片等

    • ab: 以二进制格式打开一个文件用于追加

    • w+: 打开一个文件用于读写

    open()函数的完整语法如下:

    • open(file, mode='r', buffering=-1,

          encoding=None, errors=None,

          newline=None, closefd=True, opener=None)

    3b3bc59ab85c33637398c57cbda73e73.png

    举一个简单的例子:

    infile = open("test.txt","r")

    注意:使用open()方法一定要保证关闭文件对象,即调用close()方法。


    2.读写文件

    (1) 读文件常用文件读取方法包括:
    • read()返回值为包含整个文本内容的一个字符串

    • readline()返回值为文件内容的下一行内容的字符串

    • readlines()返回值为整个文件内容的列表,列表中每项为一行字符串

    示例如下:

    infile = open("test.txt","r",encoding="utf8")data = infile.read()print(data)print("")infile = open("test.txt","r",encoding="utf8")list_data = infile.readlines()print(list_data)

    输出结果如下图所示:

    64b4fcbb51fb5f1191582d181e065172.png194f51639a45de51e91304f18aeb47c7.png


    (2) 写文件从计算机内存向文件写入数据,方法包括:
    • write()把含有文本数据或二进制数据集的字符串写入文件中

    • writelines()针对列表操作,接收一个字符串列表参数,并写入文件

    outfile1 = open('test.txt','a+',encoding="utf8")str1 = '\nhello\n'  str2 = 'world\n'outfile1.write(str1)  outfile1.write(str2)outfile1.close()  outfile2 = open('test02.txt','w',encoding="utf8")outfile2.writelines(['hello',' ','world'])  outfile2.close()infile = open('test.txt','r',encoding="utf8")data = infile.read()print(data)

    针对test.txt文件完成追加写入操作,针对test02.txt文件完成新建及写入操作,同时调用write()和writelines()不同方法写入数据。

    bdfca1daa02b0372a1baa7b0da85d8a1.png

    a3103d4fcf7edfed591c5ee65cfa1fca.png


    3.关闭文件

    文件读写结束后,一定要记住使用close()方法关闭文件。如忘记使用该关闭语句,则当程序突然崩溃时,该程序不会继续执行写入操作,甚至当程序正常执行完文件写操作后,由于没有关闭文件操作,该文件可能会没有包含已写入的数据。为安全起见,在使用完文件后需要关闭文件,建议读者使用try-except-finally异常捕获语句,并在finally子句中关闭文件。

    try:    #文件操作except :    #异常处理finally:    file.close()

    其他方法包括:

    • file.flush():刷新文件内部缓冲

    • file.next():返回文件下一行

    • file.seek(offset[, whence]):设置文件当前位置

    • file.tell():返回文件当前位置

    • file.truncate([size]):截取文件,截取的字节通过size指定


    4.循环遍历文件

    在数据爬取或数据分析中,常常会涉及到文件遍历,通常采用for循环遍历文件内容,一方面可以调用read()函数读取文件循环输出,另一方面也可以调用readlines()函数实现。其两种方法的对比代码如下所示:

    infile = open('test02.txt', 'r', encoding="utf8")for line in infile.readlines():   print(line)print(infile.close())infile = open('test02.txt', 'r', encoding="utf8").read()for line in infile:   print(line)print(infile.close())

    输出结果《静夜思》如下图所示,包含TXT文件和输出值。

    10ca88e9e55d24e1acee74f3d5459279.png


    二.CSV文件操作

    我们在使用Python进行网络爬虫或数据分析时,通常会遇到CSV文件,类似于Excel表格。接着我们补充SCV文件读写的基础知识。

    CSV(Comma-Separated Values)是常用的存储文件,逗号分隔符,值与值之间用分号分隔。Python中导入CSV扩展包即可使用,包括写入文件和读取文件。

    1.CSV文件写

    基本流程如下:

    • 导入CSV模块

    • 创建一个CSV文件对象

    • 写入CSV文件

    • 关闭文件

    # -*- coding: utf-8 -*-import csvc = open("test-01.csv", "w", encoding="utf8")  #写文件writer = csv.writer(c)writer.writerow(['序号','姓名','年龄']) tlist = []tlist.append("1")tlist.append("小明")tlist.append("10")writer.writerow(tlist)print(tlist,type(tlist)) del tlist[:]  #清空tlist.append("2")tlist.append("小红")tlist.append("9")writer.writerow(tlist)print(tlist,type(tlist)) c.close()

    输出结果如下图所示:

    8e8650e330dbcfbdf9c83a27a1bb058a.png

    注意,此时会出现多余空行,我们需要进行简单的处理,加入参数newline解决。

    • c = open("test-01.csv", "w", encoding="utf8", newline='')

    517a3091960538f5e87f1ecd72a04003.png


    2.CSV文件读

    基本流程如下:

    • 导入CSV模块

    • 创建一个CSV文件对象

    • 读取CSV文件

    • 关闭文件

    # -*- coding: utf-8 -*-import csvc = open("test-01.csv", "r", encoding="utf8")  #读文件reader = csv.reader(c)for line in reader:    print(line[0],line[1],line[2])c.close()

    输出结果如下图所示:

    a9a2025a2250a3a8352d030d9fd86263.png

    在文件操作中编码问题是最让人头疼的,尤其Python2的时候。但只需要环境编码一致,注意相关转换也能有效解决,而Python3文件读写操作写清楚encoding编码方式就能正常显示。如果是数据库、网页、后台语言,三者编码方式需要一致,比如utf8或gbk等,具体问题具体解决吧!后续作者会结合爬虫讲解CSV文件的操作。

    57220a72f9b5f2f8ef61e99f8b43740b.png


    三.面向对象基础

    传统的编程方式是面向过程的,根据业务逻辑从上到下执行,而面向对象编程是另一种编程方式,此种编程方式需要使用“类”和“对象”来实现,将函数进行封装,更接近真实生活的一种编程方式。

    面向对象是将客观事物看做属性和行为的对象,通过抽象同一类对象的共同属性和行为,形成类,通过对类的继承和多态实现代码重用等。对象(Object)是类(Class)的一个实例,如果将对象比作房子,那么类就是房子的设计图,并在类中定义了属性和方法。

    面向对象的三个基本特征为:

    • 封装:把客观事物封装成抽象的类,类中数据和方法让类或对象进行操作。

    • 继承:子类继承父类后,它可以使用父类的所有功能,无需重新编写原有类,并且可以对功能进行扩展。

    • 多态:类中定义的属性或行为,被特殊类继承后,可以具有不同的数据类型或表现不同的行为,各个类能表现不同的语义,实现的两种方法为覆盖和重载。

    在Python中,类就是一个模板,模板里可以包含多个函数,函数里实现一些功能;对象则是根据模板创建的实例,通过实例对象可以执行类中的函数。如下:

    #创建类class 类名:  #创建类中的函数,self特殊参数,不能省略  def 函数名(self):    #函数实现    #根据类创建对象objobj = 类名()

    假设需要编写一个计算长方形面积和周长的程序,其思想是定义两个变量长和宽,然后再在类中定义计算面积和周长的方法,实例化使用。代码如下:

    #-*- coding:utf-8 -*-class Rect:    def __init__(self, length, width):        self.length = length;        self.width = width;    def detail(self):        print(self.length, self.width)    def showArea(self):        area = self.length * self.width        return area    def showCir(self):        cir = (self.length + self.width) * 2        return cir#实例化rect1 = Rect(4,5)#调用函数rect1.detail()area = rect1.showArea()cir = rect1.showCir()print('面积:', area)print('周长:', cir)

    输出结果面积为20,周长为18。对于面向对象的封装来说,其实就是使用构造方法将内容封装到对象中,然后通过对象直接或者self间接获取被封装的内容。

    48c52a34d20169e032ec3b3d4472ea8f.png

    整体而言,面向对象是站在事物本身的角度去思考解决问题,如果上面采用面向过程定义函数的形式实现,当出现多个形状时,你需要对每一种形状都定义一种方法,而面向对象只需把这些形状的属性和方法抽象出来,形成各种形状,更符合真实情况。

    注意:为了更简明快速的让读者学习Python数据爬取、数据分析、图像识别等知识,本系列中的代码很少采用定义类和对象的方式呈现,而是直接根据需要实现的功能或案例,直接编写对应的代码或函数实现。这是不规范和不合理的,在实际开发或更加规范的代码中,更推荐大家采用面向对象的方法去编程,但本系列更想通过最简洁的代码告诉你原理,然后你再去提升和锻炼自己的能力。

    设计模式中的面向对象

    再举个例子:为了方便儿童学习编程,X公司开发了一套Racing Car模拟器,使用这个模拟器每个孩子都可以用一种简单的语言来控制一辆赛车,例如right、left等。请设计一种简单的语言,给出它的语法以及该语言的类图。


    这就是我们实际编程中联系到生活的问题,它涉及到了设计模式相关知识,其中我采用的方法是“命名模式”实现的,客户端是定义Children和Car,请求者是Children发出的Right、Left、Up、Down命令,接受者是Car执行Move(),抽象命令是上下左右的抽象接口,具体命令是Car的上下左右。我制作的类图如下:

    78c6971c3de0d8eaa6e64c5506a0043b.png

    在这个例子中,我们使用了面向对象的思想,站在事物本身的角度去思考解决问题,而不是面向过程定义函数的形式实现。如果又出现一个空陆两地车,它不仅能上下左右移动,还能飞行,传统的方法还需要再写四个上下左右移动的方法,而面向对象直接继承Car,补充一个飞行新方法即可(不含方向),这就是面向对象的好处。


    同样,通过这个例子我不是想证明所采用的命令模式或画的类图是否正确,我想阐述的是我们学习面向对象知识主要是用来解决实际生活中的问题,让它更加高效地解决问题和优化代码。同时,面向对象思想要适应需求的变化,解决用户的实际需求,在设计时就要尽量考虑到变化,会涉及到抽象、封装变化(重点)、设计模式等知识。


    四.总结

    无论如何,作者都希望这篇文章能给您普及一些Python知识,更希望您能跟着我一起写代码,一起进步。如果文章能给您的研究或项目提供一些微不足道的思路和帮助,就更欣慰了。作者最大的期望就是文章中的一些故事、话语、代码或案例对您有所帮助,致那些努力奋斗的人。

    最后,真诚地感谢您关注“娜璋之家”公众号,感谢CSDN这么多年的陪伴,会一直坚持分享,希望我的文章能陪伴你成长,也希望在技术路上不断前行。文章如果对你有帮助、有感悟,就是对我最好的回报,且看且珍惜!2020年8月18日建立的公众号,再次感谢您的关注,也请帮忙宣传下“娜璋之家”,哈哈~初来乍到,还请多多指教。

    前文分析:
    • [Python从零到壹] 一.为什么我们要学Python及基础语法详解
    • [Python从零到壹] 二.语法基础之条件语句、循环语句和函数

    97e7142d535adfb935b3122d2fdd0be1.png

    遗憾,让我们懂得完美。逝去,让我们不断前行。她夜色中的身姿是那么的美。

    (By:娜璋之家 Eastmount 2020-09-22 夜于武汉)


    参考文献如下:

    • 《Python网络数据爬取及分析从入门到精通》作者

    • 作者博客:https://blog.csdn.net/Eastmount

    • https://www.runoob.com/python/file-methods.html

    • https://www.cnblogs.com/qican/p/11122206.html

    展开全文
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    通过运用Python网页爬虫或者Hadoop的Flume框架实时收集数据>数据存储>运用Hadoop、Hive、Spark查找关键字进行数据统计>统计之后的数据由HDFS导入到MySQL中进行存储>运用SpringMVC建立与MySQL联系,对数据进行Web前端...
  • 曲线拟合

    2015-04-17 19:09:37
    web_traffic数据拟合 # coding=utf-8 # 导入包 import os import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 data = sp.genfromtxt("web_traffic.tsv", delimiter="\t") #print(data
  • 我推荐使用第二种方法,如果使用第一种,更换机器后需要重新导入包。如果使用第二种,在新的机器上直接把文件夹导入就可以继续编写。(大赞) 二、连接数据库 <% //加载数据驱动 Class.forName(...
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  • 利用python sklearn 库实现LDA主题建模

    千次阅读 2018-09-14 11:08:52
    利用python sklearn 库实现LDA主题建模 本文介绍了如何使用python中的...本文所使用的数据来源于web of sci 上的论文摘要数据。 import pandas as pd import numpy as np import mglearn from sklearn.deco...
  • NumPy实战:Chapter-1(初识NumPy)

    千次阅读 2017-08-08 01:04:37
    为什么学习NumPy 使用Ipython打开IPython的shell界面 ...参考资料为什么学习NumPy最近在学习机器学习的时候,发现许多地方都需要操作数组,尤其是在做数据预处理的时候,需要对数据去均值、对图像做增强(分
  • 自驾车-源码

    2021-02-20 05:00:36
    我在数据科学,机器学习,数据工程和devop方面有很强的背景,但是我对前端,javascript和UX设计工作不熟悉,所以我花了50美元购买了我大量修改的bootstrap js 。 该应用程序将所有数据持久化到具有已挂载文件系统...
  • 翻译:石头来源:MachineLearningPlus文末赠送5本书《Python Web开发从入门到精通》pandas是基于NumPy的一种数据分析工具,在机器学习任务中,我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作,pandas库大大简化了我们的...
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  • zentao(禅道)迁移

    千次阅读 2016-07-18 17:32:06
    一、停用禅道服务,把web服务停掉,或者把域名解析停掉,防止数据不一至 二、同步禅道目录到新服务器上面(使用rsync) 注意:不要只同步web访问目录,要把整个zentaopms都同步过去。 三、备份数据库并导入新的...
  • 它可以帮助企业收集、编入索引并智能化地分析由网络、应用程序以及移动设备等产生的机器数据,并最终帮助企业决策者做出准确的判断。本书集合了各种实用方法,目的是给读者提供指导和实用知识,以便读者掌握Splunk ...
  • python写入与读取数据库

    千次阅读 2019-03-20 21:16:08
    前面记录了python基础,记录了爬虫,记录了数据可视化,记录了机器学习,下面将了解python web,博主看资料学习了2天才看懂了如何通过python读写数据库: 1.相关模块的导入与安装: import mysql.connector,pymysql ...
  • 线程队列

    2017-11-11 16:11:00
    web应用中,单个进程或者机器的响应速度有限,类似大量数据导入导出的操作的数量如果不加限制,会导致服务器cpu被吃满,导致其他一些很简单的请求无法及时响应的问题。针对这个限制提出了如下要求。1. 先到达的...
  • zabbix安装笔记

    2018-09-20 17:02:05
    zabbix安装笔记MySQL相关配置安装zabbix创建zabbix用户zabbix压缩包下载,解压安装导入数据库数据zabbix_server配置其他系统配置,启动、软连接等zabbix_agent配置zabbix_server启动错误另个坑:zabbix的web配置 ...
  • 分布式搜索方案选型

    2015-09-11 17:28:25
    分布式搜索方案选型之一:Solr ...很快我就部署了一个由4台机器组成的solr集群,开始导公司的数据进去测试,导的数据为200万。导入速度非常快。接下来就开始测试查询效率,发现它是有缓存的,第

空空如也

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