1.solr多字段分组统计数据并结合springboot通过ftl模板导出EXCEL
2.Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署
3.apache atlas独立部署（hadoop、源码hive、部署kafka、源码hbase、部署solr、源码zookeeper）
4.Linux系统下简易Solr安装指南linuxsolr安装

solr多字段分组统计数据并结合springboot通过ftl模板导出EXCEL

       项目结构明确，部署小艺帮源码确保所有组件无缝整合。源码

       pom.xml

       在此文件中，部署添加关键依赖包，源码如springboot、部署solr和freemarker，源码确保项目的部署构建和运行环境。

       .ftl模板

       调整.ftl模板设计，源码移除ss:ExpandedRowCount="5"限制，部署避免循环遍历时导致的源码行数限制问题，实现动态数据展示。

       springboot与solr

       使用solr进行多字段分组统计数据时，vue原创源码需注意默认路径"/select"的使用限制。若solr服务配置有自定义路径，通过复制源码并创建同名HttpSolrClient解决。

       q与fq参数

       了解solr中q和fq参数的区别，前者用于按内容相似度排序，后者用于过滤条件，不改变排序逻辑。确保将优先排序条件设置在q参数中。

       封装数据与模板渲染

       完成数据封装，使用.ftl模板渲染并导出至EXCEL格式。面对模板未找到的错误，检查application.yml中的freemarker模板加载路径配置，确保路径正确。

       项目源码

       参考github.com/AsLightJava/...获取完整项目源码，以供学习和参考。

       问题反馈

       如在实现过程中遇到疑问或难题，mvc源码教程可在此处留言，寻求帮助。

Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署

       本文将为您详细介绍如何独立部署 Atlas 2.1.0 版本，依赖组件包括 solr、hbase、zookeeper、hive、hadoop、kafka。我们将采用 Docker 容器与 Linux 环境进行部署。如果您在 Atlas 的编译部署过程中遇到问题，本指南将提供解决方案。

       部署流程如下：

       部署环境

       1. Linux 环境：若无 Linux 环境，可通过 Docker 构建。如已安装 Linux，推荐使用 CentOS 镜像，exe源码还原本文作者最初在 Windows 环境下进行部署，并制作了一个 CentOS 镜像。构建步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       2. Zookeeper 环境搭建：使用 Docker 方式搭建 Zookeeper，配置步骤包括：

       1. 拉取 Docker 镜像

       2. 运行容器

       3. Hadoop 环境搭建：同样采用 Docker 方式搭建 Hadoop，步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 建立 Hadoop 用的内部网络

       3. 创建并启动 Master 容器，映射端口，如 端口用于 Hiveserver2，以便后续客户端通过 beeline 连接 Hive

       4. 创建 Slave 容器

       5. 修改 hosts 文件，将 Master 和 Slave 的 IP 地址映射到容器内部

       6. 启动 Hadoop，格式化 HDFS，并启动全部服务

       7. 访问 Web 查看服务状态，如 hdfs: localhost: 和 yarn: localhost:

       4. 部署 Hive：由于 Hive 镜像与 Hadoop 镜像整合，使用已启动的 Hadoop 镜像进行部署：

       1. 进入 Master 容器

       2. 修改配置文件，添加相关环境变量

       3. 执行源命令生效

       4. 完成数据库配置，确保与 Hive 配置文件中的分隔符一致，并关闭 SSL 验证

       5. 上传 MySQL 驱动到 Hive 的剑道封神源码 lib 目录，调整 jar 包配置，确保 slf4j 和 guava 包版本一致

       6. 初始化元数据库，完成 Hive 的安装与启动

       7. 修改 Hadoop 权限配置

       8. 启动 Hiveserver2

       9. Hbase 搭建：由于使用 Docker 遇到问题，改为在容器外搭建 Hbase 环境。步骤包括：

       1. 拉取容器

       2. 创建并运行容器

       3. 进入容器

       4. 修改 Hbase 配置

       5. 启动 Hbase

       6. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Solr 搭建：使用 Docker 方式搭建 Solr，步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       3. 创建 collection

       4. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Atlas 独立部署：Atlas 2.1.0 版本独立部署依赖外部组件，不同于集成部署。步骤包括：

       1. 从 Apache Atlas 下载源码，如 apache-atlas-2.1.0-server.tar.gz

       2. 使用 Docker 镜像环境进行编译，选择之前构建的基础环境

       3. 将源码复制到容器内

       4. 修改 pom.xml 文件以适应环境依赖

       5. 执行编译命令

       6. 解压 /distro/target/apache-atlas-2.1.0-bin.tar.gz 文件

       7. 进入 bin 目录，启动应用

       至此，Atlas 2.1.0 版本独立部署完成，可访问 localhost: 查看部署结果。

apache atlas独立部署（hadoop、hive、kafka、hbase、solr、zookeeper）

       在CentOS 7虚拟机（IP: ...）上部署Apache Atlas，独立运行时需要以下步骤：

       Apache Atlas 独立部署（集成Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr、Zookeeper）

       **前提环境**：Java 1.8、Hadoop-2.7.4、JDBC驱动、Zookeeper（用于Atlas的HBase和Solr）

       一、Hadoop 安装

       设置主机名为 master

       关闭防火墙

       设置免密码登录

       解压Hadoop-2.7.4

       安装JDK

       查看Hadoop版本

       配置Hadoop环境

       格式化HDFS（确保路径存在）

       设置环境变量

       生成SSH密钥并配置免密码登录

       启动Hadoop服务

       访问Hadoop集群

       二、Hive 安装

       解压Hive

       配置环境变量

       验证Hive版本

       复制MySQL驱动至hive/lib

       创建MySQL数据库并执行命令

       执行Hive命令

       检查已创建的数据库

       三、Kafka 伪分布式安装

       安装并启动Kafka

       测试Kafka（使用kafka-console-producer.sh与kafka-console-consumer.sh）

       配置多个Kafka server属性文件

       四、HBase 安装与配置

       解压HBase

       配置环境变量

       修改配置文件

       启动HBase

       访问HBase界面

       解决配置问题（如JDK版本兼容、ZooKeeper集成）

       五、Solr 集群安装

       解压Solr

       启动并测试Solr

       配置ZooKeeper与SOLR_PORT

       创建Solr collection

       六、Apache Atlas 独立部署

       编译Apache Atlas源码，选择独立部署版本

       不使用内置的HBase和Solr

       编译完成后，使用集成的Solr到Apache Atlas

       修改配置文件以指向正确的存储位置

       七、Apache Atlas 独立部署问题解决

       确保HBase配置文件位置正确

       解决启动时的JanusGraph和HBase异常

       确保Solr集群配置正确

       部署完成后，Apache Atlas将独立运行，与Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr和Zookeeper集成，提供数据湖和元数据管理功能。

Linux系统下简易Solr安装指南linuxsolr安装

       Linux系统是一种强大的、可移植的多用户多任务操作系统，已经在数据中心、云平台等企业环境中广泛应用。它被广泛应用于网络服务、数据库、虚拟机和其他系统中，因其强大的性能和稳定性能而被广泛应用。与其他操作系统相比，Linux系统具有更多独特的优势，其中就包括其开放源代码的特点，以及它的高性能和稳定性。

       Solr是一种开放源代码的全文检索平台，可以满足复杂的搜索需求，包括高性能的搜索和排序，迈达斯的搜索算法，和分布式体系方式的搜索等。因此，Solr在Linux系统中可以恰当地提供基础搜索功能，便于开发人员更好地完成搜索相关的设计和开发任务。

       下面来简要说明在Linux系统下Solr的简易安装步骤：

       1. 准备工作：安装必要的软件。为了安装Solr，我们需要先安装Java运行环境，以及依赖的支持组件，如Tomcat等。

       2. 下载Solr：从Solr官方网站或其他渠道下载solr 6.x.x版本，解压缩后即可取得solr相关文件。

       3. 配置Solr：创建solr实例，编辑solr.in.sh文件，加入solr_home、solr_port等参数。

       4. 运行Solr：使用通过bin/solr start命令启动solr，然后在浏览器输入http://localhost：{ solr_port}/就可以访问solr来管理solr实例。

       5. 添加文档：使用http://localhost：{ solr_port}/solr/admin/数据导入界面来增加、删除、更新文档和字段。

       以上只是安装部署Linux系统下的Solr的一个简易步骤，实际的安装环境和步骤可能会有所变化。安装情况具体取决于安装环境，安装步骤都可以根据不同的安装准备工作和配置要求进行相应调整。

       总之，安装Linux系统下的Solr是一些具有一定技术性的工作，需要用户了解Linux系统和Solr相关技术，并且有能力解决潜在的安装和调试问题。本文简单介绍了Linux系统下Solr 安装简易指南，希望对大家有所帮助。