Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Solr join для нескольких коллекций, каждая из которых имеет несколько осколков

У меня есть две коллекции:

  • CollectionOne с двумя осколками (shard1, shard2) имеют поля id, name и Address

  • CollectionTwo с осколками (shard1,shard2) имеют поля c_id, code и State.

Мне нужен результат из двух коллекций на базе id=c_id с использованием join.

Пожалуйста, окажите мне полную помощь! Я использую Solr версии 6.1.0.

java solr solrcloud
23.05.2017

Ответы:


1

https://wiki.apache.org/solr/DistributedSearch — распределенный поиск не поддерживает присоединиться. Таким образом, SolrCloud может выполнять соединение только в том случае, если индекс не разделен на сегменты.

06.06.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..