Solr MoreLike这不适用于多个分片？(Solr MoreLikeThis not working for multiple shards?)
我在SolrCloud中有5个节点集群，每个节点有2个分片，
Solr版本：6.3.0
现在，当我运行mlt查询时，它只返回每个节点的结果，并且不会将它们分布在所有分片/节点上，即
没有结果
给出结果，
我甚至尝试将其指定为param：
碎片= 10.0.1.84：8983 / solr的/ test_ingest_shard3_replica1,10.0.1.84：8983 / solr的/ test_ingest_shard8_replica1,10.0.1.206：8983 / solr的/ test_ingest_shard2_replica1,10.0.1.206：8983 / solr的/ test_ingest_shard7_replica1,10.0.1.15：8983 / solr的/ test_ingest_shard5_replica1,10.0.1.15：8983 / solr的/ test_ingest_shard10_replica1,10.0.1.207：8983 / solr的/ test_ingest_shard1_replica1,10.0.1.207：8983 / solr的/ test_ingest_shard6_replica1,10.0.1.119：8983 / solr的/ test_ingest_shard9_replica1,10.0.1.119：8983 / solr的/ test_ingest_shard4_replica1
我的请求处理程序
<requestHandler name="/mlt" class="solr.MoreLikeThisHandler"> </requestHandler>如何配置mlt以运行分布式搜索？ 谢谢
I have 5 node cluster in SolrCloud, with 2 shards per node,
Solr version:6.3.0
now when I run mlt query it only returns result per node and doesn't distribute them over all shards/nodes, i.e
gives no results while
gives results,
I have even tried specifying this as param:
shards=10.0.1.84:8983/solr/test_ingest_shard3_replica1,10.0.1.84:8983/solr/test_ingest_shard8_replica1,10.0.1.206:8983/solr/test_ingest_shard2_replica1,10.0.1.206:8983/solr/test_ingest_shard7_replica1,10.0.1.15:8983/solr/test_ingest_shard5_replica1,10.0.1.15:8983/solr/test_ingest_shard10_replica1,10.0.1.207:8983/solr/test_ingest_shard1_replica1,10.0.1.207:8983/solr/test_ingest_shard6_replica1,10.0.1.119:8983/solr/test_ingest_shard9_replica1,10.0.1.119:8983/solr/test_ingest_shard4_replica1
My request handler:
<requestHandler name="/mlt" class="solr.MoreLikeThisHandler"> </requestHandler>How do I configure mlt to run a distributed search? Thanks
原文：https://stackoverflow.com/questions/43390064
最满意答案
一种方法是@Victor Sorokin在他的回答中提出：将每个文件的处理封装在
Runnable，然后提交给Executor或仅从主线程调用run()。另一种可能性是始终在
Runnable执行相同的包装并将其提交给始终给定的Executor。每个文件的处理是否同时执行取决于给定的
Executor的实现。对于并行处理，您可以调用传递它的函数，即
ThreadPoolExecutor作为参数，而对于顺序处理，您可以传入一个伪Executor，即在调用程序线程中运行提交的任务的执行程序：public class FakeExecutor implements Executor { @Override public void execute(Runnable task) { task.run(); } }我相信这种方式是最灵活的方法。
One way is as @Victor Sorokin suggests in his answer: wrap the processing of every file in a
Runnableand then either submit to anExecutoror just invokerun()from the main thread.Another possibility is to always do the same wrapping in a
Runnableand submit it to an always-givenExecutor.Whether processing of each file is executed concurrently or not would depend on the given
Executor's implementation.For parallel processing, you could invoke your function passing it i.e. a
ThreadPoolExecutoras an argument, whereas for sequential processing you could pass in a fakeExecutor, i.e. one that runs submitted tasks in the caller thread:public class FakeExecutor implements Executor { @Override public void execute(Runnable task) { task.run(); } }I believe this way is the most flexible approach.
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