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标题: 开源项目：OD-数据库指南 [打印本页]

作者: 张春 时间: 2024-9-15 07:35
标题: 开源项目：OD-数据库指南
开源项目：OD-数据库指南

od-databaseDistributed crawler, database and web frontend for public directories indexing项目地点:https://gitcode.com/gh_mirrors/od/od-database

项目介绍

OD-数据库 是一个分布式爬虫系统，旨在从开放目次（包括设置错误的Apache/Nginx/FTP服务器或公共服务镜像）中索引大量的文件链接及其根本元数据。每个爬虫实例从中央服务器获取任务，并在完成后推送结果。单个实例能够并行抓取数百个网站，中央服务器具备每秒处理数千份新文档的本领。索引的数据存储于Elasticsearch中，通过web前端提供访问，现在紧张托管在 https://od-db.the-eye.eu/ 。停止最近，约莫有19.3亿个文件被索引，总计约300GB的原始数据。
项目快速启动

要快速启动OD-数据库项目，确保你的系统已安装Docker。然后，遵照以下步骤：

# 克隆仓库及子模块
git clone --recursive https://github.com/simon987/od-database.git
# 创建必要的数据存储目录
cd od-database
mkdir -p oddb_pg_data/ tt_pg_data/ es_data/ wsb_data/
# 使用Docker Compose启动项目
docker-compose up

复制代码

这段下令将下载所有必须的服务容器，包括数据库和爬虫组件等，并启动整个系统。
应用案例与最佳实践

应用案例：OD-数据库特别适合那些需要对互联网上的公开资源进行大规模搜索和分析的研究员、开发者以及数据科学家。比方，用于历史档案的网络挖掘、开源情报收集大概构建大型公开知识库。最佳实践中，保举定期备份索引数据，监控CPU和内存利用以防资源耗尽，并利用版本控制系统管理任何自界说设置更改。
典型生态项目

OD-数据库作为一个底子工具，其生态可以涉及多个领域，如结合机器学习进行内容分类、开发定制化的搜索界面以适应特定行业需求或集成到数据消息项目中进行数据分析。固然该项目本身未直接列出典型的生态搭档或相关项目，但利用者可以根据自己的需求，利用该平台的数据来进行二次开发，比如创建专门针对学术论文、软件源码或特定类型媒体文件的搜索引擎插件。

本指南提供了快速上手OD-数据库的底子步骤，以及如何探索其潜在应用场景的一些建议。记着，社区的贡献对于这类开源项目至关紧张，无论是报告问题、提出建议照旧提交PR，都是推动项目进步的动力。
od-databaseDistributed crawler, database and web frontend for public directories indexing项目地点:https://gitcode.com/gh_mirrors/od/od-database

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