（许野平的 Watson Explorer 笔记）
创建集合后，可以看到如下界面：
我们可以看到三个面板：1-搜寻与导入；2-解析和索引；3-搜索和内容分析。本练习讨论搜寻器的创建和配置，以及如何导入数据。
“搜寻器”的英文是 crawler，俗称爬虫，用于从网络、硬盘等数据源自动抓取数据。因为创建界面很直观，步骤不一一细说了，这里说一下几个需要注意的问题。
数据源问题
前几天在一次培训课程中，不少同学提到这个问题。实际上，Watson Explorer 有些类似数据库，能从很多类型数据源获取数据。还没仔细研究它的系统架构设计，但是我想，这个架构中一定会提供一个开放式接口处理这件事情。
NHTSA数据
在这个练习中，我们选择了 NHTSA 投诉数据，数据是 XML 格式的。所以，数据源类型在这个练习中选择的是 Windows 本地文件系统。但是我翻遍了所有可能的位置，都没能找到这些文档。最后找到一份Excel格式的文件，里面的数据正是 NHTSA 投诉数据，内容很多，于是这里就拿来做练习。
为了确保兼容性，我把数据存成了 .csv 格式。
数据源文件夹设置
Web操作界面，有些不太习惯。反复操作了几遍，发现熟悉后还是挺方便操作。操作要点如下：
- 可以指定子文件夹的搜索层次。我找到的这些文件分布在用日期命名的多个子文件夹内，导入的时候，只需要指定他们的根文件夹和子文件夹搜索深度就行了，这个确实很方便。
- 可以指定文件类型。这里，我直接指定 .csv 扩展名。
数据直接导入
.csv 格式的文件可以直接导入，这样就不需要爬虫来做这个任务了。这个练习中，因为没有XML数据，所以我选择了直接导入的方式建立的集合（Collection）。
小结
本练习设定了搜寻器。但是我们只设定了数据来源，目标数据还没设定。接下来设定目标数据后，就可以启动搜寻器，自动抓取并上传数据了。
（未完待续 … …）