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【最佳实践】使用 Elasticsearch SQL 实现数据查询

Elasticsearch 是一个全文搜索引擎,具有您期望的所有优点,例如相关性评分,词干,同义词等。 而且,由于它是具有水平可扩展的分布式文档存储,因此它可以处理数十亿行数据,而不会费劲。针对 Elasticsearch 专业人员来说,大多数人喜欢使用 DSL 来进行搜索,但是对于一些不是那么专业的人员来说,他们更为熟悉的是 SQL 语句。如何让他们对 Elasticsearch 的数据进行查询是一个问题。借助 Elasticsearch SQL,你可以使用熟悉的查询语法访问全文搜索,超快的速度和轻松的可伸缩性。X-Pack 包含一项 SQL 功能,可对 Elasticsearch 索引执行 SQL 查询并以表格格式返回结果。 数据准备 1、开通阿里云 Elasticsearch 1核2G 免费测试环境2、进入 Kibana 点击上面的 “Load a data set and a Kibana dashboard”: 点击上面的 Add data,这样我们就可以完成实验数据的导入了。在 Elasticsearch 中,我们会找到一个叫kibana_sample_data_fligh...

Apache Spark 3.0 中的向量化 IO

本文转载自:过往记忆大数据原文链接 R 是数据科学中最流行的计算机语言之一,专门用于统计分析和一些扩展,如用于数据处理和机器学习任务的 RStudio addins 和其他 R 包。此外,它使数据科学家能够轻松地可视化他们的数据集。 通过在 Apache Spark 中使用 SparkR,可以很容易地扩展 R 代码。要交互式地运行作业,可以通过运行 R shell 轻松地在分布式集群中运行 R 的作业。 当 SparkR 不需要与 R 进程交互时,其性能实际上与 Scala、Java 和 Python 等其他语言 API 相同。但是,当 SparkR 作业与本机 R 函数或数据类型交互时,会性能显著下降。 如果在 Spark 和 R 之间使用 Apache Arrow 来进行数据交换,其性能会有很大的提升。这篇博客文章概述了 SparkR 中 Spark 和 R 的交互,并对比了没有向量化执行和有向量化执行的性能差异。 Spark 和 R 交互 SparkR 不仅支持丰富的 ML 和类似 SQL 的 API 集合,而且还支持用于直接与 R 代码进行交互的一组 API。例如,Spark ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。