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大数据,数据分析,机器学习,架构等相关系统名称名词解释

常用的一些软件或其他 1.日志(日志收集,日志处理) 风来了.fox 1.1 Logstash Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架,可以方便的把分散的、多样化的日志搜集起来,并进行自定义的处理,然后传输到指定的位置,比如某个服务器或者文件。 1.2 Filebeat Filebeat是一个开源的文件收集器,主要用于获取日志文件,并把它们发送到logstash或elasticsearch 1.3 Scribe Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到的应用。它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统(可以是NFS,分布式文件系统等)上,以便于进行集中统计分析处理。 2.搜索 2.1 ElasticSearch ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便...

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承接上篇文章 ElasticSearch Rest/RPC 接口解析,这篇文章我们重点分析让ES步入数据分析领域的Aggregation相关的功能和设计。 前言 我记得有一次到一家公司做内部分享,然后有研发问我,即席分析这块,他们用ES遇到一些问题。我当时直接就否了,我说ES还是个全文检索引擎,如果要做分析,还是应该用Impala,Phenix等这种主打分析的产品。随着ES的发展,我现在对它的看法,也有了比较大的变化。而且我认为ES+Spark SQL组合可以很好的增强即席分析能够处理的数据规模,并且能够实现复杂的逻辑,获得较好的易用性。 需要说明的是,我对这块现阶段的理解也还是比较浅。问题肯定有不少,欢迎指正。 Aggregations的基础 Lucene 有三个比较核心的概念: 倒排索引 fieldData/docValue Collector 倒排索引不用我讲了,就是term -> doclist的映射。 fieldData/docValue 你可以简单理解为列式存储,索引文件的所有文档的某个字段会被单独存储起来。 对于这块,Lucene 经历了两阶段的发展。第一阶段是fi...

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