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ES in BI

一直想找一个用于大数据平台实时OLAP(甚至是实时计算)的框架,之前调研的Druid(druid.io)太过复杂,整个Druid由5、6个服务组成,而且加载数据也不太方便,性能一般,亦或是我还不太会用它。后来发现使用ElasticSearch就可以满足海量数据实时OLAP的需求。 ElasticSearch相信大家都很熟悉了,它在搜索领域已经有了举足轻重的地位,而且也支持越来越多的聚合统计功能,还和YARN、Hadoop、Hive、Spark、Pig、Flume等大数据框架兼容的越来越好,比如:可以将ElasticSearch跑在YARN上,还可以在Hive中建立外部表映射到ElasticSearch的Index中,直接在Hive中执行INSERT语句,将数据加载进ElasticSearch。 所谓OLAP,其实就是从事实表中统计任意组合维度的指标,也就是过滤、分组、聚合,其中,聚合除了一般的SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN等,还有一个重要的COUNT(DISTINCT),看上去这些操作在SQL中是非常简单的统计,但在海量数据、低延迟的要求下,并不是那么容易做的。 Elast...

ES集群安装配置

ElasticSearch是一个开源搜索服务框架,它已经成为搜索解决方案领域的重要成员。ElasticSearch还经常被用作文档数据库,这主要得益于它的分布式特性和实时搜索能力,另外,ElasticSearch支持越来越多的聚合功能,而且和Yarn、Hadoop、Hive、Pig、Spark、Flume等大数据处理框架的兼容性越来越好。我主要是想调研一下看是否能将它用于实时的数据搜索统计、以及实时OLAP的业务场景之上。这里先记录一下ElasticSearch集群的安装配置。 ElasticSearch的一些术语 索引(index) 索引(Index)相当于关系型数据库中的表; 文档(document) 文档相当于关系型数据库中的行。但ES中的文档不需要有固定的结构,不同文档可以有不同的字段集合。 文档类型(type) 在一个索引中,可以用不同的文档类型来代表不同的数据集合。 节点和集群 ElastichSearch可以作为一个独立的搜索服务器工作,也可以在多台协同工作的服务器上运行,统称为一个集群,其中有一台被作为Master,其他为Slave; 分片(shard) 一个索引会被分...

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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。

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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。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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