【Spark Summit East 2017】工程快速索引-低调大师

【Spark Summit East 2017】工程快速索引

2017-02-19 565

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本讲义出自Daniel Lemire在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了当代计算机硬件提供了大量新的性能的机会。然而高性能编程仍是一项艰巨的挑战，演讲中给出了一些对于设计侧重于压缩位图索引的更快索引的经验教训。压缩位图索引加速查询在流行系统，如Spark, Git, Elastic, Druid与Apache Kylin中的应用。

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倒排与列存

一直傻傻分不清倒排和列存，今天有空梳理一下，主要有四个概念要明确: 1. 索引方式: 正向索引，反向索引(倒排) 2. 存储方式: 行存，列存 3. 数据结构: HashMap,B-Tree,BitMap... 4. 存储结构: + 顺序组织(顺序文件) + 索引组织(索引文件) + 散列组织(散列文件) + 链组织(多关键字文件) 索引方式索引方式是种指导性的的思想，和具体数据结构和存储结构没有直接关系正向索引:DocId->Value 反向索引:Value->DocId 倒排索引 Inverted Index 倒排索引就是反向索引，是信息检索中最基础的索引方法，具体是把索引存为倒排表和倒排链，倒排表存的是所有的值，倒排链存的是 DocId 列表。存储方式存储方式就是正排中存

2017-02-20

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更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Wes McKinney在Spark Summit East 2017上的演讲，对于使用Python编程以及并行化和扩大数据处理方面，Spark已成为一个受欢迎和成功的框架，但是在很多案例中，使用PySpark的任务处理要比使用Scala编写的效率差，而且在Python环境与Spark主机之间推拉数据也将增加开销，本次演讲将验证和分析使用一些Python库进行序列化以及互操作性问题。

2017-02-20

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