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深入理解Spark:核心思想与源码分析. 1.1 运行环境准备

1.1 运行环境准备 考虑到大部分公司的开发和生成环境都采用Linux操作系统,所以笔者选用了64位的Linux。在正式安装Spark之前,先要找台好机器。为什么?因为笔者在安装、编译、调试的过程中发现Spark非常耗费内存,如果机器配置太低,恐怕会跑不起来。Spark的开发语言是Scala,而Scala需要运行在JVM之上,因而搭建Spark的运行环境应该包括JDK和Scala。 1.1.1 安装JDK 使用命令getconf LONG_BIT查看Linux机器是32位还是64位,然后下载相应版本的JDK并安装。 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 配置环境: cd ~ vim .bash_profile 添加如下配置: export J

《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》一1.4 小结

本节书摘来自华章出版社《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》一书中的第1章,第1.4节,作者[美]拉斐尔·酷奇(Rafal Ku) 马雷克·罗戈任斯基(Marek Rogoziski),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.4 小结 在本章中,我们了解了Apache Lucene的一般架构,例如它的工作原理,文本分析过程是如何完成的,如何使用Apache Lucene查询语言。此外,我们还讨论了Elasticsearch的一些基本概念,例如它的基本架构和内部通信机制。下一章将学习Apache Lucene的默认评分公式,什么是查询重写过程(query rewrite process)以及它是如何工作的。除此之外,还将讨论Elasticsearch的一些功能,例如查询模板、过滤器,以及它们影响查询性能的

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