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《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》一2.2 查询改写

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2章,第2.2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 2.2 查询改写 之前我们探讨了评分机制,这些知识非常珍贵,特别是当你尝试改进查询相关性时。我们还认为,在对查询进行调试时,也很有必要搞清楚查询是如何执行的。因此我们决定在本节介绍一下查询改写是如何工作的,为什么需要查询改写,以及我们应该如何控制它。如果你之前使用过诸如前缀查询或通配符查询之类的查询类型,那么你会了解这些都是基于多词项的查询,它们都涉及查询改写。Elasticsearch使用查询改写是出于对性能的考虑。从Lucene的角度来看,所谓的查询改写操作,就是把费时的原始查询类

深入理解Spark:核心思想与源码分析. 3.1 SparkContext概述

3.1 SparkContext概述 Spark Driver用于提交用户应用程序,实际可以看作Spark的客户端。了解Spark Driver的初始化,有助于读者理解用户应用程序在客户端的处理过程。 Spark Driver的初始化始终围绕着SparkContext的初始化。SparkContext可以算得上是所有Spark应用程序的发动机引擎,轿车要想跑起来,发动机首先要启动。SparkContext初始化完毕,才能向Spark集群提交任务。在平坦的公路上,发动机只需以较低的转速、较低的功率就可以游刃有余;在山区,你可能需要一台能够提供大功率的发动机才能满足你的需求。这些参数都是通过驾驶员操作油门、档位等传送给发动机的,而SparkContext的配置参数则由SparkConf负责,SparkConf就是你的操作面板。 SparkC

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