《循序渐进学Spark》一 3.3　Spark存储与I/O-低调大师

《循序渐进学Spark》一 3.3　Spark存储与I/O

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本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第3章，第3.3节，作者小象学院　杨　磊，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

3.3　Spark存储与I/O

前面已经讲过，RDD是按照partition分区划分的，所以RDD可以看作由一些分布在不同节点上的分区组成。由于partition分区与数据块是一一对应的，所以RDD中保存了partitionID与物理数据块之间的映射。物理数据块并非都保存在磁盘上，也有可能保存在内存中。

3.3.1　Spark存储系统概览

Spark I/O机制可以分为两个层次：

1）通信层：用于Master与Slave之间传递控制指令、状态等信息，通信层在架构上也采用Master-Slave结构。

2）存储层：同于保存数据块到内存、磁盘，或远端复制数据块。

下面介绍几个Spark存储方面的功

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2017-05-02 00:00:00

《深入理解ElasticSearch》——2.2　查询改写

本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第2章，第2.2节,作者：[美] 拉斐尔·酷奇（Rafa Ku）　马雷克·罗戈任斯基（Marek Rogoziński）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，那么你会发现这些都是基于多词项的查询，且都涉及查询改写。ElasticSearch（实际上是Lucene执行该操作）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型实例改写成一个性能更高的查询类型实例。2.2.1　前缀查询范例演示查询改写过程的最好方式莫过于通过范例深入了解该过程的内部实现机制，尤其是要了解原始查询中的词项是如何改写成目标查询中那些词项的。假设索引了下面

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2017-05-02 00:00:00

《深入理解ElasticSearch》——2.3　二次评分

本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第2章，第2.3节,作者：[美] 拉斐尔·酷奇（Rafa Ku）　马雷克·罗戈任斯基（Marek Rogoziński）更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3　二次评分有的时候，改变查询返回文档的顺序是很有好处的。这么做的理由有很多，其中之一便是出于对性能的考虑，例如，在整个文档集上计算文档顺序是非常耗时的，而在原始查询的返回文档的子集上做这种计算则非常省事。你可以想象一下，二次评分给了用户很多机会来定制业务逻辑。现在，让我们来看看这个功能，以及它能带给我们哪些便利。2.3.1　理解二次评分ElasticSearch中的二次评分指的是重新计算查询返回文档中指定个数文档的得分。这意味着ElasticSearch会截取查询返回文档的前N个，并使用

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