《深入理解ElasticSearch》——2.6　数据更新API-低调大师

《深入理解ElasticSearch》——2.6　数据更新API

2017-05-01 599

本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第2章，第2.6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。

2.6　数据更新API

在索引一个新文档的时候，Lucene会对每个字段进行分析并产生词条流，词条流中的词条可能会经过滤器的额外处理，而没有过滤掉的词条会写入倒排索引中。索引过程中，一些不需要的信息可能会被抛弃，这些信息包括：某些特殊词条的位置（当词项向量没有存储时），特定词汇（停用词或同义词），词条的变形（如词干还原）。因此，我们无法更新索引中的文档，并且在每次修改文档时不得不向索引发送文档所有字段的数据。但ElasticSearch可以通过使用_source伪字段存储和检索文档的原始数据来解

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《循序渐进学Spark》一3.7　本章小结

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3.7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。 3.7　本章小结本章主要讲述了Spark的工作机制与原理。首先剖析了Spark的提交和执行时的具体机制，重点强调了Spark程序的宏观执行过程：提交后的Job在Spark中形成了RDD DAG（有向无环图），然后进入一系列切分调度的过程。在剖析过程中，结合Spark的源码呈现了这些调度过程的代码细节。本章后半部分接着剖析了Spark的存储及IO、Spark通信机制，最后讲述了Spark的容错机制及Shuffle机制。本章内容比较多，希望读者仔细体会。

2017-05-02

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《深入理解ElasticSearch》——2.7　使用过滤器优化查询

本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第2章，第2.7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。 2.7　使用过滤器优化查询 ElasticSearch允许用户创建他们熟知的各种不同的查询类型。当需要决定哪些文档与查询匹配并应该返回时，仅有查询本身是不够的。ElasticSearch查询DSL提供的大多数查询类型都有它们的相似物，并且能将相似物包装（wrapping）成以下这些查询类型使用： constant_score filtered custom_filters_score 那么问题来了：“什么时候使用过滤器，什么时候仅需使用查询类型？”。现在，让我们揭晓它的答案。2.7.1　过滤器与缓存首先

2017-05-02

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