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《深入理解ElasticSearch》——2.6 数据更新API

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

Spark 内核研究

Spark 内核研究 1、Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目。随着Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用。2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录。Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟。 Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL、Spark Streaming、机器学习库MLlib和图计算库GraphX。图1所示为Spark在伯克利的数据分析软件栈BDAS(Berkeley Data Analytics Stack)中的位置。可见Spark专注于数据的计算,而数据的存储在生产环境中往往还是由Hadoop分布式文件系统HDFS承担。 图1 Spark在BDAS中的位置 Spark被设计成支持多场景的通用大数据计算平台,它可以解决大数据计算中的批处理,交互查询及流式计...

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