《深入理解ElasticSearch》——2.9　小结-低调大师

《深入理解ElasticSearch》——2.9　小结

2017-05-01 649

本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第2章，第2.9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。

2.9　小结

在本章中，我们了解了Apache Lucene是如何工作的，查询改写是什么，如何使用二次评分影响文档的评分。接下来，了解了如何在一个HTTP请求中发送多个查询和实时读取请求，以及如何对包含多值字段和嵌套文档的数据进行排序。另外，还介绍了数据更新 API和使用过滤器来优化查询的方法。最后，学习了如何使用过滤器和作用域来缩减或扩大切面计算返回的文档集。
下一章中，我们将学习如何选择不同的评分公式，以及在索引期选择不同的倒排索引格式（postings format），了解多语言数据处理和事

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《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》一1.2 大数据分析时代

本节书摘来异步社区《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》一书中的第1章，第1.2节，作者：王晓华责编：陈冀康，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.2 大数据分析时代如果我们把大数据比作一块未经开发的沃土，那么只有经过耕耘收获的果实才能够算得上是真正获得了沃土的回报。换言之，如果把大数据比作一块沃土，那么只有强化对土地的“耕耘”能力，才能通过“加工”实现数据的“增值”。随着“大数据时代”的开启，对大数据本身的处理和分析越来越为生产者和商业者所看重。但是问题在于，相比于拥有较长历史的数据库分析和传统数据分析，大数据分析具有待数据量特别巨大、算法分析特别复杂等特点。一般来说，大数据分析需要涉及以下4个方面。有效的数据质量。任何数据分析都来自于真实的数据基础，而一个真实数据是采用标准化的流程和工具对数据进行处理得到的，可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。优秀的分析引擎。对于大数据来说，数据的来源多种多样，特别是非结构化数据来源的多样性给大数据分析带来了新的挑战。因此，我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据。大数据分析引擎就是用于从数据中...

2017-05-02

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本节书摘来异步社区《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》一书中的第1章，第1.3节，作者：王晓华责编：陈冀康，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.3 简单、粗暴、有效——这就是Hadoop 2005年，IT界先锋Apache基金会率先提出了一种先进的不以关系型数据为基础的大数据处理模型——Hadoop。 Hadoop就是解决面向互联网及其他来源的大数据分析和并行处理的计算模型。它的诞生引起了学术界、金融界以及商业界的广泛关注。Hadoop创建之初的宗旨就是让使用者能够通过使用大量普通的服务器搭建相应的服务器集群来实现大数据的并行处理，其优先考虑的是数据扩展性和系统的可用性。简单、粗暴、有效——这就是Hadoop。 Hadoop是一个简单的大数据分布式处理框架，可以使程序设计人员和数据分析人员在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。 Hadoop是一款粗暴的数据处理工具程序。读者在学习Hadoop以前，可能习惯了用精巧的算法、优雅的程序对数据进行处理。但是到Hadoop这里，可以套用电影里的一句台词，“她来了，一切都变了”。Hadoop创新...

2017-05-02

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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