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《深入理解ElasticSearch》——第3章 底层索引控制3.1 改变Apache Lucene的评分方式

本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第3章,第3.1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。 第3章 底层索引控制 在上一章,我们了解了Apache Lucene如何为文档评分,什么是查询重写,如何利用ElasticSearch 0.90中的新特性,即二次评分来影响搜索返回文档的得分。同时我们也讨论了如何使用单个HTTP请求发送多个查询或准实时读取请求,以及如何对数据进行基于多值字段或嵌套文档的排序。除此之外,还介绍了如何使用数据更新 API以及如何通过使用过滤器优化查询。最后,我们介绍了如何通过使用过滤器和作用域来缩减或增加用于切面计算的文档数量。本章涵盖以下内容: 如何使用不同的评分公

《循序渐进学Spark》一导读

Preface 前言 Spark诞生于美国加州大学伯克利分校AMP实验室。随着大数据技术在互联网、金融等领域的突破式进展,Spark在近些年得到更为广泛的应用。这是一个核心贡献者超过一半为华人的大数据平台开源项目,且正处于飞速发展、快速成熟的阶段。 为什么写这本书 Spark已经成为大数据计算、分析领域新的热点和发展方向。相对于Hadoop传统的MapReduce计算模型,Spark提供更为高效的计算框架以及更为丰富的功能,因此在大数据生产应用领域中不断攻城略地,势如破竹。 与企业不断涌现的对大数据技术的需求相比,大数据人才还存在很大缺口,对大数据技术充满期许的新人正在源源不断地加入这个领域。在小象学院的教学实践过程中,我们发现,一本能完整系统地介绍Spark各模块原理并兼顾使用实战的书,对于初入大数据领域的技术人员至关重要。于是,我

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