《深入理解ElasticSearch》——3.7　小结-低调大师

《深入理解ElasticSearch》——3.7　小结

2017-05-01 608

本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第3章，第3.7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。

3.7　小结

在本章，我们学习了如何使用不同的评分公式以及它们带来的好处。同时也了解了不同的倒排索引格式及其优点。除此之外，还介绍了准实时搜索和实时读取以及Searcher刷新对ElasticSearch的意义。另外，还讨论了多语言数据处理和如何按需配置事务日志。最后介绍了索引的段合并、合并策略以及调度。
在下一章，我们将近距离观察ElasticSearch提供了哪些索引分片控制功能，也将了解如何为我们的索引选择合适的索引分片数和副本数，如何操纵索引分片的放置，以及了解何时创建多于我们实际所需的索

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《深入理解ElasticSearch》——3.6　控制索引合并

本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第3章，第3.6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。 3.6　控制索引合并读者知道（我们已经在第1章中讨论过），在ElasticSearch中每个索引都会创建一到多个分片以及零到多个副本，也知道这些分片或副本本质上都是Lucene索引，而Lucene索引又基于多个索引段构建（至少一个索引段）。索引文件中绝大部分数据都是只写一次，读多次，而只有用于保存文档删除信息的文件才会被多次更改。在某些时刻，当某种条件满足时，多个索引段会被拷贝合并到一个更大的索引段，而那些旧的索引段会被抛弃并从磁盘中删除，这个操作称为段合并（segment merging）。

2017-05-01

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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　你好HBase HBase实战HBase搭建在Apache Hadoop和Apache ZooKeeper上面。就像Hadoop家族其他产品一样，它是用Java编写的。HBase可以以3种模式运行：单机、伪分布式和全分布式。下面我们将使用的是单机模式。这意味着在一个Java进程里运行HBase的全部内容。这种访问模式用于研究HBase和做本地开发。伪分布式模式需要在一台机器上运行多个Java进程。最后的全分布模式需要一个服务器集群。这两种模式需要安装相关联的软件包以及合理地配置HBase。这些内容将在第9章讨论。 HBase设计运行在nix系统上，代码和书中的命令都是为nix系统设计的。如果你使用Windows系统，最好的选择是安装一个Linux虚拟机。关于Java的解释 HBase基本上用Java编写，只有几个部件不是，最优先支持的语言自然是Java。如果你不是Java开发员，在学习HBase时...

2017-05-01

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