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《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》——1.2 何为Elasticsearch

本节书摘来自华章计算机《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》一书中的第1章,第1.2节,作者 [美]拉斐尔·酷奇(Rafal Ku)马雷克·罗戈任斯基(Marek Rogoziski),张世武 余洪淼 商旦 译,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2 何为Elasticsearch 当读者手持本书阅读时,可能已经对Elasticsearch有所了解了,至少已经了解了它的一些核心概念和基本用法。不过,为了全面理解该搜索引擎是如何工作的,我们最好简略地讨论一下它。 也许你已经了解到,Elasticsearch是一个可用于构建搜索应用的成品软件(译者注:区别于Lucene这种中间件)。它最早由Shay Banon创建,并于2010年2月发布。之后的几年,Elasticsearch迅速流行开来,成为其他开源

什么数据库最适合数据分析师

数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在Redshift中如何获取当前时间,是NOW()、CURDATE()、CURDATE、SYSDATE 还是WHATDAYISIT。在Mode公司,分析师每天都会使用各种不同的语言编写几千个查询,运行在Mode编辑器里的查询超过百万个,而Benn Stancil就是从这些数据出发,对MySQL、PostgreSQL、Redshift、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。 首先,Benn Stancil认为查询错误是否容易解决...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

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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