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《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》——2.3 查询模板

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2章,第2.3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。 2.3 查询模板 在应用程序迭代的同时,它的运行环境很可能会越来越复杂。在你所处的组织中,很可能同一个应用程序的不同部分分别有专人负责,比如说,至少有一个前端工程师和一个负责数据库层的后端工程师。将应用程序划分为几个模块分别开发的方式非常便捷高效,它能够让开发人员针对程序的不同部分并行进行开发工作,而无需在开发者之间和开发小组内部时刻同步代码。当然,你正在阅读的这本书不是关于项目管理的,而是聚焦于搜索的,因此让我们回到正题上。有时候,我们可以整理出程序使用的

拥抱开源 DevOps引领大数据生态系统

为了开展开源战略,基于大数据生态系统组件的应用程序必须加强,才能在生产中运行。 DevOps可能是其中的重要组成部分。 用户一直希望减少对供应商的依赖。但是,当他们了解当今大数据生态系统的复杂环境时,他们至少在某种程度上将承担一定的责任。 新风格的数据工程要求对DevOps进行整体的调整,这就是敏捷性方法的扩展,需要开发人员对创新应用在生产中的表现承担更多的责任。同时,工程师需要以更快的速度学习新的软件。 许多早期采用者不得不创建基于MapReduce的Hadoop应用程序,只能使用Spark处理引擎重新启动它们。 如今有各种开源产品用于分析,包括Hadoop SQL查询工具、机器学习和其他功能。开源数据流媒体空间就有一些例子,随着一系列新的实时系统不断进行批处理,这些数据流空间正在不断发展。 在流媒体中,分析工具层出不穷。先是早期的竞争者Apache Storm,接着又出现Apache Spark和Apache Flink,而且这一切都发生在短短的几年之内。 Hadoop联合创始人、Cloudera首席架构师Doug Cutting表示,这是现代数据工程的本质,今天人们必须做好试用软...

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