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《深入理解Elasticsearch(原书第2版)》——2.6 小结

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2.6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。 2.6 小结 在本章中,我们了解了Apache Lucene默认的打分机制是如何运作的,探讨了查询改写的处理过程—查询改写是如何实现的以及为什么需要查询改写。我们还认识了查询模板的工作原理,以及它们是如何简化查询构建的。我们还一起探索了不同的查询过滤方式、它们之间的差异,以及它们的使用时机。最后,我们把查询指派到不同的分组中,并学习了不同分组的使用场景和具体示例。 下一章中,我们将告别全文检索,把目光投向其他查询功能上。首先我们将把知识面拓展到二次评分功能,并

什么是Hadoop,怎样学习Hadoop

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。一句话来讲Hadoop就是存储加计算。 Hadoop这个名字不是一个缩写,而是一个虚构的名字。该项目的创建者,Doug Cutting解释Hadoop的得名 :“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点: 1、高可靠性 Hadoop按位存储和处理数据的...

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