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如何开发自己的搜索帝国之安装ik分词器

Elasticsearch默认提供的分词器,会把每个汉字分开,而不是我们想要的根据关键词来分词,我是中国人不能简单的分成一个个字,我们更希望 “中国人”,“中国”,“我”这样的分词,这样我们就需要安装中文分词插件,ik就是实现这个功能的。 elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件,支持自定义词库。 现在开始安装ik分词器,安装之前,先说明一些变化: 之前可以在node节点上配置index默认的分词器,如果是多节点,那么在每个节点上都配置就行了。这个有点不灵活,所以。5.0之后,ES已经不再支持在elasticsearch.yml中配置分词器,改而在新建索引时,使用settings去配置,这个会在后面的编程中说到。 之前使用delete-by-query插件来实现type的整个删除。这个插件也是从5.0开始没有了,被整合到了ES的Core中 3.从5.0开始ik的tokenizer发生了变化,提供了两种,一种为ik_smart,一种为ik_max_word。直接一点,ik_max_word会尽量从输入中拆分出更多token,而ik_smart则相反,个人感...

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概览 Spark Streaming是Spark API的一个可横向扩容,高吞吐量,容错的实时数据流处理引擎,Spark能够从Kafka、Flume、Kinesis或者TCP等等输入获取数据,然后能够使用复杂的计算表达式如map,reduce,join和window对数据进行计算。计算完后的数据能够被推送到文件系统,数据库,和实时的仪表盘。另外,你也可以使用Spark ML和图计算处理实时数据流。 Spark Streaming接受到了实时数据后,把它们分批进行切割,然后再交给Spark进行数据的批量处理。 Spark Streaming对离散化的数据流提供了高级别的抽象DStream,所有进入的数据流都会被处理为DStreams,在内部,DStream是一个顺序排列的RDD。 快速起步 第一个实例是如何从TCP输入中计算单词出现的次数 首先,我们创建一个JavaStreamingContext对象,它是所有Streaming函数的主入口,再创建一个带有2个线程的StreamingContext对象,每1秒进行一次批处理。 importorg.apache.spark.*; impor...

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