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ElasticSearch入门 附.Net Core例子

1.什么是ElasticSearch? Elasticsearch是基于Lucene的搜索引擎。它提供了一个分布式,支持多租户的全文搜索引擎,它具有HTTP Web界面和无模式JSON文档。 Elasticsearch是用Java开发的,根据Apache许可条款作为开源发布。 ----来自维基百科的解释 我个人的理解是Elasticsearch(以下简称ES)是一个支持分布式的全文搜索引擎,因为在海量数据搜索时,普通关系型、非关系型数据库因为IO读取、处理器运算能力的限制,导致查询效率难以提升,但是ES是分布式的(能把处理压力分摊给每个节点),而且它是给每个词创建索引,所以查询效率极高,堪称即时搜索。 而且ES能搭配Kibana,实现数据的可视化管理与数据分析。 Kibana仪表盘 2.ES中名词概念 2.1 Node和Cluster 前面所过ES是一个分布式搜索引擎,其本质是一个分布式数据库,可以多台计算机上的ES实例协同工作,这里面的某一台计算机上的某个ES实例,就可以称为一个Node(节点),所有的这些协同工作的实例,可以称为一个Cluster(集群)。 2.2 Index E...

Spark性能优化:基于分区进行操作

版权声明:本文由董可伦首发于https://dongkelun.com,非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/82496977 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/09/02/sparkMapPartitions/ 前言(摘自Spark快速大数据分析) 基于分区对数据进行操作可以让我们避免为每个数据元素进行重复的配置工作。诸如打开数据库连接或创建随机数生成器等操作,都是我们应当尽量避免为每个元素都配置一次的工作。Spark 提供基于分区的map 和foreach,让你的部分代码只对RDD 的每个分区运行一次,这样可以帮助降低这些操作的代价。 当基于分区操作RDD 时,Spark 会为函数提供该分区中的元素的迭代器。返回值方面,也返回一个迭代器。除mapPartitions() 外,Spark 还有一些别的基于分区的操作符,见下表: 函数名 调用所提供的 返回的 对于RDD[T]的函数签名 mapPartitions() 该分区中元素的迭代器 返回的...

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