Elasticsearch学习,请先看这一篇!(Elasticsearch教程01)|MVP讲堂
作者:阿里云MVP 铭毅
上节内容:
死磕 Elasticsearch 方法论:普通程序员高效精进的 10 大狠招!
下节链接:
Elasticsearch增、删、改、查操作深入详解(Elasticsearch教程02)
题记:
Elasticsearch研究有一段时间了,现特将Elasticsearch相关核心知识、原理从初学者认知、学习的角度,从以下9个方面进行详细梳理。欢迎讨论……
**0. 带着问题上路——ES是如何产生的?
(1)思考:大规模数据如何检索?**
如:当系统数据量上了10亿、100亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题:
1)用什么数据库好?(mysql、sybase、oracle、达梦、神通、mongodb、hbase…)
2)如何解决单点故障;(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)
3)如何
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死磕 Elasticsearch 方法论:普通程序员高效精进的 10 大狠招!(Elasticsearch教程序章)|MVP讲堂
作者:阿里云MVP 铭毅 下节链接: Elasticsearch学习,请先看这一篇! 开篇 人工智能、大数据快速发展的今天,对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀,从2010年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势,已经成为当下风口中“会飞的猪”。 阿里云2018年2月5日已开价50-200W年薪招聘技术人员参与 Elasticsearch、Lucene 内核优化、改进。如果说,你错过了 Hadoop,错过了 Spark 的红利,难道 Elasticsearch 的机会你还要错过吗? 在学习 Elasticsearch 的过程中,你是不是多多少少有以下困惑: 面对 Elasticsearch1.X,2.X,5
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为什么说,MapReduce,颠覆了互联网分层架构的本质?
为什么说,MapReduce系统架构,颠覆了互联网分层架构的本质? 下图是一个典型的,互联网分层架构:客户端层:典型调用方是浏览器browser或者手机APP 站点应用层:实现核心业务逻辑,从下游获取数据,对上游返回html或者json 服务层:业务服务,数据服务,基础服务,对上游提供友好的RPC接口 数据缓存层:缓存加速访问存储 数据固化层:数据库固化数据存储 同一个层次的内部,例如端上的APP,以及web-server,也都会进行MVC分层:view层:展现 control层:逻辑 model层:数据 工程师骨子里,都潜移默化的实施着分层架构设计。 互联网分层架构的本质究竟是什么呢? 如果我们仔细思考会发现,不管是跨进程的分层架构,还是进程内的MVC分层,都是一个“数据移动”,然后“被处理”和“被呈现”的过程。如上图所示: 数据处理和呈现,需要CPU计算,而CPU是固定不动的: db/service/web-server都部署在固定的集群上 端上,不管是browser还是APP,也有固定的CPU处理 而数据是移动的: 跨进程的:数据从数据库和缓存里,转移到service层,到web...
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