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Apache Flink 1.9.0 为什么将支持 Python API ?

作者:孙金城(金竹) 本文目录:1.最流行的编程语言2.互联网最火热的领域2.1大数据时代,数据量与日俱增2.2数据的价值来源于数据分析2.3数据价值最大化,时效性3.阿尔法与人工智能4.总结 众所周知,Apache Flink(以下简称 Flink)的 Runtime 是用 Java 编写的,而即将发布的 Apache Flink 1.9.0 版本则会开启新的 ML 接口和新的 flink-python 模块,Flink 为什么要增加对 Python 的支持,想必大家一定好奇。 也许大家都很清楚,目前很多著名的开源项目都支持 Python,比如 Beam,Spark,Kafka 等,Flink 自然也需要增加对 Python 的支持,这个角度分析也许很好,但我们想想为啥这些非常火热的项目都纷纷支持 Python 呢?Python 语言

elasticsearch 分词

analysis 分析是将文本 text 转化为 token 或 term 的过程。token 或 term 随后被添加至倒排索引(inverted index)用于检索。分析(analysis)过程是由分词器(analyzer)来完成的,分词器包括内置(built-in)分词器和自定义(cutsom)分词器。分析(analysis)可以在以下两种情况下发生: index time search time analyzer (分词器) 一个分词器由以下三部分组成,内置分词器主要是为了适应特定语言和文本类型,打包了不同组合的组件,组成了若干种预置分词器。以下组件还能单独暴露,自由组合成自定义分词器。 character filters 以字符流的形式接收原始文本,增加、删除或修改字符,例如:剥离html标签,转换 (٠‎١٢٣٤٥٦٧٨‎٩‎) 为阿拉伯数字 (0123456789) 等。 一个分词器可以包含0到多个character filters tokenizers 以字符流的形式接收文本,将它拆分成单个的 token (英文单词、中文单字或词语),输出 token stream ...

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