一.项目概述 这是一个被我称之为“没有枪.没有炮,硬着头皮自己造”的项目.项目是和其它公司合作的三个核心模块开发. 使用ES的目的是: 1).采集数据.网站数据清洗后存入ES: 2).对外提供精确检索.通配符检索.模糊检索.分词检索.全文检索接口等二次封装接口. 二.项目架构 如上图所示,ES作为中间层,一方面存储数据清洗后存储的数据,另一方面对外提供插入.更新.删除.检索接口的. 三.ES使用小结 3.1 ES版本选型 1.X,2.X版本有太多局限性,5.X做了较大性能提升的改进.比如:str

1.题记 2018年3月初,萌生了一个想法:对Elasticsearch相关的技术书籍做拆解阅读,该想法源自非计算机领域红火已久的[樊登读书会].得到的每天听本书.XX拆书帮等. 目前市面上Elasticsearch的中文书籍就那么基本,针对ES5.X以上的三本左右:国外翻译有几本,都是针对ES1.X,2.X版本,其中<深入理解Elasticsearch>还算比较经典. 拆书的目的: 1)梳理已有的Elasticsearch知识体系: 2)拾遗拉在角落的Elasticsearch知识点: 3)

curl -XPOST "http://localhost:9200/_bulk?pretty" --data-binary @books.json 这句话在书中是以crul的命令启动的,而不是使用Kibana. 其次,他说使用了books.json,在P183页说保存为books.json这个文件是直接放在curl解压缩后的文件夹的bin目录下的. 汗,我第一次,关于这个问题搞了半天,之前我一直使用Kibana的,坑.后来百度看到有人说这个都出现localhost:9200了,肯定是

Elasticsearch全文检索工具入门: 1.下载对应系统版本的文件 elasticsearch-2.4.0.zip 1.1运行elasticsearch-2.4.0\elasticsearch-2.4.0\bin\elasticsearch.bat文件 访问 http://127.0.0.1:9200 1.2ElasticSearch 插件安装 es head 在命令窗口输入下面的命令: %elasticsearch%/bin/plugin.bat install mobz/elastic

今天我给大家讲讲tf-idf权重计算 tf-idf权重计算: tf-idf(中文词频-逆文档概率)是表示计算词项对于一个文档集或语料库中的一份文件的重要程度.词项的重要性随着它在文档中出现的次数成正比,会随着它在文档集中出现的频率成反比.如果一个词项在一遍文档中出现的频率非常高,说明其比较重要,如果这个词项在其他文档中出现的频率也高,那么说明这个词有可能是比较通用的. tf代表词项频率,如果要计算指定词项的词频,统计该词在整篇文档中出现的次数就可以了.如果一篇3000字的文档中词语“足球”出现了

今天我给大家讲讲布尔检索模型基本概念 布尔检索模型: 检索模型是判断文档内容与用户相关性的核心技术,以大规模网页搜索为例,在海量网页中与用户查询关键词相关的网页可能会有成千上万个,甚至耕读哦.那么信息检索系统是如何判断网页和查询关键词是相关的?内部的排序模型是怎样的? 布尔检索模型中主要有AND.OR.NOT三种逻辑运算,布尔逻辑运算符的作用是把检索词连接起来,构成一个逻辑检索式. AND:逻辑与,用来表示其所连接的两个检索项的交叉部分,即检索词的交集部分 OR:逻辑或,用于连接并列关系的检索词

今天我给大家讲讲倒排索引. 索引是构成搜索引擎的核心技术之一,它在日常生活中是非常常见的,比如我看一本书的时候,我首先会看书的目录,通过目录可以快速定位到具体章节的页码,加快对内容的查询速度. 文档通常保存在各种数据库管理系统之中,比如mysql,oracle等,但是搜索引擎的数据不能保存在数据库,主要原因有两点:一是搜索引擎的数据量非常庞大,大型搜索引擎需要处理数以亿计的网页数据,面对海量数据数据库很难管理.二是搜索引擎对数据的操作比较简单,一般的增删改查就够用了,而数据库支持的数据库操作是比

今天我给大家讲讲分词算法 分词算法概述:词是语义的最小单位.分词对搜索引擎的作用很大,可以促进搜索引擎程序自动识别语句的含义,可以提高搜索结果的匹配度,分析的质量也将直接影响了搜索结果的精确度.分词存在于文本索引的建立过程和用户提交检索过程.利用相同的分词器把短语或句子划分成相同的结果,才能保证检索过程顺利进行.中文和英文的分词简介如下: 1.英文分词的原理 基本的处理流程是: 输入文本——————>词汇分割——————>词汇过滤——————>词干提取——————>大写转为小写——

今天,我主要给大家讲一下信息检索概念. 信息检索: 互联网时代的飞速发展使人们进入了信息爆炸时代,据统计全球的互联网用户已达到30亿,在各个网站及移动app在每个分钟 产生的数据量是巨大的,从而导致数据就具有了数据量巨大大,数据种类繁多,数据更新快等特点,这些数据具有很大的价值,无 数科学家和工程师提出了很多方法从这海量数据中获取我们想要的数据.例如:分类目录,搜索引擎. 分类目录是将网站分类整理,按类别存放网站的目录及子目录,可以在各类目录中逐级浏览寻找相关的网站,分类目录中往往 还提供交叉索

Elasticsearch 的基本信息大致如图所示,这里就不具体介绍了. 本次分享主要包含两个方面的实战经验:索引性能和查询性能. 一. 索引性能(Index Performance) 首先要考虑的是,索引性能是否有必要做优化? 索引速度提高与否?主要是看瓶颈在什么地方,若是 Read DB(产生DOC)的速度比较慢,那瓶颈不在 ElasticSearch 时,优化就没那么大的动力.实际上 Elasticsearch 的索引速度还是非常快的. 我们有一次遇到 Elasticsearch 升级后索

ElasticSearch 产生背景 1.海量数据组合条件查询 2.毫秒级或者秒级返回数据 Lucene 定义 lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,但它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎. ElasticSearch 定义 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为A

概要 本篇介绍Query DSL的语法案例,查询语句的调试,以及排序的相关内容. 基本语法 空查询 最简单的搜索命令,不指定索引和类型的空搜索,它将返回集群下所有索引的所有文档(默认显示10条): GET /_search {} 搜索多个索引 GET /index1,index2/_doc/_search {} 指定分页搜索 GET /_search { "from": 0, "size": 10 } get带request body HTTP协议,GET请求带bo

前言 我们使用Elasticsearch索引文档时,最理想的情况是文档JSON结构是确定的,数据源源不断地灌进来即可,但实际情况中,没人能够阻拦需求的变更,在项目的某个版本,可能会对原有的文档结构造成冲击,增加新的字段还好,如果要修改原有的字段,只能重建索引了. 概要 本篇以实战方式讲解如何零停机完成索引重建的三种方案. 外部数据导入方案 整体介绍 系统架构设计中,有关系型数据库用来存储数据,Elasticsearch在系统架构里起到查询加速的作用,如果遇到索引重建的操作,待系统模块发布新版本后

大家好,我是咔咔 不期速成,日拱一卒 项目中准备使用ElasticSearch,之前只是对ElasticSearch有过简单的了解没有系统的学习,本系列文章将从基础的学习再到深入的使用. 咔咔之前写了一份死磕MySQL文章,如今再入一个系列玩转ElasticSearch. 本期文章会带给大家学习ElasticSearch的基础入门,先把基础学会再深入学习更多的知识点. 一.基本概念 文档(Document) ElasticSearch是面向文档的,文档是所有可搜索数据的最小单位,例如MySQL的

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ElasticSearch  即 ES 安装:版本---elasticsearch-2.4.6.tar.gz tar -zxvf elasticsearch-2.4.6.tar.gz 由于es不允许使用root管理员启动程序,所以我们需要新建用户: useradd es 修改es文件权限 chown -R es ./elasticsearch-2.4.6/bin 然后就可以使用es用户后台启动es了 su es ./elasticsearch-2.4.6/bin/elasticsearch -d

原文地址:https://www.2cto.com/kf/201610/560348.html Logstash的使用 logstash支持把配置写入文件 xxx.conf,然后通过读取配置文件来采集数据./bin/logstash –f xxx.conf logstash最终会把数据封装成json类型,默认会添加@timestamp时间字段.host主机字段.type字段.原消息数据会整个封装进message字段.如果数据处理过程中,用户解析添加了多个字段,则最终结果又会多出多个字段.也可以在

看到标题的那一串英文,对于新手来说一定比较陌生,而说起检索,应该都知道吧. 这个ElasticSearch目前我们的首选,他主要有可以提供快速的存储.搜索.分析海量数据的作用.他是一个分布式搜索服务,提供了Restful API,底层基于Lucene(一个开源的搜索引擎工具包),使用shard的分片方式保证数据安全,且有自动resharding功能.我们知道的github.维基百科等这类网站,都是采用这个服务的. elasticsearch的安装 这里在使用前还要说明一点,很重要的:elasti

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便 安装: windows下安装:1.首先确保windows下安装了jdk1.8及以上 2.解压elasticsearch-6.4.2.zip文件: 3.进入elasticsear

ElasticSearch核心概念-Cluster 1)代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. 2)主节点的职责是负责管理集群状态,包括管理分片的状态和副本的状态,以及节点的发现和删除. 3)注意:主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理,只负责维护集