分词测试 分词后倒排索引结果:可以通过http://127.0.0.1:9200/_analyze 测试 { "analyzer":"ik_max_word", "text":"我爱广州小蛮腰" } match匹配 1.match会条件分词去索引里面找 命中一个满足就返回 插入2条测试数据 文档1: 我爱广州小小蛮腰 文档2: 我爱成都 索引 文档 我 [文档1,位置0-1][文档2,位置0-1] 爱 [文档1,位置1-2][

递归题目,注意结合了memo的方法和trie的应用 package Moderate; import java.util.Hashtable; import CtCILibrary.AssortedMethods; import CtCILibrary.Trie; /** * Oh, no! You have just completed a lengthy document when you have an unfortu- nate Find/Replace mishap. You have

监控指定文件夹,读取文件(新文件动态读取)里的内容,统计单词的数量. FileSpout.java,监控文件夹,读取新文件内容 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65

match vs term 这个问题来自stackoverflow https://stackoverflow.com/questions/23150670/elasticsearch-match-vs-term-query 首先还原一下这个场景 创建索引test,含有一个_doc类型 PUT /test { "mappings" : { "_doc" : { "properties" : { "field1" : { &qu

给定一篇英语文章,要求统计出所有单词的个数,并按一定次序输出.思路是利用go语言的map类型,以每个单词作为关键字存储数量信息,代码实现如下: package main import ( "fmt" "sort" ) func wordCounterV1(str string) { /*定义变量*/ stringSlice := str[:] temp := str[:] wordStatistic := make(map[string]int) /*把所有出现的单

前情提要: 最近elasticsearch集群总出问题,之前虽然修复了,现在又出现新的问题,于是PM要求拉取elasticsearch每天建立的索引有多少,索引有多大,需要对机器进行评估 客户现场无法接触到elasticsearch集群(生产环境,客户方不许可),通过dashboard开启一个pod(资源有限,无法流畅的操作),只好另寻妖路,从dashboard操作获取索引信息,再将文件传输到本机 下面,我要开始装13了(我是菜13,狗头保命) # curl -XGET "localhostIp

1.term结构化字段查询,匹配一个值,且输入的值不会被分词器分词. 比如查询条件是: { "query":{ "term":{ "foo": "hello world" } } } 那么只有在字段中存储了“hello world”的数据才会被返回,如果在存储时,使用了分词,原有的文本“I say hello world”会被分词进行存储,不会存在“hello world”这整个词,那么不会返回任何值. 但是如果使用“hell

一.字符串流 定义:字符串流(StringReader),以一个字符为数据源,来构造一个字符流. 作用:在Web开发中,我们经常要从服务器上获取数据,数据返回的格式通常一个字符串(XML.JSON),我们需要把这个字符串构造为一个字符流.然后再用第三方数据解析器来解析数据. 代码示例:计算一个字符串有多少个单词 package IODemo; import java.io.IOException; import java.io.StreamTokenizer; import java.io.St

编写map程序 package com.cvicse.ump.hadoop.mapreduce.map; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public cl

PUT my_index/_settings?preserve_existing=true{ "max_result_window": "2000000000"}

counter是 colletions内的一个类 可以理解为一个简单的计数 import collections str1=['a','a','b','d'] m=collections.Counter(str1) print(m) str2=['你','好','你','你'] m1=collections.Counter(str2) print(m1) 器,可以统计字符出现的个数,例子如下 输出: Counter({'a': 2, 'b': 1, 'd': 1}) Counter({'你':

lasticsearch查询模式 一种是像传递URL参数一样去传递查询语句,被称为简单查询 GET /library/books/_search //查询index为library,type为books的全部内容 GET /library/books/_search?q=price:10 //查询index为library,type为books中price等于10的 另一种是DSL语句来进行查询,被称为DSL查询,term和match就属于DSL term查询 term是代表完全匹配,即不进行分

Elasticsearch查询模式 一种是像传递URL参数一样去传递查询语句,被称为简单查询 GET /library/books/_search //查询index为library,type为books的全部内容 GET /library/books/_search?q=price:10 //查询index为library,type为books中price等于10的 另一种是DSL语句来进行查询,被称为DSL查询,term和match就属于DSL term查询 term是代表完全匹配,即不进行

目录 1 核心数据类型 1.1 字符串类型 - string(不再支持) 1.1.1 文本类型 - text 1.1.2 关键字类型 - keyword 1.2 数字类型 - 8种 1.3 日期类型 - date 1.4 布尔类型 - boolean 1.5 二进制型 - binary 1.6 范围类型 - range 2 复杂数据类型 2.1 数组类型 - array 2.2 对象类型 - object 2.3 嵌套类型 - nested 2.3.1 对象数组是如何存储的 2.3.2 用nes

一.   Elasticsearch的基本概念 term索引词,在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值.foo,Foo Foo几个单词是不相同的索引词.索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索. text文本是一段普通的非结构化文字,通常,文本会被分析称一个个的索引词,存储在elasticsearch的索引库中,为了让文本能够进行搜索,文本字段需要事先进行分析:当对文本中的关键词进行查询的时候,搜索引擎应该根据搜索条件搜索出原文本. analysi

一.基于词项与基于全文 所有查询会或多或少的执行相关度计算,但不是所有查询都有分析阶段. 和一些特殊的完全不会对文本进行操作的查询(如 bool 或 function_score )不同,文本查询可以划分成两大家族: 1.基于词项的查询 如 term 或 fuzzy 这样的底层查询不需要分析阶段,它们对单个词项进行操作.用 term 查询词项 Foo 只要在倒排索引中查找 准确词项 ,并且用 TF/IDF 算法为每个包含该词项的文档计算相关度评分 _score . 记住 term 查询只对倒排索

推荐博客: 阮一峰大神:http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html ElasticSearch 权威指南(中文版):https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html Elasticsearch教程:https://www.sojson.com/blog/81.html ik分词器下载地址:https://github.com/medc

2.2.创建索引 2.2.1.语法 创建索引的请求格式: 请求方式:PUT 请求路径:/索引库名 请求参数:json格式: { "settings": { "number_of_shards": 5, "number_of_replicas": 1 } } settings:索引库的设置 number_of_shards:分片数量 number_of_replicas:副本数量 2.3.查看索引设置 语法 Get请求可以帮我们查看索引信息,格式:

ElasticSearch 2 (14) - 深入搜索系列之全文搜索 摘要 在看过结构化搜索之后,我们看看怎样在全文字段中查找相关度最高的文档. 全文搜索两个最重要的方面是: 相关(relevance) 相关是将查询到相关的文档结果进行排名的一种能力,这种相关度可以是根据TF/IDF.地理位置相似性(geolocation).模糊相似,或者其他的一些算法得出. 分析(analysis) 将一个文本块转换为唯一的.规范化的token的过程,目的是为了(a)创建反向索引以及(b)查询反向索引. 当我

一. 结构化搜索 结构化搜索(Structured search) 是指有关探询那些具有内在结构数据的过程.比如日期.时间和数字都是结构化的:它们有精确的格式,我们可以对这些格式进行逻辑操作.比较常见的操作包括比较数字或时间的范围,或判定两个值的大小. 在结构化查询中,我们得到的结果 总是 非是即否,要么存于集合之中,要么存在集合之外.结构化查询不关心文件的相关度或评分:它简单的对文档包括或排除处理. 1.精确值查找 当进行精确值查找时, 我们会使用过滤器(filters).过滤器很重要,因为它