一.词项相似度 elasticsearch支持拼写纠错,其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算:今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法: 二.数据准备 计算词项相似度,就需要首先将词项向量化:我们可以使用以下两种方法 字符向量化,其将每个字符映射为一个唯一的数字,我们可以直接使用字符编码即可: import numpy as np def vectorize_words(words): lower_words = [word.lower() for word in words]

关注我 转载请务必注明原创地址为:http://www.54tianzhisheng.cn/2018/08/12/es-code03/ 前提 上篇文章写完了 ES 流程启动的一部分,main 方法都入口,以及创建 Elasticsearch 运行的必须环境以及相关配置,接着就是创建该环境的节点了. Node 的创建 看下新建节点的代码:(代码比较多,这里是比较关键的地方,我就把注释直接写在代码上面了,实在不好拆开这段代码,300 多行代码) public Node(Environment env

关注我 转载请务必注明原创地址为:http://www.54tianzhisheng.cn/2018/08/11/es-code02/ 前提 上篇文章写了 ElasticSearch 源码解析 -- 环境搭建 ,其中里面说了启动 打开 server 模块下的 Elasticsearch 类:org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch,运行里面的 main 函数就可以启动 ElasticSearch 了,这篇文章讲讲启动流程,因为篇幅会很多,所以分了两篇来写

ElasticSearch源码解析(五):排序(评分公式) 转载自:http://blog.csdn.net/molong1208/article/details/50623948   一.目的 一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块,一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下,都是按照打分的高低进行一个默认排序的,所以如果正式使用的话,必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以,否则被问起来为什么这个在前面,那个在后面不好办,因此对Elasticsearch的打分策略详细的看了下,虽然

转载自:http://www.sohu.com/a/154105465_354963 随着Splunk越来越被大家熟知和认可,现在市面上也不断涌各种同类产品,作为大数据搜索界的翘楚Splunk和ElasticSearch,绝对值得我们去学习,探索和使用,因此为了造福Splunk的铁粉和新粉们,小编特邀了Splunk的资深架构师,江湖人称“陶指导”的陶刚为大家就架构,功能,产品线,概念等方面将Splunk和ElasticSearch做了一下全方位的对比,希望能够给大家在制定大数据搜索方案的时候有所

1.集群监控 集群监控主要包括两个方面的内容,分别是集群健康情况和集群的运行状态. 集群健康状态可以通过以下api获取: http://ip:9200/_cluster/health?pretty 关键指标说明: status: #集群状态,分为green.yellow和red. number_of_nodes/number_of_data_nodes: #集群的节点数和数据节点数. active_primary_shards: #集群中所有活跃的主分片数. active_shards: #集群

ElasticSearch是面向文档的,它不仅仅可以存储整个对象或则文档(document),还会索引(index)每个文档的内容使它可以被快速的检索.ElasticSearch和关系型数据库的对比如下: Relational DB ==> databases ==> tables ==> rows ==> columns ElasticSearch ==> Indices ==> types ==> documents ==> fields Elastic

关注我 转载请务必注明原创地址为:http://www.54tianzhisheng.cn/2018/08/25/es-code01/ 软件环境 1.Intellij Idea:2018.2版本 2.Elasticsearch 源码版本: 6.3.2 3.JDK:10.0.2 4.Gradle : 建议 4.5 及以上版本 5.Macbook Pro 2017 安装 ElasticSearch 去 https://www.elastic.co/downloads/past-releases 这里

在之前学习Redis的过程中,我就是一边通过文档/视频学习,一边阅读源码.我发现两种方法可以相辅相成,互相补充.阅读文档可以帮助我们快速了解某个功能,阅读源码有助于我们更深入的理解这一功能的实现及思想. 因此,在学习 Elasticsearch 的时候我也准备采用这样的模式.所以,从今天开始,我会定期更新学习 Elasticsearch 源码的收获.在开始学习之前,需要先把环境准备好.所以今天就先分享一下准备环境的过程. 软件环境 Intellij Idea:2020.1版本 JDK 12 Gr

利用一个小demo来对二维码进行学习,总共四个界面(主界面,生成二维码界面,识别二维码界面,扫描二维码界面)   一.二维码的介绍   1.什么是二维码?        二维条码/二维码是用某种特定的几何图形按一定规律在平面分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的      总结: 用图形记录标记一些信息,方便通过图形识别来获取信息   2 应用场景      信息获取(名片.地图.WIFI密码.资料)      手机电商(用户扫码.手机直接购物下单)      手机支付(扫描商品二维码,通过银行

我们都知道JAVA中A++和++A在用法上的区别,都是自增,A++是先取值再自增,++A是先自增再取值,那么为什么会是这样的呢? 1.关于A++和++A的区别,下面的来看个例子: public class PlusPlusDemo { public static void main(String[] args) { test(); } public static void test() { int a = 10; System.out.println(a++);//结果为10,但是a的值最终为1

kibana中输入:GET /_search 会返回一下结果: { "took": 9, # took:整个搜索请求花费多少毫秒 "timed_out": false, "_shards": { # shards:shards fail的条件,primary和replica全部挂掉,不影响其他shard. # 默认情况,一个搜索请求,会发送到一个index的所有primary shard上: # 当然,一个primary shard可能会有多个r

Elasticsearch日志分析系统 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.什么是Elasticsearch 一个采用Restful API标准的高扩展性的和高可用性的实时数据分析的全文搜索工具.高扩展性体现在Elasticsearch添加节点非常简单,基本新的节点无需做复杂的配置,接入Elasticsearch的集群就可以了,自动会被发现:高可用体现在Elasticsearch它是分布式的,每个节点它都有备份,所以down一两个节点不会出现任何问题的:实时数据

1.   Elasticsearch 常用API 1.1.数据输入与输出 1.1.1.Elasticsearch 文档   #在 Elasticsearch 中,术语 文档 有着特定的含义.它是指最顶层或者根对象, 这个根对象被序列化成 JSON 并存储到 Elasticsearch 中,指定了唯一 ID. 1.1.2.文档元数据 #一个文档不仅仅包含它的数据 ,也包含 元数据 —— 有关 文档的信息. 三个必须的元数据元素如下: _index:文档在哪存放 _type:文档表示的对象类别 _i

从上方插件官网中下载适合的dist包,然后解压.进入bin目录,可以看到一堆sh脚本.在bin目录下创建一个test.sh: bin=/home/csonezp/Dev/elasticsearch-jdbc-2.3.1.0/binlib=/home/csonezp/Dev/elasticsearch-jdbc-2.3.1.0/libecho '{"type" : "jdbc","statefile" : "statefile.json&

一.软件版本 操作系统:CentOS-6.5-x86_64 ES版本:5.0 主机:192.168.63.246 主机: 192.168.63.242 二.部署环境规划:   1. 需求:jdk版本:open-jdk.1.8 [root@www config]# java -version openjdk version "1.8.0_101" OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_101-b13) OpenJDK 64-Bit Server

Java REST客户端有两种风格: Java低级别REST客户端(Java Low Level REST Client,以后都简称低级客户端算了,难得码字):Elasticsearch的官方low-level客户端. 它允许通过http与Elasticsearch集群进行通信. 请求编码和响应解码. 它与所有Elasticsearch版本兼容.Java高级REST客户端(Java High Level REST Client,以后都简称高级客户端):Elasticsearch的官方high-l

Java REST客户端有两种风格: Java低级别REST客户端(Java Low Level REST Client,以后都简称低级客户端算了,难得码字):Elasticsearch的官方low-level客户端. 它允许通过http与Elasticsearch集群进行通信. 不会对请求进行编码和响应解码. 它与所有Elasticsearch版本兼容.Java高级REST客户端(Java High Level REST Client,以后都简称高级客户端):Elasticsearch的官方h

一.ELK搜索引擎原理介绍 在使用搜索引擎是你可能会觉得很简单方便,只需要在搜索栏输入想要的关键字就能显示出想要的结果.但在这简单的操作背后是搜索引擎复杂的逻辑和许多组件协同工作的结果. 搜索引擎的组件一般可分为两大类:索引组件和搜索组件.在搜索之前搜索引擎必须把可搜索的所有数据做整合处理并构建索引(倒排索引),将所有数据构建成能被搜索的格式并存储起来,这就成为索引组件:能根据用户搜索并能从索引组件构建的索引中查询出用户想要的结果的组件称为搜索组件. ElasticSearch就属于搜索组件的一

本文主要简要介绍Elasticsearch单节点的启动和关闭流程.Elasticsearch版本:6.3.2 相关文章 1.Google Guice 快速入门 2.Elasticsearch 中的 Guice 3.教你编译调试Elasticsearch 6.3.2源码 4.Elasticsearch 6.3.2 启动过程 创建节点 Elasticsearch的启动引导类为 Bootstrap 类,在创建节点 Node 对象之前,Bootstrap 会解析配置和进行一些安全检查等 environm

前提 之前在源码阅读环境搭建文章中写过我遇到的一个问题迟迟没有解决,也一直困扰着我.问题如下,在启动的时候解决掉其他异常和报错后,最后剩下这个错误一直解决不了: [2018-08-01T09:44:27,370][ERROR][o.e.b.ElasticsearchUncaughtExceptionHandler] [] fatal error in thread [main], exiting java.lang.NoClassDefFoundError: org/elasticsearch/