Apache Drill是一款开源的数据探索工具，一个分布式SQL查询和分析引擎。它包含了很多专有的设计，来进行高性能分析，支持半结构化数据源（JSON、XML和日志等）和基于应用不断创新的数据格式。在此基础上，Drill不仅支持行业标准的 ANSI SQL，做到开箱即用和快速上手，还支持大数据生态的集成，如 Apache Hive 和 Apache Hbase 等存储系统，即插即用的部署方式。
Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像S
Drill 是一个用于大数据探索的 Apache 开源 SQL 查询引擎。 Drill 的设计初衷是支持对来自现代大数据应用程序的半结构化和快速发展的数据进行高性能分析，同时仍然提供行业标准查询语言 ANSI SQL 的熟悉度和生态系统。 Drill 提供与现有 Apache Hive 和 Apache HBase 部署的即插即用集成。
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言，用来访问和操作数据库系统。SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。
大数据利器.xls 类别 名称 官网 备注 查询引擎 Phoenix https://phoenix.apache.org/ Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写 Kylin http://kylin.io eBay开源的基于Hadoop的分布式OLAP分析引擎，旨在减
在当今的数字革命浪潮中，大数据成为公司企业分析客户行为和提供个性化定制服务的有力工具，大数据切切实实地帮助这些公司进行交叉销售，提高客户体验，并带来更多的利润。 随着大数据市场的稳步发展，越来越多的公司开始部署大数据驱动战略。 Apache Hadoop是目前最成熟的大数据分析工具，但是市场上也不乏其他优秀的大数据工具。目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的角度洞察你所在的行业。 以下介绍18种功能实用的大数据工具： Avro：由Doug Cutting公司研发，可用于编码Hadoop文
本文作者：秦陇纪 本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科
市面上比较流行的数据库管理工具主要有Navicat、DBeaver、SQLyog等等，Navicat是其中的无冕之王，其拳头产品Navicat Premium可满足现今数据库管理系统（支持单一程序同時连接多达7种数据库：MySQL、MariaDB、SQL Server、SQLite、Oracle、MongoDB和PostgreSQL数据库。）的常用功能，包括存储过程、事件、触发器、函数、视图等。但是Navicat是收费软件，虽然可以破解，但是还是比较麻烦，而且在查看表结构和表内容时切换不是很方便。
翻译：秦陇纪等人 摘自：数据简化DataSimp 本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科学教育和知识分享，提高数据科学人员素质。 数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上，包括数学、概率模型、统计学、机器学习、数据仓库、可视化等。在实际应用中，数据科学包括数据的收集、清洗、分析、可视化以及数据应用整个迭代过程，最终帮助组织制定正确的发展决策数据科学的
BI工具是数据分析的得力武器，目前市场上有很多BI软件，众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等，其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通，用好一个就够了，重要的是分析思维。
本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科学教育和知识分享，提高数据科学人员素质。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
【Flink】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
摘要：本文以电影推荐为例介绍推荐引擎各部分的协同工作，关键部分是基于Apache Mahout的协同过滤算法来建立和训练机器学习模型，以及基于Elasticsearch的搜索技术来简化推荐系统的开发。 推荐引擎根据用户的特定需求帮助用户缩小选择范围。在这篇文章中，我们一起来探秘推荐引擎各部分是如何协同工作的。我们将根据电影评分数据，用协同过滤的方法来推荐电影。其关键部分是基于Apache Mahout的协同过滤算法来建立和训练机器学习模型，以及基于Elasticsearch的搜索技术来简化推荐系统的开发。
ElasticSearch 作为一款常见的搜索引擎，在项目中随时会用到。为方便在项目中访问 ElasticSearch，Spring 官方封装了对 ElasticSearch 的支持。通过 Spring Data 的 ElasticSearch 模块，我们可以方便地使用 ElasticSearch。 本文主要涉及的知识点有： ElasticSearch 的使用场景和技术。 spring-data-elasticsearch 中 Operations 和 Repository 相关技术的使用。 如何在 Spr
腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之MR&Hive篇
优点： 1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 2.Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 3.处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。 4.Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 5.各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点：
类别 名称 （可重点关注加粗部分） 官网 备注 查询引擎 Phoenix https://phoenix.apache.org/ Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写 Presto http://prestodb.io/ Facebook开源的分布式SQL查询引擎，适用
腾讯云作为国内领先的云计算服务商之一，提供了多种云计算服务，包括计算、存储、数据库、网络、安全、人工智能、大数据、物联网等领域，以满足不同客户的需求。为适应不同的应用场景和需求，其提供的主要功能包括：
数据管理比以往更加复杂，到处都是大数据，包括每个人的想法以及不同的形式:广告 , 社交图谱,信息流 ,推荐 ,市场, 健康, 安全, 政府等等。 过去的三年里，成千上万的技术必须处理汇合在一起的大数据获取，管理和分析; 技术选型对IT部门来说是一件艰巨的任务，因为在大多数时间里没有一个综合的方法来用于选型.
那么问题来了，我们如何在后端通过技术方式快速的实现 es 中内嵌对象的数据查询呢？
类别名称官网备注（可重点关注加粗部分）查询引擎Phoenixhttps://phoenix.apache.org/Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写Prestohttp://prestodb.io/Facebook开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节Sharkhttp://shark.cs.berkeley.edu/Spark上的SQL执行引擎，已演化成Spark-SQL和Hive on SparkPigh
干线运输指的是运输的主干线, 在主干线上有最大的运力,一般快件的运行都是由支线去向主干线去汇集, 由主干线运输过去
操作Elasticsearch的客户端有很多，SpringBoot也提供了方式去操作，这里介绍另外一种方式去使用Elasticsearch --- JestClient
在Elastic，我们的使命是将Apache Lucene打造成最佳的向量数据库，并持续优化Elasticsearch，使其成为搜索和RAG检索平台的最佳选择。我们对Lucene的投入是关键，以确保Elasticsearch的每次发布都带来更快的性能和更大的规模。
机票业务看起来简单，实际上整个流程的处理链条很长，调用关系也非常复杂，上下游涉及的各类日志种类约60个，每种日志都有独立格式和请求/响应报文，日生产的日志数据量约50-100亿，如果时间范围再扩大到15天，数据量轻松的达到千亿级以上。
Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，建立在 Apache Lucene 基础上。它提供了一个可扩展的、实时的搜索和分析平台，用于处理和分析大规模的结构化和非结构化数据。 在类实时读写与全文检索上有极大的优势。
随着互联网和移动互联网的发展，时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下，在过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、
最近在Elastic官网blog的这篇文章引起了许多人的注意——Investigative analysis of disjointed data in Elasticsearch with the Siren Platform （利用Siren平台对Elasticsearch中的非联接（disjointed）数据进行调查分析）
摘要：Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实时的方式存储，搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计，但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景，索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程，以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。
随着互联网和移动互联网的发展，时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下，在过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、Sp
OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点：
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了全文搜索，基于全文搜索 Solr，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步，而且是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索--ES。
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-query-string-query.html#query-string-syntax
原文链接www.cnblogs.com/jajian/p/9801154.html 前言 最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。 而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。 所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索 ES。其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题。 但是先不考虑本
Spring Data 是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持 map-reduce 框架和云计 算数据服务。Spring Data 可以极大的简化 JPA（Elasticsearch ......）的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了 CRUD 外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
通过遵循这个成长路径，你可以逐步成为一名出色的 Elastic Stack 架构师。
包括最大值（max）、最小值（min）、平均值（avg）、求和（sum）、总数（count）、 去重后求总数（cardinality）、返回所有度量类型的统计（stats）等等。
在你向一些大神请教的时候，他可能也会推荐你学习这两个高级编程语言，然后顺便在推荐你了解一下SQL以及Math。如果讲究点的，可能还会传授你一些Spark、AWS/云计算的经验。
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