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如何合理的控制solr查询的命中的数量和质量?

在solr里面,如何合理的控制的命中的数量? 在一些日常的文章中或一些信息中,都有一些高频词,而这些高频词,在参与查询时,往往会造成,大量的结果集命中。 什么意思呢?...,分词后的情况如下: 车道 沟 北里 小庄 十里 香 饭店 注意,在整个索引库里面大部分要搜索的数据都含有北京和饭店两个词,所以这一下几乎会索引里面的所有数据都查询出来了,虽然查询排名还可以...这个东西直接用我们的全文检索框架是没法实现的,有个思路不错,就是我们对要搜索的词,提取出句子的主干,然后主干部分在检索时,是必须要命中的,如果不命中,就算该条数据与查询的词,相关性不大,这个方法不错,但前提是你如何在大规模的数据里面精准的提出这些精确的主干词呢...答案是肯定能做,只是需要另外设计了,这是最好的解决搜索的命中数量太多的办法。...&mm=80%25 然后查询即可,mm是最小匹配的数量,可以是个固定的值,也可也是个百分比,因为散仙是在solr的admin页面查询,所以需要把%替换成url字符%25,这样才能正确发送到solr的服务端

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如何让你的 Spark SQL 查询加速数十倍?

先来回答标题所提的问题,这里的答案是列存储,下面对列存储及在列存储加速 Spark SQL 查询速度进行介绍 列存储 什么是列存储 传统的数据库通常以行单位做数据存储,而列式存储(后文均以列存储简称)以列为单位做数据存储...优势 列存储相比于行存储主要有以下几个优势: 数据即索引,查询是可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低 IO 数据量(行存储没有索引查询时造成大量 IO,建立索引和物化视图代价较大) 只读取需要的列...Spark 原始支持 parquet 和 orc 两个列存储,下文的实践使用 parquet 使用 Parquet 加速 Spark SQL 查询 在我的实践中,使用的 Spark 版本是 2.0.0,...列存储耗时: 1.3s 加速 78 倍 当然,上文也提到了,列存储在查询需要读取多列时并不占优势: Sql: select f1, f2, f3...f17 from tbInRow/tbInParquet...limit 1 行存储耗时: 1.7s 列存储耗时: 1.9s 列存储带来的加速会因为不同的数据,不同的查询,不同的资源情况而不同,也许在你的实践中加速效果可能不如或比我这里例子的更好,这需要我们根据列存储的特性来善用之

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    如何在Kerberos的CDH使用Sentry实现Spark SQL的权限控制

    本文主要介绍当集群启用Kerberos和Sentry后,如何实现Spark SQL的权限管理。因为社区版Spark SQL并未做任何权限控制。...SQL操作的时候可以查询除授权表default.t1和default.test.name,这里依然可以查询test表的所有列。...Sentry只为fayson授予default.test.name和t1表的所有权限,而其他表则没有权限,对于只授权列权限的表,通过Spark-sql客户查询也会有权限问题。...执行SQL操作 查询授权的t1表 ? 查询只授权test.name列的表 ? ? 查看授权以外的表p1_text ?...因为Spark SQL CLI可以直接获取到正确的kinit用户,所以Spark SQL命令行的表权限一样可以通过HDFS的文件权限来控制。Fayson在上面省略的测试部分。

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    如何计算目录内文件的数量

    引言 使用tree命令来计算目录下的文件和子文件夹数量是一种非常简便的方法,这个命令以其能够以树状图的形式展示文件和文件夹而广为人知。...ISO 目录中的文件和子目录的信息。...-L — 用来指定要展示的目录树的层数,在上面的例子中设置为1。 -f — 让tree显示每个文件的完整路径。...你可以参考tree的手册页,了解更多实用的选项,包括一些配置文件和环境变量,以便更深入地理解tree的工作原理。...总结 本文[1]中,分享了一个关键技巧,它能够让您以一种新颖的方式使用tree工具,与传统的以树状图展示文件和目录不同。您可以通过查阅手册页中的多种tree选项来创造新的使用技巧。

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    如何控制golang协程的并发数量问题

    问题 最近搞压测,写了一个压测的工具,就是想通过go来实现一秒发多少个请求,然后我写了一段这样的代码,如下,当然压测的代码我就没有贴了,我贴了主要核心代码,主要是起一个定时器,然后通过但仅此去读定时器的通道...,这个是标准输出造成的。...解决方案 1:不同的应用程序,消耗的资源是不一样的。比较推荐的方式的是:应用程序来主动限制并发的协程数量。 关于上面的问题代码我们进行优化,通过channel来控制并发数。...}() } } } time.Sleep(2 * time.Hour) } 执行后,从日志中可以很容易看到,每秒钟只并发执行了 300 个任务,达到了协程并发控制的目的...2:调整系统资源的上限 可以使用 ulimit -n 999999,将同时打开的文件句柄数量调整为 999999 来解决这个问题

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    Spark sql 是如何优化执行的

    Spark SQL 端到端的完整优化流程主要包括两个阶段:Catalyst 优化器和 Tungsten。其中,Catalyst 优化器又包含逻辑优化和物理优化两个阶段。...为了把开发者的查询优化到极致,整个优化过程的运作机制设计得都很精密,因此我会用三讲的时间带你详细探讨。 下图就是这个过程的完整图示,你可以先通过它对优化流程有一个整体的认知。...图片 我们先来看一个例子,例子来自电子商务场景,业务需求很简单:给定交易事实表 transactions 和用户维度表 users,统计不同用户的交易额,数据源以 Parquet 的格式存储在分布式文件系统...因此,我们要先用 Parquet API 读取源文件。...val userFile: String = _ val usersDf = spark.read.parquet(userFile) usersDf.printSchema /** root |--

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    Spark如何读取Hbase特定查询的数据

    最近工作需要使用到Spark操作Hbase,上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理,但这次有所不同,这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理,简单的使用...Google查询了一下,发现实现方式还是比较简单的,用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下: 直接上代码如下: 上面的少量代码,已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据,然后统计出数量最后输出,当然上面只是一个简单的例子,重要的是能把hbase数据转换成RDD,只要转成...new对象,全部使用TableInputFormat下面的相关的常量,并赋值,最后执行的时候TableInputFormat会自动帮我们组装scan对象这一点通过看TableInputFormat的源码就能明白...: 上面代码中的常量,都可以conf.set的时候进行赋值,最后任务运行的时候会自动转换成scan,有兴趣的朋友可以自己尝试。

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    spark sql简单查询千亿级库表导致的问题

    一、问题现象 今天有客户咨询到我们,他们利用spark sql查询简单的sql: select * from datetable limit 5; //假设表名是datetable 结果报错内存溢出:...因此,我们用hive原生sql查询,发现不存在这个问题。 二、排查问题 经过分析,发现被查询的表数据量特别大,整个表有1000多亿行数据。...数据表存储在HDFS的目录结构也是: /${hive-warehouse}/dbname/tablename/dt=xxx/hour=xxx/files 根据之前使用spark sql的经验、以及逛社区查找的信息...三、验证结论 1、首先我们直接用spark sql查询: select * from datetable limit 5; 从日志可以查看出excutor在疯狂地扫描HDFS的文件: 而且这些被扫描的...HDFS文件,确实属于表的某个第一重分区的目录。

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    如何避免Spark SQL做数据导入时产生大量小文件

    另一方面,也会给Spark SQL等查询引擎造成查询性能的损耗,大量的数据分片信息以及对应产生的Task元信息也会给Spark Driver的内存造成压力,带来单点问题。...如何解决Spark SQL产生小文件问题 前面已经提到根据分区字段进行分区,除非每个分区下本身的数据较少,分区字段选择不合理,那么小文件问题基本上就不存在了,但也有可能由于shuffle引入新的数据倾斜问题...在Shuffle 阶段会自动的帮我们将数据尽量的合并成spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize(默认64m)的大小,以减少输出端写文件线程的总量...在解决数据倾斜问题的基础上,也只比纯按照分区字段进行distibute by多了39个文件。 总结 本文讲述的是如何在纯写SQL的场景下,如何用Spark SQL做数据导入时候,控制小文件的数量。...://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-24940 对于Spark 3.0 以上版本的用户,可以使用自适应查询(AQE)功能,设置spark.sql.adaptive.enabled

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    Spark SQL是如何选择join策略的?

    前言 我们都知道,Spark SQL上主要有三种实现join的策略,分别是Broadcast hash join、Shuffle hash join、Sort merge join。...Catalyst在由优化的逻辑计划生成物理计划的过程中,会根据org.apache.spark.sql.execution.SparkStrategies类中JoinSelection对象提供的规则按顺序确定...表如何被广播 如果有某个表的大小小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数规定的值(默认值是10MB,可修改),那么它会被自动广播出去。对应代码如下。...当逻辑计划的数据量小于广播阈值与Shuffle分区数的乘积,即小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * spark.sql.shuffle.partitions时...这个要求不高,所以Spark SQL中非小表的join都会采用此策略。

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    【LangChain系列】【与SQL交互时如何得到更好的结果&输出的查询结果验证方案】

    生产化:使用 LangSmith 检查、监控和评估您的链条,以便您可以自信地持续优化和部署。部署:使用 LangServe 将任何链转换为 API。二、在SQL问答时如何更好的提示?.../chinook-database/master/ChinookDatabase/DataSources/Chinook_Sqlite.sql# 将脚本粘贴到Chinook_Sqlite.sql文件内后...没有这个,它将无法编写有效的查询。我们的数据库提供了一些方便的方法来提供相关的上下文。具体来说,我们可以从每个表中获取表名、表的概要和行示例。...:2-7、添加自然语言->SQL示例概述: 在Prompt中包含将自然语言问题转换为针对数据库的有效SQL查询的示例,通常会提高模型性能,特别是对于复杂查询。...SQL query:*2-8、验证输出结果SQL问答的二次验证:构建思维链构建提示词,让模型二次检查SQL语句的准确性构建完整思维链from langchain_core.output_parsers

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    SQL 教程:如何编写更佳的查询

    O表示法,从而在执行查询之前,搞清楚执行计划的时间复杂度;最后, 我们会大致获得一些关于如何进一步调整查询的指示。...除此之外,可以肯定地说,较新的技术也已经拥抱了SQL,比如Hive(一种用于查询和管理大数据集的类SQL查询语言接口)和Spark SQL(可用于执行SQL查询)。...解析器为输入的查询创建一个内部表示,然后将此内部表示作为输出,传给重写引擎。 然后,优化器的任务是找到给定查询的最优执行或查询计划。执行计划准确地定义了每个操作使用什么算法,以及如何协调操作的执行。...将如何获取数据留给确定查询实现的内部机制:让数据库引擎确定执行查询的最佳算法或处理逻辑。...查询优化 正如在介绍中所看到的那样,我们可能需要手动检查和调整优化器生成的计划。在这种情况下,我们将需要通过查看查询计划来再次分析查询。 要控制此计划,我们得用数据库管理系统提供的工具。

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    干货 | Go开发中,如何有效控制Goroutine的并发数量

    那是不是意味着我们在开发过程中,可以随心所欲的调用协程,而不关心它的数量呢? 答案当然是否定的。我们在开发过程中,如果不对Goroutine加以控制而进行滥用的话,可能会导致服务程序整体崩溃。...为了避免上图这种情况,下面会简单的介绍一下Goroutine以及在我们日常开发中如何控制Goroutine的数量。 一、基本介绍 工欲善其事必先利其器。...进程需要一些资源才能完成工作,如CPU使用时间、存储器、文件以及I/O设备,且为依序逐一进行,也就是每个CPU核心任何时间内仅能运行一项进程。进程的局限是创建、撤销和切换的开销比较大。...回到开头的问题,如何控制Goroutine的数量?相信有过开发经验的人,第一想法是生成协程池,通过协程池控制连接的数量,这样每次连接都从协程池里去拿。在Golang开发中需要协程池吗?...因此剩余的 goroutine 没来及把值输出,程序就已经中断了 思考2:代码中channel数据结构为什么定义struct,而不定义成bool这种类型呢?

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    spark2 sql读取json文件的格式要求

    问题导读 1.spark2 sql如何读取json文件? 2.spark2读取json格式文件有什么要求? 3.spark2是如何处理对于带有表名信息的json文件的?...spark有多个数据源,json是其中一种。那么对于json格式的数据,spark在操作的过程中,可能会遇到哪些问题? 这里首先我们需要对json格式的数据有一定的了解。...上面内容保存为文件people.json,然后上传到hdfs的跟路径,进入spark-shell,读取json文件 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...既然目前spark是这么做,那么我们该如何做,才能让spark正确的读取? 我们来尝试下面格式的json文件 [Plain Text] 纯文本查看 复制代码 ?...peopleDF.show 这时候我们看到它能正确的显示数据了。 从上面我们看出spark对于json文件,不是什么格式都是可以的,需要做一定的修改,才能正确读取,相信以后spark会有所改进。

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    Hive、SparkSQL是如何决定写文件的数量的?

    ---- Hive自身和Spark都提供了对Hive的SQL支持,用SQL的交互方式操作Hive底层的HDFS文件,两种方式在写文件的时候有一些区别: 1....从执行日志中可以看到整个任务启用了62个mapper和1个reducer,由于最终写数据的过程是在reducer中完成,所以最终写数据的文件数量也应该只有1个。...reducer数量的规则如下: Hive自己如何确定reduce数: reduce个数的设定极大影响任务执行效率,不指定reduce个数的情况下,Hive会猜测确定一个reduce个数,基于以下两个设定...的输出)总大小不超过1G,那么只会有一个reduce任务; Spark SQL 2.1 without shuffle Spark SQL也可以在hive中操作文件,执行命令 spark.sql("insert...造成压力,读写性能变差,为了解决这种小文件问题,spark新的版本(笔者使用2.4.0.cloudera2版本)中支持了动态规划shuffle过程,需要配置spark.sql.adaptive.enabled

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    Java 如何获取控制台日志输出的信息? WriterAppender 可以实现? 配置文件如何配置

    一:关于lo4j.properties 文件的配置 og4j.rootLogger=info,stdout,R,WriterAppender # log to console log4j.appender.stdout...log4j.logger.java.sql.Connection=DEBUG log4j.logger.java.sql.Statement=DEBUG log4j.logger.java.sql.PreparedStatement...log4j.appender.workItem.layout.ConversionPattern= %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%p]-[%c:%L] %m%n ##log4j.WriterAppender(将日志信息以流格式发送到任意指定的地方...org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.WriterAppender.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} - %p - %m%n 二;Java代码获取控制台日志信息数据....sendText(scanner.nextLine()); } Log4JUtil.makeLogData(); } catch (Exception e) { } 最后你可以添加你自定义的代码了

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