RDD代表Resilient Distributed Dataset（弹性分不输计算数据集），它们是可以在多个节点上运行和操作的数据，从而能够实现高效并行计算的效果。RDD是不可变数据，这意味着一旦创建了RDD，就无法直接对其进行修改。此外，RDD也具有容错能力，因此在发生任何故障时，它们会自动恢复。
历经大约3个月时间，Apache Hudi 社区终于发布了0.5.1版本，这是Apache Hudi发布的第二个Apache版本，该版本中一些关键点如下
离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于隐语义模型的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于内容的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于物品的协同过滤推荐（相似推荐）
Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark，您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库，他们才能实现这一目标。 这里不介绍PySpark的环境设置，主要介绍一些实例，以便快速上手。
1、高性能，官方号称 100x faster，因为可以全内存运行，性能提升肯定是很明显的；
ES在查询过程中比较多遇到符合查询，既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理，本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES。
dataframe与dataset统一，dataframe只是dataset[Row]的类型别名
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext}
用户可视化：主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示， 主体采用 AngularJS2 进行实现，部署在 Apache 服务上。（或者可以部署在 Nginx 上） 综合业务服务：主要实现 JavaEE 层面整体的业务逻辑，通过 Spring 进行构建，对接业务需求。部署在 Tomcat 上。 【数据存储部分】 业务数据库：项目采用广泛应用的文档数据库 MongDB 作为主数据库，主要负责平台业务逻辑数据的存储。 搜索服务器：项目采用 ElasticSearch 作为模糊检索服务器，通过利用 ES 强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。 缓存数据库：项目采用 Redis 作为缓存数据库，主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。 【离线推荐部分】 离线统计服务：批处理统计性业务采用 Spark Core + Spark SQL 进行实现，实现对指标类数据的统计任务。 离线推荐服务：离线推荐业务采用 Spark Core + Spark MLlib 进行实现，采用 ALS 算法进行实现。 工作调度服务：对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度，采用 Azkaban 进行任务的调度。 【实时推荐部分】 日志采集服务：通过利用 Flume-ng 对业务平台中用户对于电影的一次评分行为进行采集，实时发送到 Kafka 集群。 消息缓冲服务：项目采用 Kafka 作为流式数据的缓存组件，接受来自 Flume 的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。 实时推荐服务：项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统，通过接收 Kafka 中缓存的数据，通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理，并将结果合并更新到 MongoDB 数据库。
一，准备阶段 MongoDB Connector for spark是的spark操作mongodb数据很简单，这样方便使用spark去分析mongodb数据，sql分析，流式处理，机器学习，图计算。 要求： 1),要有mongodb和spark的基础 2),mongodb要求是2.6以上 3),Spark 1.6.x 4),Scala 2.10.x 使用mongo-spark-connector_2.10 5),Scala 2.11.x 使用mongo-spark-connector_2.11 <depe
将查询内部的结果文档得分都设定为1或者boost的值，多用于结合bool查询实现自定义得分
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
刚接触编程那会记得用 Bitmap 的 0 和 1 位来标识数据是否存在，主要用于排序；
项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托，以某电商网站真实业务数据架构为基础，构建了符合教学体系的一体化的电商推荐系统，包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。
添加针对scala文件的编译插件 ------------------------------ <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xml
这是一篇关于西北基因组中心的Deborah Siegel和华盛顿大学联合Databricks的Denny Lee，就ADAM和Spark基因组变异分析方面的合作的专访。
在 基础入门 中涵盖了基本工具并对它们有足够详细的描述，这让我们能够开始用 Elasticsearch 搜索数据。 用不了多长时间，就会发现我们想要的更多：希望查询匹配更灵活，排名结果更精确，不同问题域下搜索更具体。
要在 Windows 系统上安装 MongoDB，首先需要在 MongoDB 的官网（https://www.mongodb.com/try/download/community）下载 MongoDB 的安装包，如下图所示：
Apache Spark于 7 月 18 日发布了最新的安全公告，其中包含一个 shell 命令注入漏洞(CVE-2022-33891)。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，支持多个EB级数据源的分析工作负载。Presto用于低延迟的交互式用例以及Meta的长时间运行的ETL作业。它最初于2013年在Meta推出，并于2019年捐赠给Linux基金会。在过去的十年中，随着Meta数据量的超级增长以及新的SQL分析需求，维护查询延迟和可扩展性对Presto提出了令人印象深刻的挑战。其中一个最重要的优先事项是确保查询可靠性不会随着向更小、更弹性的容器分配的转变而退化，这需要查询在显著较小的内存余量下运行，并且可以随时被抢占。此外，来自机器学习、隐私政策和图形分析的新需求已经促使Presto维护者超越传统的数据分析。在本文中，我们讨论了近年来几个成功的演变，这些演变在Meta的生产环境中将Presto的延迟和可扩展性提高了数个数量级。其中一些值得注意的是分层缓存、本地矢量化执行引擎、物化视图和Presto on Spark。通过这些新的能力，我们已经弃用了或正在弃用各种传统的查询引擎，以便Presto成为为整个数据仓库服务的单一组件，用于交互式、自适应、ETL和图形处理工作负载。
在开发过程中，我们经常遇到各种各样的错误。这篇文章将介绍如何解决一种常见的编译错误：[ERROR] /Users/jack/book/lightsword/src/main/scala/com/springboot/in/action/filter/LoginFilter.scala:28: error: ambiguous reference to overloaded definition。这种错误通常意味着在某个方法调用中存在重载定义的引用模糊问题。下面是一些解决该错误的常见方法。
今天来说一个Java中处理大文本字符串虑重的两个解决方案。 相信大家在实际工作中都遇到过数据重复的问题， 当然也就存在虑重的工作。 比如数据库中需要对同一个字段进行虑重， 大多数情况下我们直接使用Set就能解决问题， 今天我所说的这个大文本虑重是什么含义呢？一起来看看需求吧。 需求: 公司SEO人员给了我一个文本文件， 里面大概有三千多万行字符串， 他们的要求是希望我用最短的时间把这个文本文件重复的给删除掉。 起初我想的直接用excle去处理吧， 当时 因为这个文件都达到了几百兆， 所以编辑修改起来都
ES的搜索请求执行流程如图1所示。图中索引包含两个分片，每个分片有一个副本分片。在给文档定位和评分后，缺省只会获取排名前10的文档。REST API搜索请求被发送到所连接的节点，该节点根据要查询的索引，将这个请求依次发送到所有的相关分片（主分片或者副本分片）。从所有分片收集到足够的排序和排名信息后，只有包含所需文档的分片被要求返回相关内容。这种搜索路由的行为是可配置的，图1展示的默认行为，称为查询后获取（query_then_fetch）。
Django数据库抽象API描述了使用Django查询来添加、删除、查询和修改单个对象的方法。然而，有时需要根据一组对象聚合您想要获得的值。本主题指南介绍如何使用Django查询生成和返回聚合值。
1、概述 本文简要描述ES查询性能的优化过程。忽略很多细节，其实整个过程并不顺利，因为并没有一个明确的指引，教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景，还是需要自己摸索一番。比如用filter过滤取代query查询，明明官方文档说filter速度更快。但应用到我们业务来，一开始却没有明显效果。经过反复测试，发现虽然filter可以省略计算分数的环节，但我们的业务查询场景，一次返回数据量不会很多，最大的瓶颈不在于打分，而在于range过滤和排序。可是range过滤和排序，这方面在网上却很少
Hadoop生态系统主要包括：Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume、ZooKeeper、Mahout、Spark、Storm、Shark、Phoenix、Tez、Ambari。
Apache Spark是基于Hadoop MapReduce的数据分析引擎，它有助于快速处理大数据。它克服了Hadoop的限制，正在成为最流行的大数据分析框架。
DSL是Domain Specific Language的缩写，指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决，因而比通用编程语言更有效率。
1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
除了确定文档是否匹配外，查询子句还计算了表示文档与其他文档相比匹配程度的_score。
分享这篇文章是因为在SQL JOIN，你想知道的应该都有这篇文章中有个小伙伴问我，ON和WEHRE执行的顺序是怎样的，并且SQL执行顺序在面试中也经常被问，所以把姜承尧大佬《MySQL技术内幕 SQL编程》中关于SQL执行顺序的部分简单概述了一下，并配上例子，有想深入了解的可以去看书
本文主要介绍了如何从零开始学习Spark，包括安装、部署、数据操作、函数编程、机器学习等方面的内容。作者以实际例子为引子，采用通俗易懂的语言，详细介绍了Spark的基本概念、操作、优化和调试方法，为初学者提供了一套系统的学习方案。
在查询上下文中，查询子句关注“ 此文档与该查询子句的匹配程度如何？”，除了确定文档是否匹配之外，查询子句还计算_score元字段中的相关性得分 。
原文链接：https://www.cnblogs.com/jingqi/p/7425423.html
快速判重：布隆过滤器。 给定数据排序： 1.常见排序算法 2.BitMap 算法， 数据量小的时间复杂度、空间复杂度比较大如(10、122、10万)。但是适应于密集的情况，有明显优势。
Elasticsearch支持很多查询方式，其中一种就是DSL，它是把请求写在JSON里面，然后进行相关的查询。 举个DSL例子 GET _search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "Elasticsearch" }} ], "filter"
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（一） 主要内容：CRUD操作简介，插入文档，查询文档。 CRUD操作包括创建、读取、更新和删除文档。 创建操作 执行创建或者插入操作可向集合中添加文档。如果集合不存在，插入操作会创建此集合。 MongoDB提供下列方法向集合中插入文档： db.collection.insert() db.collection.insertOne() 3.2版本新增 db.collection.insertMany(
Django数据库抽象API描述了使用Django查询来增删查改单个对象的方法。然而，你有时候会想要获取从一组对象导出的值或者是聚合一组对象。这份指南描述了通过Django查询来生成和返回聚合值的方法。
行为参数化本质上是一块代码并使其可用而不执行它。例如，它可以传递给方法。由于Java 8引入了lambdas（最后），现在可以使用匿名函数来参数化方法的行为。如果您熟悉Javascript，Scala，Groovy或内置lambdas的任何其他语言，那么您可能一直在使用行为参数化。
之前有分享过一篇笔记：Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则，这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
花了两天时间研究了下，最终确定写一个关于爬虫教程，名字叫做数据采集从入门到放弃，会寄托在Github Pages上，使用mkdocs创作和管理。
在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关，您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
FilterRegistrationBean 能够在 Servlet 3.0 + 容器注册过滤器，作为一个Spring bean注册的. 它的一些方法如下：
JAVA相关 1-1）List 与set 的区别？ 老掉牙的问题了，还在这里老生常谈：List特点：元素有放入顺序，元素可重复 ，Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复。 1-2）数据库的三大范式？ 原子性、一致性、唯一性 1-3）java 的io类的图解 1-4）对象与引用对象的区别 对象就是好没有初始化的对象，引用对象即使对这个对象进行了初始化，这个初始化可以使自己的直接new的也可以是直接其他的赋值的，那么背new或者背其他赋值的我们叫做是引用对象，最大的区别于 1-5）谈谈你对反射机制的理解及其
在《基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计》这篇文章中，博主为大家介绍了基于服务器 log 的热门页面浏览量统计。 最后通过运行结果的验证，我们发现，从 web 服务器 log 中得到的 url，往往更多的是请求某个资源地址（/*.js、/*.css），如果要针对页面进行统计往往还需要进行过滤。而在实际电商应用中，相比每个单独页面的访问量，我们可能更加关心整个电商网站的网络流量。这个指标，除了合并之前每个页面的统计结果之外，还可以通过统计埋点日志数据中的“pv”行为来得到…
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