我们在网上搜东西时，搜索引擎总是会把相关性高的内容显示在前面，相关性低的内容显示在后面。那么，搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢？这里介绍2种重要的权重度量方法：TF-IDF和BM25。
通过上一篇文章我们大致了解了'搜索引擎'的基本内容，包括'搜索引擎'的作用以及基本的实现过程：
2.索引 （正向索引 -> like %key% ; 反向索引 -> 先建关键词列表）
就拿百度说事吧，使用百度搜索引擎的时候，你会发现，卧槽，这什么玩意，前面的几个结果根本就不是老子要的东西，都是些推广的内容，而结果匹配度高的还排在老后面去了，百度这铲屎的干嘛吃的！这也不能怪百度，毕竟人家靠推广吃饭的，自然把交了钱的结果权值提高了 ！这算文档域加权的使用场景吧
beagle是linux的desktop search软件，跟winows下的google desktop search类似的东西，它可以搜索各种各样格式的文件，但是目前只是测试版，很多功能还不完善,但是基本上已经可以使用了，软件的原理跟普通的搜索引擎差不多，先需要启动beagle deamon 进程做文件索引，如果没有最新的具有硬盘数据修改通知功能的内核，beagle进程就需要一边又一边的不辞辛劳的查看用户目录数据，看是否有所改变，如果更新了最新的内核，内核在用户修改硬盘数据的时候，会给bea
ElasticSearch不只是全文检索引擎的领头羊，现在也是各个大厂标配的大数据平台之一，被广泛用于搜索加速，用户标签、画像系统、向量搜索等领域，它不是传统的关系型数据库，但这个信息爆炸，数据堆积的时代，我们获取知识的方式已经极大的改变，搜索、提问成了获取知识的第一手段。对ElasticSearch工程师的要求已经不亚于甚至超过了对DBA的要求。那么，要如何才能成为一个被认可的ElasticSearch工程师？希望这篇文章能够从一个开发工程师的角度，给大家带来帮助。
ES是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮我们从海量的数据中快速找到我们需要的内容。
Gravity 主题的灵感源自 spring.io 官网。Gravity 是一款专为技术写作型博客而打造的，适用于 Halo 平台的原创主题。Gravity 主题的设计沉稳而有力，没有过多的复杂的元素在内，这不仅使读者阅读文章时能有更好的体验，也能使撰写者创作出更好的wenzhang内容。
我们在使用百度和谷歌等搜索引擎的时候，你会发现，搜索引擎会把和我们输入的关键字以红色的字体显示，来突出显示结果的准确性，这就是高亮显示的使用场景
随着互联网数据规模的爆炸式增长, 如何从海量的历史, 实时数据中快速获取有用的信息, 变得越来越有挑战性. 一个中等的电商平台, 每天都要产生百万条原始数据, 上亿条用户行为数据. 一般来说, 电商数据一般有3种主要类型的数据系统:
ElasticSearch 6.x 全文检索相关内容官方文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/full-text-queries.html
1、这是我们SI-API平时查询日志的面板，数据是从Elasticsearch里获取的，查询的语法为lucence语法.
项目中我们总是用 Kibana 界面来搜索测试或生产环境下的日志，来看下有没有异常信息。Kibana 就是我们常说的 ELK 中的 K。
项目中我们总是用 Kibana 界面来搜索测试或生产环境下的日志，来看下有没有异常信息。Kibana 就是 我们常说的 ELK 中的 K。
Solr它是一种开放源码的、基于 Lucene Java 的搜索服务器，易于加入到 Web 应用程序中。Solr 提供了层面搜索(就是统计)、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括XML/XSLT 和JSON等格式）。Solr是一个高性能，采用Java开发，
如果需要存放有很多链接的数据库，RDBMS不能提供用于遍历大量数据的性能。Graph Database提供了这种需要的性能。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-query-string-query.html#query-string-syntax
正好最近业务需要，趁机学习一下ElasticSearch的使用，实际项目开发实战中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，当搜索做到一定程度时，维护和扩展起来难度就会慢慢变大，所以很多公司都会把搜索单独独立出一个模块，用ElasticSearch等来实现。
Author：Gorit Date：2021/4/7 Refer：各种同类文章参考融合 + 自己的思考总结 2021年发表博文： 16/50
信息超负荷问题解决方案: 新的用户接口/智能代理 Lucene是一个高性能,可伸缩的信息搜索库,可以为应用程序添加索引和搜索能力. 版本: java/Perl/Python/C++/net 搜索引擎的核心是索引 搜索的质量用精确度和召回率来描述,召回率衡量系统搜索到相关文档的能力,精确度描述过滤不相关的能力
计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引（记录出现的次数和位置），当用户查询时，检索程序根据索引进行查找， 并将查找结果反馈给用户。
最近在熟悉公司内部的埋点采集，发现数据架构最后是存放到apache pinot库的，因为之前从来没见过，所以有了本文的学习文档。
1985 年，Cutting 毕业于美国斯坦福大学。在大学时代的头两年，Cutting 学习了诸如物理、地理等常规课程，所以说他并不是一开始就决心投身 IT 行业的，因为学费的压力，Cutting 开始意识到，自己必须学习一些更加实用、有趣的技能。这样，一方面可以帮助自己还清贷款，另一方面，也是为自己未来的生活做打算。因为斯坦福大学座落在 IT 行业的“圣地”硅谷，所以学习软件对年轻人来说是再自然不过的事情了。
用户多，不代表你服务器访问量大，访问量大不一定你服务器压力大！我们换成专业点的问题，高并发下怎么优化能避免服务器压力过大？
服务器软件项目的瓶颈的一般由于海量用户和高并发引起，其中罪魁祸首是关系型数据库。原因是关系型数据库存在以下的缺点：
前面几个章节我们使用到了 Lucene 的中文分词器 HanLPAnalyzer，它并不是 Lucene 自带的中文分词器。Lucene 确实自带了一些中文分词器，但是效果比较弱，在生产实践中多用第三方中文分词器。分词的效果直接影响到搜索的效果，比如默认的 HanLPAnalyser 对「北京大学」这个短语的处理是当成完整的一个词，搜索「北京」这个词汇就不一定能匹配到包含「北京大学」的文章。对语句的处理还需要过滤掉停用词，除掉诸于「的」、「他」、「是」等这样的辅助型词汇。如果是英文还需要注意消除时态对单词形式的影响，比如「drive」和「driven」、「take」和「taked」等。还有更加高级的领域例如同义词、近音词等处理同样也是分词器需要考虑的范畴。
新特性 支持lucence 6.x：索引性能提升 新增sliced scroll类型：并发遍历 新增profile API：查询优化 新增reindex：对数据进行重建 新增ingest节点 磁盘空间少一半；索引时间少一半；查询性能提升25%；IPV6也支持了 为什么快，底层使用的是Block k-d trees，核心思想是将数字类型编码成定长的字节数组，对定长的字节数组内容进行编码排序，然后来构建二叉树，然后依次递归构建，目前底层支持8个维度和最多每个维度16个字节，基本满足大部分场景。 等等 安装j
Elasticsearch是一个开源的分布式文档存储和搜索引擎，可以近乎实时地存储和检索数据结构，它很大程度上依赖于Apache Lucence--一个用Java编写的全文搜索引擎。
Index pattern：它指向一个或多个 Elasticsearch 的索引，并告诉 Kibana 想对哪些索引进行操作。
字段：以Json的键值对方式组织的多个字段。字段可以是对象类型、数组类型或者核心数据类型，字段可以与数据库列对应。
掌握这8步快速进阶java编程
Lucene是apache下的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网地址：https://lucene.apache.org/
当一个文档写入Lucence后是存储在内存中的，即使执行了refresh操作仍然是在文件系统缓存中，如果此时服务器宕机，那么这部分数据将会丢失。为此ES增加了translog， 当进行文档写操作时会先将文档写入Lucene，然后写入一份到translog，写入translog是落盘的(如果对可靠性要求不是很高，也可以设置异步落盘，可以提高性能，由配置index.translog.durability和index.translog.sync_interval控制)，这样就可以防止服务器宕机后数据的丢失。由于translog是追加写入，因此性能比较好。与传统的分布式系统不同，这里是先写入Lucene再写入translog，原因是写入Lucene可能会失败，为了减少写入失败回滚的复杂度，因此先写入Lucene。
前置要求：需要elasticsearch和Kibana，分词器，jdk版本保持一致。不然es可能跑不起来。
9. Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法？
先来整理一下我曾经学习Java的一个路线图吧，然后按照这个路线图来谈谈我的一些感受。
这是学习Java的基础，掌握程度的深浅甚至直接影响后面的整个学习进程。Java的核心主要包括几个部分：
Elasticsearch 是当前主流的搜索引擎，其具有扩展性好，查询速度快，查询结果近实时等优点，本文将对Elasticsearch的写操作进行分析。
一、项目概述 这是一个被我称之为“没有枪、没有炮，硬着头皮自己造”的项目。项目是和其它公司合作的三个核心模块开发。 使用ES的目的是： 1）、采集数据、网站数据清洗后存入ES； 2）、对外提供精
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。
哈喽大家好，不知不觉半年过去了，es也迎来了最终章。话不多说，开始整。
一、分布式系统的经典基础理论 1、分布式系统设计的两大思路：中心化和去中心化 中心化：中心化的设计思想在自然界和人类生活中是如此的普遍和自然，它的设计思想也很简单，分布式集群中的节点按照角色分工，可以分为两种角色--“领导”和“干活的”，中心化的一个思路就是“领导”通常分发任务并监督“干活的”，谁空闲了就给它安排任务，谁病倒了就一脚踢出去，然后把它的任务分给其他人；中心化的另一个思路是领导只负责生成任务而不再指派任务，由每个“干活的”自发去领任务。 去中心化：全球IP互联网就是一个典型的去中心化的分布式控
2019年常见ElasticSearch 面试题解析（上）
官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
1、hashcode相等两个类一定相等吗?equals呢?相反呢? 2、介绍一下集合框架? 3、hashmap hastable 底层实现什么区别?hashtable和concurrenthashta
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
