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搜索资源列表

  1. ElasticSearch Server

  2. 本书系统讲述如何运用ElasticSearch Server搭建分布式搜索平台,如何进行分片,如何建立索引,如何索引数据,如何进行性能优化等。是一本不可多得的一本介绍分布式搜索开源框架的好书。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-03-30
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:zhangwonderful
  1. ElasticSearch Server

  2. 本书系统讲述如何运用ElasticSearch Server搭建分布式搜索平台,如何进行分片,如何建立索引,如何索引数据,如何进行性能优化等。是一本不可多得的一本介绍分布式搜索开源框架的好书。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-07-23
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:waitloven
  1. 中文分词工具word-1.0,Java实现的中文分词组件多种基于词典的分词算法

  2. word分词是一个Java实现的中文分词组件,提供了多种基于词典的分词算法,并利用ngram模型来消除歧义。 能准确识别英文、数字,以及日期、时间等数量词,能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。 同时提供了Lucene、Solr、ElasticSearch插件。 分词使用方法: 1、快速体验 运行项目根目录下的脚本demo-word.bat可以快速体验分词效果 用法: command [text] [input] [output] 命令command的可选值为:demo、text、file
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-11-05
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:love_hachi
  1. elasticsearch分布式优化配置总结

  2. 本人在工作期间主要负责公司的集群维护与ES的分布式平台搭建,在这期间总结了自己的一套关于ES集群的优化配置的准则,性能提升有3-5倍,希望可以帮到你
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-12-23
    • 文件大小:10kb
    • 提供者:dujunjiehaha
  1. Java开源的下一代社区平台Symphony.zip

  2. 简介 Symphony([ˈsɪmfəni],n.交响乐)是一个现代化的社区平台,因为它: 实现了面向内容讨论的论坛 包含了面向用户分享、交友、游戏的社交网络 集成了聚合独立博客的能力,共建共享优质资源 并且 100% 开源 欢迎到 Sym 官方讨论区了解更多。另外,如果你需要搭建一个企业内网论坛,请使用 SymX。 动机 Sym 的诞生是有如下几点原因: (正版) 很多系统界面上仍然保持着老式风格,远远没有跟上时代发展的脚步,它们没有创新、好玩的特性,缺少现代化的交互元素和用户体验 大部分系
  3. 所属分类:其它

  1. jvm.options

  2. jvm.options。。。elasticsearch的性能优化文件, jvm.options。。。elasticsearch的性能优化文件,
  3. 所属分类:Linux

    • 发布日期:2020-07-28
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:ywm_137028600
  1. elasticsearch分布式优化配置大全

  2. 本人在实际的工作中,负责ES平台的搭建以及维护,在实际中总结的集群优化准则,所有集群通用,性能提升有3-5倍
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-12-23
    • 文件大小:10kb
    • 提供者:dujunjiehaha
  1. 最新版Elasticsearch调优搜索速度.pdf

  2. Elasticsearch是非常灵活且功能丰富的搜索引擎,它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中,经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。如果业务对查询延迟很敏感,Elasticsearch 查询延迟中的抖动现象就是比较困扰的一类问题。 作为分布式系统的Elasticsearch,可能有各种影响查询性能的因素。本文将分析可能导致慢查询的因素,并提供一些优化搜索速度的建议。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2020-09-13
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:vbnetfun
  1. columnar:Manticore柱状图书馆-源码

  2. Manticore柱状图书馆 :warning:请注意:该库当前处于beta版本,应谨慎用于生产中!该库正在积极开发中,数据格式可以并且将更改。 Manticore Columnar Library是一个面向列的存储库,旨在在大数据量下以较低的内存占用量提供良好的性能。当与结合使用时,对于那些寻找以下内容的人可能会有所帮助: 日志分析,包括丰富的免费文本搜索功能(Clickhouse中缺少的-例如,度量分析的出色工具) 更快/更低的资源消耗日志/指标分析。由于库和Manticore Sear
  3. 所属分类:其它

  1. Elasticsearch进阶(一)写入性能基准测试写入性能优化

  2. 进入正题之前,解决之前的一个疑问:Elasticsearch集群是否已经正确工作?截图时,只上传过一次小测试数据(143万条),设置为:从图中可以看出,ip10节点上设置的数据目录:data1和data2目录工作正常,但是数据相同ip12中数据与ip10中数据不同,但是data1与data2数据相同ip13数据与ip12相同ip11既不是master候选者,也不是data节点,验证发现确实无数据分配多个分片和副本是分布式搜索功能设计的精髓系统:macOS10.13.4处理器:2.3GhzInte
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:650kb
    • 提供者:weixin_38735899
  1. Elasticsearch的性能优化

  2. Elasticsearch(后文简称ES)的基础是Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在ES的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置,如下:磁盘涉及到IO的读写速度问题,因此如果条件允许的条件下,尽可能使用SSD硬盘和高配置的CPU。IO的提升,会极大改进ES的速度和性能。磁盘备份采用RAID0。因为Elasticsearch在自身层面通过副本,已经提供了备份的功能,所以不需要利用磁盘的备份功能,但是如果同时使用磁盘备份功能的话,对写
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:298kb
    • 提供者:weixin_38548704
  1. Elasticsearch亿级数据检索性能优化案例实战!

  2. 数据平台已迭代三个版本,从头开始遇到很多常见的难题,终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友实现参考,少走些弯路,在此篇幅中偏重于ES的优化,关于HBase,Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考,不再赘述。项目背景:在一业务系统中,部分表每天的数据量过亿,已按天分表,但业务上受限于按天查询,并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配),分库代价较高。改进版本目标:1.数据能跨月查询,并且支持1年以上的历史数据查询与导出。2.按条件的数据查询秒级返回。谈到优化,必须能了解组件
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:447kb
    • 提供者:weixin_38623000
  1. reactjs-elasticsearch-源码

  2. 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中,可以运行: yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑,页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息,请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React,并优化了构建以获得最佳性能。 最小化构建,文件名包含哈希。 您的应用已准备好进行部署! 有关更多信息,请参见
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:199kb
    • 提供者:weixin_42118056
  1. python_web_Crawler_DA_ML_DL:python从最基础的语法历经网络基础,前端基础,逐步基础和爬虫与数据基础走向机器学习-源码

  2. 前言 这本笔记目前仍在撰写状态。 基本上从python最基础的安装,python3.6最基本的语法和linux基础开始,再到python网络编程,数据库开发,web(前端与移动开发)开发,web全栈框架开发,最后到数据分析等扩展包,爬虫和深度学习简介(Tenserflow框架)。深入浅出,通过项目实例,逐步进入python数学的世界。 持续更新中。 目前已完成: python介绍 python网络编程基础 MYSQL基础 Redis基础 elasticsearch基础 HTML和CSS基础 网
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:67mb
    • 提供者:weixin_42102401
  1. HadoopLearning:完整的大数据基础学习教程,包含最基础的centos,maven。大数据主要包含hdfs,mr,yarn,hbase,kafka,scala,sparkcore,sparkstreaming,sparksql。-

  2. 1,基础教程 1.1,centos相关 1.2,maven相关 2,大数据教程 2.1,hdfs教程 2.1,mapreduce教程 3,剩余编写 HDFS入门,深入,Shell访问,Java API操作 MapReduce入门,深入,编程基础,编程进阶,实战分析和训练 Yarn入门,原理剖解和应用场景 Hbase存储原理,RowKey设计,协处理,Shell访问,Java API访问和Hbase性能调优 ElasticSearch入门,概念基础,基础原理,索引,映射,搜索,聚合和性能优化 Sc
  3. 所属分类:其它

  1. manticoresearch:搜索数据库-源码

  2. Manticore搜索3.5.4 •••••• 介绍 Manticore搜索是专门为搜索(包括全文搜索)而设计的数据库。 它与其他解决方案的不同之处在于: 强大而快速的全文搜索,适用于大小数据集 SQL优先:Manticore的本机语法是SQL。 它通过HTTP和MySQL协议讲SQL(您可以使用首选的mysql客户端) JSON over HTTP:提供更多编程方式来管理数据和架构Manticore提供HTTP JSON协议。 与Elasticsearch的非常相似 完全用C ++编写:
  3. 所属分类:其它

  1. Elasticsearch进阶(一)写入性能基准测试写入性能优化

  2. 进入正题之前,解决之前的一个疑问:Elasticsearch集群是否已经正确工作? 截图时,只上传过一次小测试数据(143万条),设置为:从图中可以看出,ip10节点上设置的数据目录:data1和data2目录工作正常,但是数据相同 ip12中数据与ip10中数据不同,但是data1与data2数据相同 ip13数据与ip12相同ip11既不是master候选者,也不是data节点,验证发现确实无数据分配多个分片和副
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:650kb
    • 提供者:weixin_38609571
  1. 优化Elasticsearch查询性能

  2. Elasticsearch严重依赖于文件系统缓存,以便快速进行搜索。通常应该确保至少有一半的可用内存进入文件系统缓存,以便Elasticsearch可以将索引的热区域保留在物理内存中。 如果搜索受I/O限制,应该调查为文件系统缓存提供更多内存(参见上文)或购买更快的驱动器。特别是已知SSD驱动器比旋转磁盘性能更好。 始终使用本地存储,应避免使用NFS或SMB等远程文件系统。还要注意虚拟化存储,例如亚马逊的El
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:89kb
    • 提供者:weixin_38648037
  1. Elasticsearch亿级数据检索性能优化案例实战!

  2. 数据平台已迭代三个版本,从头开始遇到很多常见的难题,终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友实现参考,少走些弯路,在此篇幅中偏重于ES的优化,关于HBase,Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考,不再赘述。项目背景:在一业务系统中,部分表每天的数据量过亿,已按天分表,但业务上受限于按天查询,并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配),分库代价较高。改进版本目标:1.数据能跨月查询,并且支持1年以上的历史数据查询与导出。2.按条件的数据查询秒级返回。谈到优化,必须能了解组件
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:447kb
    • 提供者:weixin_38512659
  1. Elasticsearch的性能优化

  2. Elasticsearch(后文简称ES)的基础是Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在 ES的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置,如下:磁盘涉及到IO的读写速度问题,因此如果条件允许的条件下,尽可能使用 SSD硬盘和高配置的CPU。IO的提升,会极大改进ES的速度和性能。磁盘备份采用RAID0。因为Elasticsearch在自身层面通过副本,已经提供了备份的功能,所以不需要利用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:298kb
    • 提供者:weixin_38723513
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