Elasticsearch 是功能强大的分布式搜索引擎,适用于大规模数据存储和搜索。它的架构挺灵活,能轻松海量数据。你如果做实时数据或者构建高可用搜索系统,Elasticsearch 无疑是一个好的选择。是在搭配 Kibana 可视化时,搜索结果的呈现简直太直观了。而且,它的查询语言(DSL)也比较简单,不像 SQL 那样繁琐。你只要掌握基础的查询、过滤技巧,再加上一些集群管理和性能调优的经验,基本上就能把 Elasticsearch 用得飞起来。哦对了,它还支持机器学习的集成,可以做一些更智能的哦,挺适合大数据场景的。如果你打算开始使用,可以先了解下基础架构、数据索引、文档管理这些内容,后续慢慢深入高级搜索技巧和分布式优化。挺有意思的,真的!
Elasticsearch基础架构与原理数据索引与文档管理查询语言基础高级搜索技巧与过滤集群管理
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黑色命令行里的查询优化方案,配上灵活的多字段过滤逻辑,Elasticsearch的高级玩法还挺多。别光会match和term,试试bool组合、多层嵌套的filter条件,响应快、命中准,用着还挺爽。
你用过range查时间范围吧?那跟must_not一起用,简直是数据清洗神器。比如想查“过去 7 天非管理员的活跃用户”?bool配合range和must_not,轻松搞定。
哦对,别忘了aggregations,做数据统计也方便。字段太多?配合script做字段转换,结果一目了然。配前端的分页,from + size挺好使,就是大数据量下要留意性能。
如果你对数据查询这块有点追求,不妨也看看其
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架构解析
Hive架构主要包含以下组件:
用户接口:CLI、JDBC/ODBC、WebUI等,方便用户与Hive交互。
元数据存储:通常存储在关系型数据库中,如MySQL、Derby等,用于存放Hive的元数据信息。
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部署指南
Hive的安装部署较为简易,主要步骤如下:
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