Elasticsearch源码解析与优化实战

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本书是关于elasticsearch的精典书籍，是初学者必看的一本书。里面讲述了es的各个关键技术。

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基础入门 Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎， 它能让你以一个之前从未有过的速度和规模，去探索你的数据。 它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合： Wikipedia 使用 Elasticsearch 提供带有高亮片段的全文搜索，还有 search-as-you-type 和 did-you-mean 的建议。 卫报 使用 Elasticsearch 将网络社交数据结合到访客日志中，实时的给它的编辑们提供公众对于新文章的反馈。 Stack Overflow 将地理位置查询融入全文检索中去，并且使用 more-like-this 接口去查找相关的问题与答案。 GitHub 使用 Elasticsearch 对1300亿行代码进行查询。 然而 Elasticsearch 不仅仅为巨头公司服务。它也帮助了很多初创公司，像 Datadog 和 Klout， 帮助他们将想法用原型实现，并转化为可扩展的解决方案。Elasticsearch 能运行在你的笔记本电脑上，或者扩展到上百台服务器上去处理PB级数据。

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Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。 它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用。lasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的，全文搜索，分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的、实时的应用。它对新用户的门槛很低，当然它也会跟上 你技能和需求增长的步伐。 如果你打算看这本书，说明你已经有数据了，但光有数据是不够的，除非你能对这些数据做些什么事情。

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Elasticsearch 权威指南

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Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。 它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用： 维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。 英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提 供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回应。 StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。+ Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。

Elasticsearch+技术解析与实战-1

Elasticsearch+技术解析与实战 前言 第1章　Elasticsearch入门 　1.1　Elasticsearch是什么 　　1.1.1　Elasticsearch的历史 　　1.1.2　相关产品 　1.2　全文搜索 　　1.2.1　Lucene介绍 　　1.2.2　Lucene倒排索引 　1.3　基础知识 　　1.3.1　Elasticsearch术语及概念 　　1.3.2　JSON介绍 　1.4　安装配置 　　1.4.1　安装Java 　　1.4.2　安装Elasticsearch 　　1.4.3　配置 　　1.4.4　运行 　　1.4.5　停止 　　1.4.6　作为服务 　　1.4.7　版本升级 　1.5　对外接口 ...

Elasticsearch 权威指南（中文版）

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。 它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用；但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。Elasticsearch可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。有需要的朋友可以下载看看

Elasticsearch权威指南（中文版）

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Elasticsearch+技术解析与实战-2

Elasticsearch+技术解析与实战 前言 第1章　Elasticsearch入门 　1.1　Elasticsearch是什么 　　1.1.1　Elasticsearch的历史 　　1.1.2　相关产品 　1.2　全文搜索 　　1.2.1　Lucene介绍 　　1.2.2　Lucene倒排索引 　1.3　基础知识 　　1.3.1　Elasticsearch术语及概念 　　1.3.2　JSON 介绍 　1.4　安装配置 　　1.4.1　安装Java 　　1.4.2　安装Elasticsearch 　　1.4.3　配置 　　1.4.4　运行 　　1.4.5　停止 　　1.4.6　作为服务 　

Elasticsearch权威指南-中文版

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项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计

项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍： 数据采集：系统通过各种渠道（如招聘网站、社交媒体等）获取大量的招聘相关数据，包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。 数据存储与处理：系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储采集到的招聘数据，并使用Hadoop生态圈中的工具（如Hive、HBase等）进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎，提供高性能的批处理和实时计算能力，对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。 招聘推荐：系统利用Spark的机器学习库（如MLlib）构建候选模型，通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析，匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求，向其推荐最相关的招聘信息。 可视化展示：系统利用可视化工具（如matplotlib、Plotly等）将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。

hadoop-3.3.4.tar.gz + winutils 安装环境

【开发环境】安装 Hadoop 运行环境 ( 下载 Hadoop | 解压 Hadoop | 设置 Hadoop 环境变量 | 配置 Hadoop 环境脚本 | 安装 winutils ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/132045605 一、下载 Hadoop 二、解压 Hadoop 三、设置 Hadoop 环境变量 四、配置 Hadoop 环境脚本 五、安装 winutils 六、重启电脑 七、验证 Hadoop 安装效果

基于Hadoop的电影影评数据分析

是大数据课程大作业，基于Hadoop的电影影评数据分析，需要安装Hadoop，了解MapReduce 和HDFS。

基于大数据的音乐推荐系统（适合本科毕设）

主要是用于大家对于大数据的基本处理，适合大学生本科毕设的参考。

基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 毕业设计（源码下载）

基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 毕业设计（源码下载） 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍： 数据采集：系统通过各种渠道（如招聘网站、社交媒体等）获取大量的招聘相关数据，包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。 数据存储与处理：系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储采集到的招聘数据，并使用Hadoop生态圈中的工具（如Hive、HBase等）进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎，提供高性能的批处理和实时计算能力，对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。 招聘推荐：系统利用Spark的机器学习库（如MLlib）构建候选模型，通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析，匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求，向其推荐最相关的招聘信息。 可视化展示：系统利用可视化工具（如matplotlib、Plotly等）将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。例如，

适用于hadoop 3.3.5 3.3.6版本的winutils

winutils文件合集，Hadoop3.3.5以及3.3.6可用 winutils.exe是在windows系统上安装hadoop时所需要的winutils文件，内附多个版本，支持 hadoop-3.3.5 hadoop-3.3.6

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数据科学导论 实验1：常用Linux操作和 Hadoop操作 1、Linux虚拟机安装和操作 2、Hadoop安装和操作 1）创建Hadoop用户 2）SSH登录权限设置 3）安装Java环境 4）单机安装配置 5）伪分布式安装配置

淘宝用户行为数据集

3182257条数据，可做推荐系统，数据分析 它包含字段（id, uid,age,gender,item_id, behavior_type, item_category, date, province） //1.浏览、2.收藏、3.加购物车 4.购买 7.统计各省的前十热门关注产品（浏览+收藏+添加购物车+购买总量最多前10的产品） 8.统计各省的前十热门购买产品（销售最多前10的产品） 9.统计各省销售最好的产品类别前10（销售最多前10的产品类别） 10.统计各省男女用户数量（gender 0：男 1：女 2：未知）

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数据分析，数据挖掘，ETL处理工程师等。

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[免费]hadoop-3.1.3官网的包 你们CSDN上的这些人是有多不要脸，这玩意还要积分，怎么滴，你们写出来的hadoop？