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搜索关键字:docker swarm elasticsearch    ( 22055个结果
elasticsearch初探
https://github.com/richardwilly98/elasticsearch-river-mongodbhttps://github.com/mallocator/Elasticsearch-MySQL-Riverhttps://github.com/BioMedCentralLt...
分类:其他好文   时间:2014-12-18 11:48:49    阅读次数:300
[Elasticsearch] 部分匹配 (一) - 前缀查询
部分匹配(Partial Matching) 敏锐的读者可能已经发现到目前为止,介绍的查询都是在整个词条层面进行操作的。匹配的最小单元必须是一个词条。你只能找到存在于倒排索引(Inverted Index)中的词条。 但是如果你想匹配词条的一部分,而不是整个词条呢?部分匹配(Partial Matching)允许用户指定词条的一部分然后找到含有该部分的任何单词。 匹配词条一部分这...
分类:其他好文   时间:2014-12-18 10:23:19    阅读次数:314
ElasticSearch使用
安装之前,请参考https://github.com/richardwilly98/elasticsearch-river-mongodb根据你的MongoDB版本号决定需要的elasticsearch版本号和插件号。1)安装ES下载ElasticSearch_版本号.tar.gz,官网上有,下载好...
分类:其他好文   时间:2014-12-18 10:19:44    阅读次数:259
Elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,elasticsearch安装配置及中文分词
http://fuxiaopang.gitbooks.io/learnelasticsearch/content/ (中文)在Elasticsearch中,文档术语一种类型(type),各种各样的类型存在于一个索引中。你也可以通过类比传统的关系数据库得到一些大致的相似之处:关系数据库 ? 数...
分类:其他好文   时间:2014-12-18 10:18:33    阅读次数:268
云计算平台(检索篇)-Elasticsearch
前段时间为公司基于Elasticsearch(下面简称ES)做了一套检索平台,下面将这段时间积累的一些知识与大家分享,如有不对之处,欢迎大家多多批评与建议。针对Elasticsearch由于东西还是比较多的,我会做成一个系列。下面是这个系统的目录:环境准备 本系列文章以Centos6.3系统为基础,...
分类:其他好文   时间:2014-12-18 10:10:51    阅读次数:213
Docker Image操作
List Images 列出本地所有Docker image # docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED VIRTUAL SIZE centos centos6 25c5298b1a36 ...
分类:其他好文   时间:2014-12-18 00:17:34    阅读次数:339
docker 打开监听端口
安装docker的镜像ubuntu,链接:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4162719.html一、登录ubuntu@~ $ docker run -i -t 9bd07e480c5b /bin/bashroot@d411227dd25b:/# 二、安装登录sshro...
分类:其他好文   时间:2014-12-18 00:02:38    阅读次数:605
Elasticsearch及java客户端jest使用
本文使用Github中的Elasticsearch-rtf,已经集成了众多的插件,例如必须使用的中文分词等,可以简单的通过配置来启用中文分词。本文主要分为以下几部分: 1、配置和启用中文分词; 2、定义索引的mapping 3、java客户端jest创建和检索索引 4、高亮检索结果 5、集群配置 工...
分类:编程语言   时间:2014-12-18 00:01:49    阅读次数:280
deis安装
前一段把golang和docker复习了一下,这几天想基于docker搭建一个分布式的docker管理平台。折腾了几天,还是未成功。 如果你按照deis官方文档搭建,估计很长时间都弄不出来。网上搜了一些资料,deis安装成功,但启...
分类:其他好文   时间:2014-12-17 13:13:24    阅读次数:193
[Elasticsearch] 邻近匹配 (三) - 性能,关联单词查询以及Shingles
提高性能 短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵。match查询只是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中,而match_phrase查询则需要计算和比较多个可能重复词条(Multiple possibly repeated)的位置。 在Lucene Nightly Benchmarks中,显示了一个简单的term查询比一个短语查询快大概10倍,比一...
分类:其他好文   时间:2014-12-17 12:54:34    阅读次数:290
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