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开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
我们建立一个网站或应用程序,并要添加搜索功能,令我们受打击的是:搜索工作是很难的。我们希望我们的搜索解决方案要快,我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式,我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据,我们希望我们的搜索服务器始终可用,我们希望能够一台开始并扩展到数百,我们要实时搜索,我们要简单的多租户,我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的问题。
Elasticsearch 是开源搜索平台的新成员,实时数据分析的神器,发展迅猛,基于 Lucene、RESTful、分布式、面向云计算设计、实时搜索、全文搜索、稳定、高可靠、可扩展、安装+使用方便,介绍都说的很好听,好不好用拿出来遛一遛。
做了个简单测试,在两台完全一样的虚拟机上,2000万条左右数据,Elasticsearch 插入数据速度比 MongoDB 慢很多(可以忍受),但是搜索/查询速度快10倍以上,这只是单机情况,多机集群情况下 Elasticsearch 表现更好一些。以下安装步骤在 Ubuntu Server 14.04 LTS 上完成。
安装 Elasticsearch
升级系统后安装 Oracle Java 7,既然 Elasticsearch 官方推荐使用 Oracle JDK 7 就不要尝试 JDK 8 和 OpenJDK 了:
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade $ sudo apt-get install software-properties-common $ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install oracle-java7-installer
加入 Elasticsearch 官方源后安装 elasticsearch:
$ wget -O - http://packages.elasticsearch.org/GPG-KEY-elasticsearch | apt-key add - $ sudo echo "deb http://packages.elasticsearch.org/elasticsearch/1.1/debian stable main" >> /etc/apt/sources.list $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install elasticsearch
加入到系统启动文件并启动 elasticsearch 服务,用 curl 测试一下安装是否成功:
$ sudo update-rc.d elasticsearch defaults 95 1 $ sudo /etc/init.d/elasticsearch start $ curl -X GET 'http://localhost:9200' { "status" : 200, "name" : "Fer-de-Lance", "version" : { "number" : "1.1.1", "build_hash" : "f1585f096d3f3985e73456debdc1a0745f512bbc", "build_timestamp" : "2014-04-16T14:27:12Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "4.7" }, "tagline" : "You Know, for Search" }
Elasticsearch 的集群和数据管理界面 Marvel 非常赞,可惜只对开发环境免费,如果这个工具也免费就无敌了,安装很简单,完成后重启服务访问 http://192.168.2.172:9200/_plugin/marvel/ 就可以看到界面:
$ sudo /usr/share/elasticsearch/bin/plugin -i elasticsearch/marvel/latest $ sudo /etc/init.d/elasticsearch restart * Stopping Elasticsearch Server [ OK ] * Starting Elasticsearch Server [ OK ]
安装 Python 客户端驱动
和 MongoDB 一样,我们一般用程序和 Elasticsearch 交互,Elasticsearch 也支持多种语言的客户端驱动,这里仅安装 Python 驱动,其他语言可以参考官方文档。
$ sudo apt-get install python-pip $ sudo pip install elasticsearch
写个简单程序把 gene_info.txt 的数据导入到 Elasticsearch:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import os, os.path, sys, re import csv, time, string from datetime import datetime from elasticsearch import Elasticsearch def import_to_db(): data = csv.reader(open('gene_info.txt', 'rb'), delimiter='\t') data.next() es = Elasticsearch() for row in data: doc = { 'tax_id': row[0], 'GeneID': row[1], 'Symbol': row[2], 'LocusTag': row[3], 'Synonyms': row[4], 'dbXrefs': row[5], 'chromosome': row[6], 'map_location': row[7], 'description': row[8], 'type_of_gene': row[9], 'Symbol_from_nomenclature_authority': row[10], 'Full_name_from_nomenclature_authority': row[11], 'Nomenclature_status': row[12], 'Other_designations': row[13], 'Modification_date': row[14] } res = es.index(index="gene", doc_type='gene_info', body=doc) def main(): import_to_db() if __name__ == "__main__": main()
Kibana 是一个功能强大的数据显示客户端,通过插件方式和 Elasticsearch 集成在一起,安装很容易,下载解压就可以了,然后重启 Elasticsearch 服务访问 http://192.168.2.172:9200/_plugin/kibana/ 就能看到界面:
$ wget https://download.elasticsearch.org/kibana/kibana/kibana-3.0.1.tar.gz $ tar zxvf kibana-3.0.1.tar.gz $ sudo mv kibana-3.0.1 /usr/share/elasticsearch/plugins/_site $ sudo /etc/init.d/elasticsearch restart

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...


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