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 cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),