• 深入理解Elasticsearch(原书第2版)
  • 深入理解Elasticsearch(原书第2版)
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

深入理解Elasticsearch(原书第2版)

12 1.5折 79 九品

仅1件

广东深圳
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者张世武 译者;拉斐尔·酷奇(Rafal Kuc);马雷克·罗戈任斯基(Marek Rogozinski)

出版社机械工业出版社

出版时间2017-05

版次1

装帧平装

上书时间2022-03-06

诗韵墨情书店

已实名 进店 收藏店铺

   商品详情   

品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 张世武 译者;拉斐尔·酷奇(Rafal Kuc);马雷克·罗戈任斯基(Marek Rogozinski)
  • 出版社 机械工业出版社
  • 出版时间 2017-05
  • 版次 1
  • ISBN 9787111568254
  • 定价 79.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 其他
  • 页数 304页
  • 正文语种 简体中文
  • 原版书名 Mastering Elasticsearch,Second Edition
  • 丛书 云计算与虚拟化技术丛书
【内容简介】
本书涵盖了Elasticsearch的许多中高级功能,并介绍了缓存、ApacheLucene库以及监控等模块的内部运作机制。其中,还涉及一些实用案例,比如配置Elasticsearch参数、使用监控API等。
【作者简介】

                                 作者:(美国)拉斐尔·酷奇(Rafal Kuc) (美国)马雷克·罗戈任斯基(Marek Rogozinski) 译者:张世武 余洪淼 商旦 

拉斐尔·酷奇(Rafal Kuc),资深软件开发专家,现任Sematext集团公司咨询专家及软件工程师。他专注于Apache Lucene、Solr、Elasticsearch、Hadoop stack等开源技术。他还是solr.pl网站的联合创始人,该网站致力于帮助人们解决Solr、Lucene的相关问题。 
马雷克·罗戈任斯基(Marek Rogozinski),资深软件架构师和咨询师,专注基于开源搜索引擎(如Solr、Elasticsearch等)的解决方案及大数据分析技术(如Hadoop、HBase、Twitter Storm等)。他是solr.pl网站的联合创始人,除本书外,还著有《Elasticsearch Server》。 
张世武,毕业于北京科技大学数学系,曾先后在中科院计算所、新浪、汽车之家、国美大数据研究院等机构与公司从事搜索引擎研发和管理工作,在Linux C/C++方面有着丰富的研发经验。感兴趣的研究领域包括全文索引内核、分布式搜索引擎框架、相关性排序、机器学习算法等。现任BBD(成都数联铭品科技有限公司)北京研发中心技术经理,BBD是一家行业领先的金融大数据公司,Elasticsearch在BBD得到广泛的应用。 
余洪淼,2002年毕业于东北大学国际贸易专业,曾在汽车之家、去哪儿网从事研发、管理工作达10年之久,有丰富的网站架构、搜索引擎研发、项目管理经验,多年大型团队管理经验。 
商旦,2007年毕业于中国人民大学计算机专业,长期从事搜索引擎开发和调优工作,构建过多家知名互联网公司的站内搜索系统。先后任职于汽车之家、新东方,积累了丰富的网站架构和开发经验,熟悉Linux服务器运维。
【目录】

                                 译者序 
作者简介 
评审者简介 
前言 
第1章Elasticsearch简介1 
1.1ApacheLucene简介1 
1.1.1熟悉Lucene2 
1.1.2Lucene的总体架构2 
1.1.3分析数据4 
1.1.4Lucene查询语言5 
1.2何为Elasticsearch8 
1.2.1Elasticsearch的基本概念8 
1.2.2Elasticsearch架构背后的关键概念10 
1.2.3Elasticsearch的工作流程10 
1.3在线书店示例14 
1.4小结17 
第2章查询DSL进阶18 
2.1ApacheLucene默认评分公式解释18 
2.1.1何时文档被匹配上19 
2.1.2TF/IDF评分公式19 
2.1.3Elasticsearch如何看评分21 
2.1.4一个例子21 
2.2查询改写24 
2.2.1前缀查询示例24 
2.2.2回到ApacheLucene26 
2.2.3查询改写的属性28 
2.3查询模板30 
2.3.1引入查询模板31 
2.3.2Mustache模板引擎33 
2.3.3把查询模板保存到文件35 
2.4过滤器的使用及作用原理36 
2.4.1过滤及查询相关性36 
2.4.2过滤器的工作原理40 
2.4.3性能考量41 
2.4.4后置过滤和过滤查询42 
2.4.5选择正确的过滤方式44 
2.5选择正确的查询方式45 
2.5.1查询方式分类45 
2.5.2使用示例50 
2.6小结65 
第3章不只是文本搜索66 
3.1查询二次评分66 
3.1.1什么是查询二次评分67 
3.1.2一个查询例子67 
3.1.3二次评分查询的结构67 
3.1.4二次评分参数70 
3.1.5总结70 
3.2多匹配控制71 
3.3重要词项聚合78 
3.3.1一个例子79 
3.3.2选择重要词项81 
3.3.3多值分析81 
3.3.4额外的配置84 
3.3.5使用限制89 
3.4文档分组89 
3.4.1top_hits聚合90 
3.4.2一个例子90 
3.5文档关系95 
3.5.1对象类型95 
3.5.2嵌套文档98 
3.5.3parent—child关系99 
3.5.4其他解决方案102 
3.6Elasticsearch各版本中脚本的变化102 
3.6.1脚本变迁102 
3.6.2Groovy简单介绍103 
3.6.3全文检索中的脚本108 
3.6.4Lucene表达式115 
3.7小结118 
第4章改善用户搜索体验119 
4.1改正用户拼写错误119 
4.1.1测试数据120 
4.1.2深入技术细节121 
4.1.3suggester121 
4.2改善查询相关性142 
4.2.1数据142 
4.2.2改善相关性的探索之旅145 
4.3小结157 
第5章分布式索引架构159 
5.1选择合适的分片和副本数159 
5.1.1分片和过度分配160 
5.1.2一个过度分配的正面例子161 
5.1.3多分片与多索引161 
5.1.4副本161 
5.2路由162 
5.2.1分片和数据162 
5.2.2测试路由功能162 
5.2.3索引时使用路由166 
5.2.4别名169 
5.2.5多个路由值169 
5.3调整默认分片的分配行为170 
5.3.1部署意识171 
5.3.2过滤173 
5.3.3运行时更新分配策略174 
5.3.4确定每个节点允许的总分片数175 
5.3.5确定每个物理机器允许的总分片数175 
5.4查询执行偏好179 
5.5小结181 
第6章底层索引控制182 
6.1改变ApacheLucene的评分方式182 
6.1.1可用的相似度模型183 
6.1.2为每字段配置相似度模型183 
6.1.3相似度模型配置184 
6.1.4选择默认的相似度模型185 
6.2选择适当的目录实现—store模块188 
6.3准实时、提交、更新及事务日志191 
6.3.1索引更新及更新提交192 
6.3.2事务日志193 
6.3.3准实时读取194 
6.4控制索引合并195 
6.4.1选择正确的合并策略196 
6.4.2合并策略配置197 
6.4.3调度199 
6.5关于I/O调节200 
6.5.1控制I/O节流200 
6.5.2配置200 
6.6理解Elasticsearch缓存202 
6.6.1过滤器缓存203 
6.6.2字段数据缓存204 
6.6.3查询分片缓存212 
6.6.4使用circuitbreaker213 
6.6.5清除缓存214 
6.7小结215 
第7章管理Elasticsearch216 
7.1发现和恢复模块216 
7.1.1发现模块的配置217 
7.1.2主节点218 
7.1.3网关和恢复模块的配置223 
7.1.4索引恢复API226 
7.2使用人类友好的CatAPI229 
7.2.1基础知识230 
7.2.2使用CatAPI231 
7.2.3一些例子232 
7.3备份232 
7.4联盟搜索236 
7.4.1测试用的集群236 
7.4.2建立部落节点237 
7.4.3通过部落节点读取数据238 
7.4.4通过部落节点写入数据239 
7.4.5处理索引冲突240 
7.4.6屏蔽写操作241 
7.5小结242 
第8章提高性能243 
8.1使用docvalues来优化查询243 
8.1.1字段缓存存在的问题244 
8.1.2使用docvalues的例子245 
8.2了解垃圾回收器247 
8.2.1Java内存248 
8.2.2解决垃圾回收问题249 
8.2.3在类UNIX系统上避免内存交换254 
8.3对查询做基准测试255 
8.3.1为基准测试配置集群256 
8.3.2进行基准测试256 
8.3.3控制运行中的基准测试259 
8.4热点线程261 
8.4.1热点线程的使用说明261 
8.4.2热点线程API的响应262 
8.5扩展Elasticsearch263 
8.5.1垂直扩展263 
8.5.2水平扩展264 
8.5.3在高负载的场景下使用Elasticsearch271 
8.6小结283 
第9章开发Elasticsearch插件284 
9.1创建Maven项目284 
9.2了解基本知识285 
9.2.1MavenJava项目的结构285 
9.2.2POM的理念285 
9.2.3执行构建过程286 
9.2.4引入Maven装配插件287 
9.3创建自定义REST行为289 
9.3.1设定289 
9.3.2实现细节289 
9.4创建自定义分析插件295 
9.4.1实现细节295 
9.4.2测试自定义分析插件302 
9.5小结304
点击展开 点击收起

—  没有更多了  —

以下为对购买帮助不大的评价

此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP