02 2017 档案

摘要:function_score Query function_score Query function_score Query function_score Query The function_score query is the ultimate tool for taking control o 阅读全文
posted @ 2017-02-28 20:28 bonelee 阅读(848) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:矩阵管理中的员工是双线汇报的模式。其上司有两个,一个是流程上司,一个是专业上司。流程上司负责你的日常考核,专业上司负责你的晋升和任免。 管理条件 矩阵管理中的员工是双线汇报的模式。其上司有两个,一个是流程上司,一个是专业上司。流程上司负责你的日常考核,专业上司负责你的晋升和任免。 管理条件 相对于矩 阅读全文
posted @ 2017-02-28 09:30 bonelee 阅读(1094) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:矩阵管理概述 矩阵管理概述 矩阵管理是一种组织结构的管理模式,由专门从事某项工作的工作小组形式发展而来。矩阵管理结构中的人员分别来自不同的部门,有着不同技能、不同知识和不同背景,大家为了某个特定的任务(项目)而共同工作。 矩阵管理的类型 矩阵管理的类型 矩阵管理分为多种类型,其一为基本型,另一种矩阵 阅读全文
posted @ 2017-02-28 09:15 bonelee 阅读(1838) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:概要结构如下图。 图中显示:Search Index和Read Replicas等系统是Databus的消费者。当主OLTP数据库发生写操作时,连接其上的中继系统会将数据拉到中继中。签入在Search Index或是缓存中的Databus消费者客户端,就会从中继中拉出数据,并更新索引或缓存。 Dat 阅读全文
posted @ 2017-02-27 20:29 bonelee 阅读(3679) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:Ignoring TF/IDF Ignoring TF/IDF Ignoring TF/IDF Ignoring TF/IDF Sometimes we just don’t care about TF/IDF. All we want to know is that a certain word 阅读全文
posted @ 2017-02-27 19:38 bonelee 阅读(5545) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Query-Time Boosting Query-Time Boosting Query-Time Boosting Query-Time Boosting In Prioritizing Clauses, we explained how you could use the boost para 阅读全文
posted @ 2017-02-27 19:23 bonelee 阅读(9813) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:For multiterm queries, Lucene takes the Boolean model, TF/IDF, and the vector space model and combines them in a single efficient package that collect 阅读全文
posted @ 2017-02-27 19:16 bonelee 阅读(729) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:Vector Space Model Vector Space Model The vector space model provides a way of comparing a multiterm query against a document. The output is a single 阅读全文
posted @ 2017-02-27 14:52 bonelee 阅读(531) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:Theory Behind Relevance Scoring Theory Behind Relevance Scoring Theory Behind Relevance Scoring Theory Behind Relevance Scoring Lucene (and thus Elast 阅读全文
posted @ 2017-02-27 14:46 bonelee 阅读(595) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:Field-length norm How long is the field? The shorter the field, the higher the weight. If a term appears in a short field, such as a title field, it i 阅读全文
posted @ 2017-02-27 14:45 bonelee 阅读(1728) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:When we run a simple term query with explain set to true (see Understanding the Score), you will see that the only factors involved in calculating the 阅读全文
posted @ 2017-02-27 12:21 bonelee 阅读(906) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:改变Lucene的打分模型 随着Apache Lucene 4.0版本在2012年的发布,这款伟大的全文检索工具包终于允许用户修改默认的基于TF/IDF原理的打分算法。Lucene API变得更加容易修改和扩展打分公式。但是,对于文档的打分计算,Lucene并只是允许用户在打分公式上修修补补,Luc 阅读全文
posted @ 2017-02-27 11:27 bonelee 阅读(5261) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Tuning BM25 Tuning BM25 One of the nice features of BM25 is that, unlike TF/IDF, it has two parameters that allow it to be tuned: k1This parameter con 阅读全文
posted @ 2017-02-27 11:14 bonelee 阅读(5319) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Pluggable Similarity Algorithms Before we move on from relevance and scoring, we will finish this chapter with a more advanced subject: pluggable simi 阅读全文
posted @ 2017-02-27 11:13 bonelee 阅读(3603) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Elasticsearch allows you to configure a scoring algorithm or similarity per field. The similaritysetting provides a simple way of choosing a similarit 阅读全文
posted @ 2017-02-27 11:00 bonelee 阅读(2174) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:南充南部县护照办理地点 南部县新政府—政务中心三楼(南部县公安局出入境办证厅) 南充南部县办护照要多久 30个工作日(不含周六周日及法定假日) 南充南部县办护照要多少钱 200元 南充南部县办护照需要什么证件 户口薄原件+身份证+照片(必须本人到场办理) 南充南部县护照办理及进度查询咨询电话 081 阅读全文
posted @ 2017-02-26 21:12 bonelee 阅读(7953) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要:您申办的普通护照、往来港澳通行证和签注、往来台湾通行证和签注业务已预约成功。请记录申请密码3et488sx93,以便查询或取消本次预约。请于2017年03月13日08:30-12:00携带居民身份证和所需的相关证件、材料,提前15分钟前往南充公安出入境营山受理点(地点:南充市营山县永安大道670号) 阅读全文
posted @ 2017-02-26 21:02 bonelee 阅读(2865) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:一、非京籍在京就业人员、在京高等院校在读非京籍大学生;上述人员的配偶(属于登记备案的国家工作人员除外)及未满16周岁子女(均须在京居住满6个月);本市户籍人员非京户籍的配偶及未满16周岁子女;非本市户籍且在京居住满6个月的人员(属于登记备案的国家工作人员除外);非本市户籍60周岁(含)以上且在京居住 阅读全文
posted @ 2017-02-26 20:24 bonelee 阅读(652) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:参考样表: http://wenku.baidu.com/link?url=-E1v4utcUqdLE5Wh-psfr5AdpWKjpSs9MIGzAH__rPVj9Ue934WNiyPyUbRUvh61_gTvlJ9qs8JmohHf4cNxlxtRoAjMB10KLqaJsHeAOg7 http 阅读全文
posted @ 2017-02-26 20:01 bonelee 阅读(606) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:B1和B2签证的申请人必须能证明其意图只是临时进入美国, 目的仅为旅游和/或进行短期商务活动。申请人还必须证明有充足的资金支付在美停留期间的费用, 并证明其在祖国有牢固的社会、经济和其它方面的联系以迫使其在美短期、合法访问后如期返回。——本质 阅读全文
posted @ 2017-02-25 15:53 bonelee 阅读(513) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:IP 104.250.146.37 port 55555 ps four912755four2 ag aes-256-cfb 阅读全文
posted @ 2017-02-25 10:15 bonelee 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:这个问题要拆开描述比较好:1. 老公是苹果开发者,抽中了2014 WWDC购票机会,打算自费去参加。如果自己成行,应该办何种签证?2. 顺带,两人新婚半年还未安排蜜月,打算提前几天过去先游览一下西海岸,就当做蜜月了。如果一起签证,对办理是否有影响?多谢指教~ 转自:https://www.v2ex. 阅读全文
posted @ 2017-02-25 10:04 bonelee 阅读(773) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、关于签证有效期首先我们要知道当我们历经困难从签证官手里拿到自己的签证的时候,签证上面有个时间这个我们叫做签证有效期。B1/B2一般是一年多次往返的,这个只跟你申请的签证类型有关,与你填表的时候写的预计赴美时间和在美停留时间实际上关系不大!当B1/B2签证被美国外交部批准,一般来说会是一年多次往返 阅读全文
posted @ 2017-02-25 09:55 bonelee 阅读(9308) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:大家好! 每年一度的全球互联网及新型技术的盛会 Google IO,今年的大会日期和地址已经公布了:大会将在5月17至19日在谷歌公司总部边上的会场,美国加州 Mountain View的 Shoreline Amphitheatre 举办 (在去年大会同样的地方)。大会网站的地址为:https:/ 阅读全文
posted @ 2017-02-25 09:43 bonelee 阅读(1819) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:怎么参加一次 Google I/O?大概要多少预算? Google I/O(参加Goole I/O 是我的一个梦想,因为我是Google死忠,想亲自去Google总部看看,所以想知道这些) 费用构成: B1签证1024+36电话卡=1060。 google I/O门票以2012的价格计$900。大概 阅读全文
posted @ 2017-02-25 09:41 bonelee 阅读(694) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:_source field _source field The _source field contains the original JSON document body that was passed at index time. The_source field itself is not i 阅读全文
posted @ 2017-02-24 16:32 bonelee 阅读(5779) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:_id field _id field Each document indexed is associated with a _type (see the section called “Mapping Typesedit”) and an_id. The _id field is not inde 阅读全文
posted @ 2017-02-24 11:32 bonelee 阅读(6391) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:前言 前言 SIEM(security information and event management),顾名思义就是针对安全信息和事件的管理系统,针对大多数企业是不便宜的安全系统,本文结合作者的经验介绍下如何使用开源软件搭建企业的SIEM系统,数据深度分析在下篇。 SIEM的发展 对比Gartn 阅读全文
posted @ 2017-02-24 10:12 bonelee 阅读(5918) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:江西鹰潭、江西移动与华为战略合作:共推物联网 科技边角料 2017-01-10 12:42:21 华为 物联网 阅读(2889) 评论(0) 江西鹰潭、江西移动与华为战略合作:共推物联网 科技边角料 2017-01-10 12:42:21 华为 物联网 阅读(2889) 评论(0) 江西鹰潭、江西移 阅读全文
posted @ 2017-02-24 09:50 bonelee 阅读(386) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Luke 5 发布,可视化 Lucene 索引查看工具 oschina 发布于2015年08月31日 这是一个主要版本,该版本支持 Lucene 5.2.0。它支持 elasticsearch 1.6.0(Lucene的4.10.4)已解决的问题:#20增加支持重建索引并不会存储领域,不暴露位置的字 阅读全文
posted @ 2017-02-23 15:07 bonelee 阅读(2782) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Apache Flink是什么 Flink是一款新的大数据处理引擎,目标是统一不同来源的数据处理。这个目标看起来和Spark和类似。没错,Flink也在尝试解决 Spark在解决的问题。这两套系统都在尝试建立一个统一的平台可以运行批量,流式,交互式,图处理,机器学习等应用。所以,Flink和Spar 阅读全文
posted @ 2017-02-23 14:57 bonelee 阅读(5497) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Cattell [6] maintains a great summary about existing Scalable SQL and NoSQL data stores. Hu [18] contributed another great summary for streaming datab 阅读全文
posted @ 2017-02-23 14:31 bonelee 阅读(625) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:分布式计算 分布式聚合如何做得快 Elasticsearch/Lucene从最底层就支持数据分片,查询的时候可以自动把不同分片的查询结果合并起来。Elasticsearch的document都有一个uid,默认策略是按照uid 的 hash把文档进行分片。 一个Elasticsearch Index 阅读全文
posted @ 2017-02-23 11:42 bonelee 阅读(1822) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:加载 如何利用索引和主存储,是一种两难的选择。 选择不使用索引,只使用主存储:除非查询的字段就是主存储的排序字段,否则就需要顺序扫描整个主存储。 选择使用索引,然后用找到的row id去主存储加载数据:这样会导致很多碎片化的随机读操作。(ES检索出来的一堆ID,然后根据这些ID去数据库里取东西就是碎 阅读全文
posted @ 2017-02-23 11:37 bonelee 阅读(1650) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一般人们谈论时间序列数据库的时候指代的就是这一类存储。按照底层技术不同可以划分为三类。 直接基于文件的简单存储:RRD Tool,Graphite Whisper。这类工具附属于监控告警工具,底层没有一个正规的数据库引擎。只是简单的有一个二进制的文件结构。 基于K/V数据库构建:opentsdb(基 阅读全文
posted @ 2017-02-23 11:12 bonelee 阅读(5008) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:在默认情况下,开启_all和_source 这样索引下来,占用空间很大. 根据我们单位的情况,我觉得可以将需要的字段保存在_all中,然后使用IK分词以备查询,其余的字段,则不存储. 并且禁用_source字段.(也可以通过_source includes或者excludes 指定或者排除字段) { 阅读全文
posted @ 2017-02-23 11:02 bonelee 阅读(4398) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Elasticsearch: Five Things I was Doing Wrong Update: Also check out my series on scaling Elasticsearch. I’ve been working with Elasticsearch off and o 阅读全文
posted @ 2017-02-23 10:50 bonelee 阅读(254) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:From Elasticsearch's website: The _source field contains the original JSON document body that was passed at index time. The _source field itself is no 阅读全文
posted @ 2017-02-23 10:38 bonelee 阅读(1315) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:A sample network anomaly detection project Suppose we wanted to detect network anomalies with the understanding that an anomaly might point to hardwar 阅读全文
posted @ 2017-02-23 09:56 bonelee 阅读(1437) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:机器学习起源于神经网络,而深度学习是机器学习的一个快速发展的子领域。最近的一些算法的进步和GPU并行计算的使用,使得基于深度学习的算法可以在围棋和其他的一些实际应用里取得很好的成绩。 时尚产业是深度学习的目标领域之一。闪购网站Gilt就一直在使用深度学习来进行产品推荐和服装的属性分类。裙子样式是通过 阅读全文
posted @ 2017-02-23 09:24 bonelee 阅读(1123) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:2017年2月15日,在加利福尼亚州的开源领袖峰会上,由Linux基金会执行董事Jim Zemlin进行的一次采访中,Torvalds讨论了他如何管理Linux内核的开发以及他对工作的态度。 Linus Torvalds认为,科技行业对创新的颂扬是一种自鸣得意,沾沾自喜,以自我为中心。 他更直白地表 阅读全文
posted @ 2017-02-23 09:17 bonelee 阅读(349) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:如何设计一把分布式锁 我们用 redis 来实现这把分布式的锁,redis 速度快、支持事务、可持久化的特点非常适合创建分布式锁。 分布式环境中如何消除网络延迟对锁获取的影响 锁,简单来说就是存于 redis 中一个唯一的 key。一般而言,redis 用 set 命令来完成一个 key 的设置(加 阅读全文
posted @ 2017-02-22 20:22 bonelee 阅读(2799) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:针对分布式锁的实现,目前比较常用的有以下几种方案: 基于数据库实现分布式锁 基于缓存(redis,memcached,tair)实现分布式锁 基于Zookeeper实现分布式锁 在分析这几种实现方案之前我们先来想一下,我们需要的分布式锁应该是怎么样的?(这里以方法锁为例,资源锁同理) 可以保证在分布 阅读全文
posted @ 2017-02-22 20:12 bonelee 阅读(1403) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:原始数据:835MB ES 设置了_source _all disabled 且设置了仅仅存docs倒排Wed Feb 22 11:58:27 CST 2017Before size:1 /home/bone/elasticsearch-2.4.1/data/OK, waiting...0After 阅读全文
posted @ 2017-02-22 18:20 bonelee 阅读(2013) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://kangrui.iteye.com/blog/2262860 转自:http://kangrui.iteye.com/blog/2262860 众所周知_source字段存储的是索引的原始内容,那store属性的设置是为何呢?es为什么要把store的默认取值设置为no?设置为y 阅读全文
posted @ 2017-02-22 14:24 bonelee 阅读(1276) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:store store By default, field values are indexed to make them searchable, but they are not stored. This means that the field can be queried, but the o 阅读全文
posted @ 2017-02-22 14:06 bonelee 阅读(2514) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1._all 1.1_all field _all字段是一个很少用到的字段,它连接所有字段的值构成一个用空格(space)分隔的大string,该string被analyzed和index,但是不被store。当你不知道不清楚document结构的时候,可以用_all。如,有一document: [ 阅读全文
posted @ 2017-02-22 13:14 bonelee 阅读(4789) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:摘自:https://es.xiaoleilu.com/070_Index_Mgmt/31_Metadata_source.html The _source field stores the JSON you send to Elasticsearch and you can choose to o 阅读全文
posted @ 2017-02-22 12:24 bonelee 阅读(7158) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:此外,强制merge也可以大大降低索引的大小! curl -XPOST 'localhost:9200/hec_test3/_forcemerge' 阅读全文
posted @ 2017-02-22 12:06 bonelee 阅读(4129) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:for i in *;do sed -ie 's/_test2/_test3/g' $i; sed -ie 's/_type2/_type3/g' $i; done 539down voteaccepted 1. Replacing all occurrences of one string wit 阅读全文
posted @ 2017-02-22 11:31 bonelee 阅读(1890) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:2015年各银行无抵押信用贷款利率及额度是多少? 时间:2015-05-05 来源:融360整理 作者:小康 银行无抵押信用贷款的利率是多少,一般能贷到多少额度?数据显示,近几年银行的不良贷款率依旧在攀升,其中信用卡占款及无抵押贷款不良率占比较大,于是不少银行开始收紧个人信用贷款且对资质审核也愈加严 阅读全文
posted @ 2017-02-22 10:03 bonelee 阅读(838) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch3.pdf 汇总于此 还有这本书 http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/ 里面有词向量空间 SVM 等介绍 http://pages.cs.wisc.edu/~dbbook/ope 阅读全文
posted @ 2017-02-21 12:05 bonelee 阅读(1712) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:摘自:http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?source_dir=textmining-master/src/com/gta/simhash/SimHash.java 阅读全文
posted @ 2017-02-21 11:56 bonelee 阅读(2387) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:来源:http://my.oschina.net/pathenon/blog/65210 1.概述 跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度。MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页。它也可以应用于大规模聚类问题。 阅读全文
posted @ 2017-02-21 11:34 bonelee 阅读(2144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:什么是Progressive Web App? Progressive Web App是一个利用现代浏览器的能力来达到类似APP的用户体验的技术,由Google实现,让浏览器打开的网址像APP一样运行在手机上。让Web App和Native App之间的差距更小。 概览特性: 添加到屏幕 从屏幕点击 阅读全文
posted @ 2017-02-21 10:20 bonelee 阅读(1537) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:先说和虚拟化技术的区别: 难道虚拟技术就做不到吗? 不不不,虚拟技术也可以做到,但是会有一定程度的性能损失,灵活度也会下降。容器技术不是模仿硬件层次,而是 在Linux内核里使用cgroup和namespaces来打造轻便的、将近裸机速度的虚拟技术操作系统环境。因为不是虚拟化存储,所以容器技术不会管 阅读全文
posted @ 2017-02-21 09:51 bonelee 阅读(2129) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.LXC是什么? LXC是Linux containers的简称,是一种基于容器的操作系统层级的虚拟化技术。 2.LXC可以做什么? LXC可以在操作系统层次上为进程提供的虚拟的执行环境,一个虚拟的执行环境就是一个容器。可以为容器绑定特定的cpu和memory节点,分配特 定比例的cpu时间、IO 阅读全文
posted @ 2017-02-21 09:41 bonelee 阅读(1112) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:摘自:http://aircconline.com/ijdkp/V4N6/4614ijdkp04.pdf In the syntactical approach we define binary attributes that correspond to each fixed length subs 阅读全文
posted @ 2017-02-20 18:03 bonelee 阅读(534) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:摘 要 在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的。为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages )。试验证明,比起其他网页去重算法(I-Matc 阅读全文
posted @ 2017-02-20 17:22 bonelee 阅读(1463) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:UDP Communication Contents UDP Communication Sending Receiving Using UDP for e.g. File Transfers Multicasting? Contents See also SoapOverUdp, TcpCommu 阅读全文
posted @ 2017-02-20 16:39 bonelee 阅读(381) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:什么是 Glances? Glances 是一个由 Python 编写,使用 psutil 库来从系统抓取信息的基于 curses 开发的跨平台命令行系统监视工具。 通过 Glances,我们可以监视 CPU,平均负载,内存,网络流量,磁盘 I/O,其他处理器 和 文件系统 空间的利用情况。 Gla 阅读全文
posted @ 2017-02-20 15:00 bonelee 阅读(2589) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Learn how you can maximize big data in the cloud with Apache Hadoop. Download this eBook now. Brought to you in partnership with Hortonworks. In Febru 阅读全文
posted @ 2017-02-20 11:47 bonelee 阅读(897) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:shingling算法用于计算两个文档的相似度,例如,用于网页去重。维基百科对w-shingling的定义如下: In natural language processing a w-shingling is a set of unique "shingles"—contiguous subsequ 阅读全文
posted @ 2017-02-17 18:43 bonelee 阅读(5489) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:https://libhappy.com/2016/03/algs-1.3/ 假设在互联网中有两台计算机需要互相通信,那么该怎么确定它们之间是否已经连接起来还是需要架设新的线路连接这两台计算机。这就是动态连通性问题。 动态连通性问题在日常生活中十分常见,比如上文所说的通信网络中的连通性问题,比 阅读全文
posted @ 2017-02-17 15:42 bonelee 阅读(588) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基本思想: cuckoo hash是一种解决hash冲突的方法,其目的是使用简单的hash 函数来提高hash table的利用率,同时保证O(1)的查询时间 基本思想是使用2个hash函数来处理碰撞,从而每个key都对应到2个位置。 插入操作如下: 1. 对key值hash,生成两个hash ke 阅读全文
posted @ 2017-02-17 14:32 bonelee 阅读(9733) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Merkle 树 图 1.5.6.1 - Merkle 树示例 默克尔树(又叫哈希树)是一种二叉树,由一个根节点、一组中间节点和一组叶节点组成。最下面的叶节点包含存储数据或其哈希值,每个中间节点是它的两个孩子节点内容的哈希值,根节点也是由它的两个子节点内容的哈希值组成。 进一步的,默克尔树可以推广到 阅读全文
posted @ 2017-02-17 12:12 bonelee 阅读(2517) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Skip List的提出已有二十多年[Pugh, W. (1990)],却依旧应用广泛(Redis、LevelDB等)。作为平衡树(AVL、红黑树、伸展树、树堆)的替代方案,虽然它性能不如平衡树稳定,但是在实现难度上却很有优势。它的查询、插入、删除等主要操作时间复杂度也都是Θ(lgn),空间复杂度是 阅读全文
posted @ 2017-02-17 11:41 bonelee 阅读(1100) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:The Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. An SSTable is a simple abstract 阅读全文
posted @ 2017-02-17 10:42 bonelee 阅读(533) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:最近发现很多数据库都使用了 LSM Tree 的存储模型,包括 LevelDB,HBase,Google BigTable,Cassandra,InfluxDB 等。之前还没有留意这么设计的原因,最近调研时间序列数据库的时候才发现这样设计的优势所在,所以重新又复习了一遍 LSM Tree 的原理。 阅读全文
posted @ 2017-02-17 10:21 bonelee 阅读(1122) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://www.cnblogs.com/mindwind/p/5231986.html Raft 协议的易理解性描述 虽然 Raft 的论文比 Paxos 简单版论文还容易读了,但论文依然发散的比较多,相对冗长。读完后掩卷沉思觉得还是整理一下才会更牢靠,变成真正属于自己的。这里我就借助前 阅读全文
posted @ 2017-02-17 09:14 bonelee 阅读(2712) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题的,那么什么是一致性问题呢? 在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致. 更详细的解释就是,当其中某个服务器收到客户端的一组指令时,它必须与其它服务器交流以保 阅读全文
posted @ 2017-02-17 08:53 bonelee 阅读(1428) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:过去, Paxos一直是分布式协议的标准,但是Paxos难于理解,更难以实现,Google的分布式锁系统Chubby作为Paxos实现曾经遭遇到很多坑。 来自Stanford的新的分布式协议研究称为Raft,它是一个为真实世界应用建立的协议,主要注重协议的落地性和可理解性。 在了解Raft之前,我们 阅读全文
posted @ 2017-02-17 08:46 bonelee 阅读(805) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:资源匮乏原则:有限的资源无法满足无穷的需要及欲望;因此想要多一点的某件东西,意味着必须放弃一些其他的东西;因为资源匮乏,所以我们必须做出选择。 NFL原则:没有免费午餐定理(No Free Lunch)是wolpert和Macerday提出的“最优化理论的发展”之一。意思是不可能不付出就获得好处。 阅读全文
posted @ 2017-02-16 20:16 bonelee 阅读(344) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:见:http://www.slideshare.net/profyclub_ru/4-understanding-and-tuning-wired-tiger-the-new-high-performance-database-engine-in-mongodb-henrik-ingo-mongod 阅读全文
posted @ 2017-02-16 19:15 bonelee 阅读(869) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析。尤其是当发生代码部署、机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常 阅读全文
posted @ 2017-02-16 09:45 bonelee 阅读(1496) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Support in the Wild: My Biggest Elasticsearch Problem at Scale Java Heap Pressure Support in the Wild: My Biggest Elasticsearch Problem at Scale Java 阅读全文
posted @ 2017-02-15 15:38 bonelee 阅读(658) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、doc_values介绍 doc values是一个我们再三重复的重要话题了,你是否意识到一些东西呢? 搜索时,我们需要一个“词”到“文档”列表的映射 排序时,我们需要一个“文档”到“词“列表的映射,换句话说,我们需要一个在倒排索引的基础上建立的“正排索引” 这里的“正排索引”结构通常在其他系统 阅读全文
posted @ 2017-02-15 15:12 bonelee 阅读(6156) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Column-store compression At a high level, doc values are essentially a serialized column-store. As we discussed in the last section, column-stores exc 阅读全文
posted @ 2017-02-15 15:01 bonelee 阅读(430) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:doc_values doc_values Doc values are the on-disk data structure, built at document index time, which makes this data access pattern possible. They sto 阅读全文
posted @ 2017-02-15 15:00 bonelee 阅读(2373) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ES索引文件瘦身总结如下: 原始数据:(1)学习splunk,原始data存big string(2)原始文件还可以再度压缩倒排索引:(1)去掉不必要的倒排索引信息:例如文件位置倒排、_source和field store选择之一(2)合并倒排文件,去掉一些冗余的小文件(3)原始数据big stri 阅读全文
posted @ 2017-02-15 14:31 bonelee 阅读(1021) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:摘自:http://www.aboutyun.com/thread-17078-1-1.html Segment MemorySegment不是file吗?segment memory又是什么?前面提到过,一个segment是一个完备的lucene倒排索引,而倒排索引是通过词典 (Term Dict 阅读全文
posted @ 2017-02-15 14:19 bonelee 阅读(8126) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:2011年,Twitter发布了开源的分布式流计算系统Storm。四年后,随着用户数量的急剧增加,Twitter每天要处理的事件已经增加到十亿以上。Storm系统应对如此庞大而复杂多样的流数据变得十分困难。为了解决该问题,Twitter公司近期开发了一套全新的流处理系统——Heron。近日,Twit 阅读全文
posted @ 2017-02-15 14:07 bonelee 阅读(571) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在12月2日下午的“大数据技术与应用”分论坛的第一场演讲中,来自全球知名互联网公司——FaceBook公司的软件工程师、研发经理邵铮就带来了一颗重磅炸弹,他将为我们讲解FaceBook公司的实时数据处理分析平台的核心——Puma的演进以及未来的发展思路。 FaceBook公司自成立以来发展就非常迅猛 阅读全文
posted @ 2017-02-15 12:34 bonelee 阅读(997) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Scuba,Facebook的一个非常快速、分布式的内存数据库,用于实时分析和查询。是Facebook的回归分析代码、错误报告监控、广告收入监控和性能调试的背后主力。 Facebook的实时流处理技术 随着云计算大数据的发展,有越来越多的场景需要借助于实时数据处理技术,为此有很多公司开发了自己的实时 阅读全文
posted @ 2017-02-15 12:29 bonelee 阅读(3218) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a869c130102e7nu.html 很多人都经历过孕早期阴道出血,但结局大不一样。 人类受孕后,从一个单细胞逐渐发育成为一个活蹦乱跳的婴儿是一个很复杂的生理过程,首先要有健康的精子、健康的卵子才能够有健康的受精卵。受精卵在很 阅读全文
posted @ 2017-02-14 16:24 bonelee 阅读(1210) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:index_options index_options The index_options parameter controls what information is added to the inverted index, for search and highlighting purposes 阅读全文
posted @ 2017-02-14 14:39 bonelee 阅读(637) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要:org.apache.lucene.index Enum Constants Enum Constant and Description DOCS_AND_FREQS Only documents and term frequencies are indexed: positions are omi 阅读全文
posted @ 2017-02-14 14:28 bonelee 阅读(2352) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:https://www.zhihu.com/question/21207457/answer/91446518 刚刚在京办理完护照(户口在深圳),最新最简流程~哈哈如果有北京户口就简单了,带上身份证直接去出入境大厅直接办理就OK,周一到周五不用预约,周六需要预约。不是北京户口,要分三步:办理北 阅读全文
posted @ 2017-02-14 13:17 bonelee 阅读(1721) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:南充市顺庆区护照办理地点_流程_费用_所需资料_咨询电话 转自:http://www.qimaren.com/huzhaobanli/sichuan/nanchong/c72.html 南充市顺庆区金泉路300号(南充市公安局出入境接待大厅)地图 公交线路:11、21、26路公交,到“金泉路”下车 阅读全文
posted @ 2017-02-14 12:08 bonelee 阅读(5360) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:和splunk对比: ES中各个倒排索引文件的分布: 测试说明:ES2.41版本,数据使用500次批量插入,每批数据都不同,大小500条,每条数据50个字段,对应的字符串使用长度为1-10个单词随机生成! 阅读全文
posted @ 2017-02-14 10:44 bonelee 阅读(2393) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:2 索引读取阶段 当希望通过一个DocId得到Doc的全部内容,那么就需要对fdx/fdt文件进行读操作了。具体的代码在CompressingStoredFieldsReader类里面。与CompressingStoredFieldsWriter一样,这些操作都是建立在fdx/fdt文件格式理解的基 阅读全文
posted @ 2017-02-13 20:14 bonelee 阅读(785) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:前言 前言 前言 通常在搜索打分完毕后,IndexSearcher会返回一个docID序列,但是仅仅有docID我们是无法看到存储在索引中的document,这时候就需要通过docID来得到完整Document信息,这个过程就需要对fdx/fdt文件进行读操作。为了更清楚地了解fdx/fdt文件的作 阅读全文
posted @ 2017-02-13 20:13 bonelee 阅读(1272) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/02/02/1661436.html 4.2. 反向信息 反向信息是索引文件的核心,也即反向索引。 反向索引包括两部分,左面是词典(Term Dictionary),右面是倒排表(Posting 阅读全文
posted @ 2017-02-13 18:08 bonelee 阅读(1761) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:4.1.3. 域(Field)的数据信息(.fdt,.fdx) 域数据文件(fdt): 真正保存存储域(stored field)信息的是fdt文件 在一个段(segment)中总共有segment size篇文档,所以fdt文件中共有segment size个项,每一项保存一篇文档的域的信息 对于 阅读全文
posted @ 2017-02-13 18:00 bonelee 阅读(790) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Most search applications using Apache Lucene assign a unique id, or primary key, to each indexed document. While Lucene itself does not require this ( 阅读全文
posted @ 2017-02-13 17:34 bonelee 阅读(460) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Lucene实现倒排表没有使用bitmap,为了效率,lucene使用了一些策略,具体如下:1. 使用FST保存词典,FST可以实现快速的Seek,这种结构在当查询可以表达成自动机时(PrefixQuery、FuzzyQuery、RegexpQuery等)效率很高。(可以理解成自动机取交集)此种场景 阅读全文
posted @ 2017-02-13 16:43 bonelee 阅读(11135) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:4.1.2. 域(Field)的元数据信息(.fnm) 一个段(Segment)包含多个域,每个域都有一些元数据信息,保存在.fnm文件中,.fnm文件的格式如下: FNMVersion 是fnm文件的版本号,对于Lucene 2.9为-2 FieldsCount 域的数目 一个数组的域(Field 阅读全文
posted @ 2017-02-13 16:11 bonelee 阅读(845) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:DocStoreOffset DocStoreSegment DocStoreIsCompoundFile 对于域(Stored Field)和词向量(Term Vector)的存储可以有不同的方式,即可以每个段(Segment)单独存储自己的域和词向量信息,也可以多个段共享域和词向量,把它们存储到 阅读全文
posted @ 2017-02-13 15:54 bonelee 阅读(905) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2009/12/14/1623599.html 上面曾经交代过,Lucene保存了从Index到Segment到Document到Field一直到Term的正向信息,也包括了从Term到Document映 阅读全文
posted @ 2017-02-13 15:29 bonelee 阅读(1003) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:学习lucene索引文件格式的目的是通过对lucene数据结构的理解,从而为lucene索引实现打下基础。 索引文件的整体结构 如下图,这是整个索引文件的整体结构,可以看到,实际上lucene索引保存下了相当多的东西 但是,单从上面的文件罗列,很难看出来一个整体的结构,那么,接下来这张图就向我们展示 阅读全文
posted @ 2017-02-13 15:21 bonelee 阅读(4349) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:https://yq.aliyun.com/topic/58?spm=5176.100239.blogcont69354.9.MLtp4T 摘要: Facebook最近开源了beringei时序数据库,其是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库,特点是读写速度快。beringei在压缩算 阅读全文
posted @ 2017-02-13 10:35 bonelee 阅读(3146) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://www.infoq.com/cn/news/2017/02/Facebook-Beringei 2017年2月3日,Facebook宣布将开源他们的高性能时序数据存储引擎Beringer。Beringei是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库,其特点是读写速度快,属于内存 阅读全文
posted @ 2017-02-13 10:32 bonelee 阅读(1654) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:Start the server For a more detailed look, make sure to read the quickstart. $ rethinkdb Import the driver First, start a Python shell: $ python Then, 阅读全文
posted @ 2017-02-13 09:51 bonelee 阅读(1685) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:RethinkDB是什么? RethinkDB是新一代的面向文档的数据库存储管理系统,原本是MySQL中针对SSD优化的一个存储引擎,后来脱离了MySQL成为了独立的系统。 数据如何存储在磁盘上? 数据组织成B-Tree,且使用为rethinkdb定制的log-structured形式的存储引擎存储 阅读全文
posted @ 2017-02-13 09:36 bonelee 阅读(1325) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:DB目录总大小:2468MB 所有buckets的meta信息在.bucketManifest文件里: id,path,"raw_size","event_count","host_count","source_count","sourcetype_count","size_on_disk",mod 阅读全文
posted @ 2017-02-09 13:37 bonelee 阅读(458) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Poseidon 系统是一个日志搜索平台,可以在百万亿条、100PB 大小的日志数据中快速分析和检索。360 公司是一个安全公司,在追踪 APT(高级持续威胁)事件,经常需要在海量的历史日志数据中检索某些信息,例如某个恶意样本在某个时间段内的活动情况。在 Poseidon 系统出现之前,都是写 Ma 阅读全文
posted @ 2017-02-09 12:11 bonelee 阅读(756) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:了解如何解放你内心的自然领袖,从你的内心而非你的自我来领导你自己 获得真正的发自内心的信心,激发忠诚 当你真正实现自我价值的时候,练习自我同情 激发你创造者的本性 真正地享受工作和你给世界带来的价值 Michael Anderson在他的著作《以魂为中心的领导力》一书中介绍了如何通过与灵魂交流,发展 阅读全文
posted @ 2017-02-09 11:54 bonelee 阅读(284) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Twitter工程团队近期提供了Twitter核心技术的演进和扩展的详细资料,这些核心技术支撑了Twitter自营数据中心的系统架构,用于提供社会媒体服务。他们分享的关键经验包括:超越原始规格和需求进行系统架构,并在流量趋向设计容量上限时迅速做出大刀阔斧的改进;不存在所谓的“临时更改或变通方案”,因 阅读全文
posted @ 2017-02-09 09:30 bonelee 阅读(399) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG)。 DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运 阅读全文
posted @ 2017-02-01 23:55 bonelee 阅读(8830) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:简介 大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念、处理过程,以及各种专门术 阅读全文
posted @ 2017-02-01 22:48 bonelee 阅读(3886) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统 阅读全文
posted @ 2017-02-01 00:13 bonelee 阅读(10551) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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