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店铺： 云聚算图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787111553274

商品编码：11192123092

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• 定价：￥79.00

 

基本信息

• 作者：   
• 丛书名：
• 出版社：
• ISBN：9787111553274
• 出版日期：2017 年1月
• 开本：16开
• 版次：1-1
• 所属分类：
   

目录

前言 
第1章 Elasticsearch入门 1
1.1 Elasticsearch是什么 1
1.1.1 Elasticsearch的历史 2
1.1.2 相关产品 3
1.2 全文搜索 3
1.2.1 Lucene介绍 4
1.2.2 Lucene倒排索引 4
1.3 基础知识 6
1.3.1 Elasticsearch术语及概念 6
1.3.2 JSON介绍 10
1.4 安装配置 12
1.4.1 安装Java 12
1.4.2 安装Elasticsearch 12
1.4.3 配置 13
1.4.4 运行 15
1.4.5 停止 17
1.4.6 作为服务 17
1.4.7 版本升级 19
1.5 对外接口 21
1.5.1 API约定 22
1.5.2 REST介绍 25
1.5.3 Head插件安装 26
1.5.4 创建库 27
1.5.5 插入数据 28
1.5.6 修改文档 28
1.5.7 查询文档 29
1.5.8 删除文档 29
1.5.9 删除库 30
1.6 Java接口 30
1.6.1 Java接口说明 30
1.6.2 创建索引文档 33
1.6.3 增加文档 34
1.6.4 修改文档 35
1.6.5 查询文档 35
1.6.6 删除文档 35
1.7 小结 36
第2章 索引 37
2.1 索引管理 37
2.1.1 创建索引 37
2.1.2 删除索引 39
2.1.3 获取索引 39
2.1.4 打开/关闭索引 40
2.2 索引映射管理 41
2.2.1 增加映射 41
2.2.2 获取映射 44
2.2.3 获取字段映射 45
2.2.4 判断类型是否存在 46

书名：    【正版】深入理解ElasticSearch|4909782

图书定价：    69元

图书作者：    （美）酷奇（Kuc R.）;拉斐尔·酷奇（Rafa Ku）;马雷克·罗戈任斯基（Marek Rogoziński）

出版社：    机械工业出版社

出版日期：    2016-01-01 0:00:00

ISBN号：    9787111524168

开本：    16开

页数：    0

版次：    1-1

作者简介

Rafa Ku是一个很有天资的团队领袖及软件开发人员，现任Sematext集团公司的咨询专家及软件工程师，专注于开源技术，如Apache Lucene、Solr、ElasticSearch和Hadoop stack等，拥有超过11年的软件研发经验，涉及领域广阔，从银行软件到电子商务产品。他主要侧重于Java平台，但对能提高研发效率的任何其他工具或编程语言都抱有极高的热情。同时他也是solr.pl网站的创始人之一，该网站致力于帮助人们解决Solr和Lucene的相关问题。他还是世界范围内各种会议热邀的演讲嘉宾，曾受邀出席过Lucene Eurocon、Berlin Buzzwords、ApacheCon、Lucene Revolution等会议。

 

《海量数据探索之旅：全文检索与分布式存储的深度洞察》 引言 在信息爆炸的时代，如何高效地存储、检索和分析海量数据，已经成为衡量一个系统是否健壮、一个产品是否具有竞争力的核心指标。传统的数据库在面对PB级别甚至EB级别的数据时，往往显得力不从心，尤其是在“搜索”这一用户最常交互的场景下。用户期待的是瞬时响应、高度相关的搜索结果，而不是漫长的等待和模糊不清的答案。正是为了解决这一挑战，一系列强大的搜索引擎技术应运而生。 本书《海量数据探索之旅：全文检索与分布式存储的深度洞察》旨在带领读者深入理解全文检索的核心原理，掌握分布式存储系统的设计哲学，并通过一系列详实且贴近实际的案例，帮助读者构建和优化高性能、高可用、易扩展的数据检索与分析平台。我们不会局限于某个特定的技术名词，而是从底层原理出发，逐步剖析技术脉络，让读者不仅知其然，更知其所以然。 第一部分：文本检索的基石——倒排索引的奥秘 在深入理解全文检索之前，我们首先需要揭开“倒排索引”的神秘面纱。它与我们熟悉的“顺序查找”截然不同，是实现高效文本搜索的关键。 什么是倒排索引？ 传统数据库中的“正排索引”类似于一本字典的目录，我们通过词条（文档ID）查找对应的页码（词语位置）。而“倒排索引”则像是字典的索引部分，它以词语为键，记录下包含该词语的所有文档ID，以及词语在这些文档中出现的位置、频率等信息。 构建倒排索引的流程： 1. 分词 (Tokenization): 将原始文本分解成一个个有意义的词语（Token）。这一步至关重要，不同的分词策略会直接影响搜索的准确性和召回率。我们将探讨各种分词算法，例如基于词典的分词、基于统计的分词、基于机器学习的分词，以及针对中文等语言的特殊处理方法。 2. 词典构建 (Term Dictionary): 收集所有唯一的词语，形成一个词典。 3. 倒排列表生成 (Inverted List Generation): 为词典中的每个词语，创建一个列表，记录下所有包含该词语的文档ID，以及该词语在文档中的具体位置信息。 4. 排序与压缩 (Sorting and Compression): 为了提高检索效率，倒排列表通常会按照文档ID进行排序。同时，为了节省存储空间，各种高效的压缩算法会被应用到倒排列表中。 词语的权重与相关性计算： 仅仅找到包含搜索词的文档是不够的，更重要的是如何对搜索结果进行排序，将最相关的文档排在前面。这就需要引入“相关性评分”的概念。 TF (Term Frequency): 词语在当前文档中出现的频率。出现次数越多，通常与文档主题的相关性越高。 IDF (Inverse Document Frequency): 词语在整个文档集合中出现的频率的倒数。一个词语在越少的文档中出现，它包含的信息量就越大，权重也就越高。 TF-IDF 模型: 将TF和IDF结合起来，计算出词语在文档中的重要性得分。 更高级的相关性模型: 除了TF-IDF，我们还将探讨BM25等更先进的相关性计算模型，它们在实际应用中表现出更优越的性能。 检索过程解析： 当用户输入一个搜索查询时，系统会如何快速地找到匹配的文档？ 1. 查询词解析: 对用户的查询词进行分词，得到一系列搜索词。 2. 倒排列表查找: 根据搜索词，从倒排索引中快速检索出对应的倒排列表。 3. 文档集合交集/并集: 如果用户输入的是多个词语，系统会通过对多个倒排列表进行交集（AND）、并集（OR）等操作，找到同时包含或至少包含其中一个词语的文档集合。 4. 相关性评分与排序: 对匹配的文档集合，计算每个文档与查询的相关性得分，并按照得分降序排列，返回最终的搜索结果。 第二部分：分布式存储与架构的智慧 随着数据量的爆炸式增长，单台服务器的存储和计算能力已经远远无法满足需求。分布式存储系统因此应运而生，它将数据分散存储在多台服务器上，并通过协调机制保证数据的可用性、一致性和高性能。 分布式系统的基本挑战： 1. 数据分区 (Data Partitioning/Sharding): 如何将海量数据有效地分割到不同的节点上？我们将探讨各种分片策略，如哈希分片、范围分片、地理位置分片等，以及它们各自的优缺点。 2. 数据复制 (Data Replication): 如何保证数据的冗余备份，提高系统的可用性和容错能力？我们将深入理解主从复制、多主复制等机制，以及一致性协议（如Paxos、Raft）在保证数据一致性方面的作用。 3. 负载均衡 (Load Balancing): 如何将用户的请求均匀地分发到各个节点，避免单点过载？我们将讨论各种负载均衡算法，以及在分布式系统中实现智能负载均衡的挑战。 4. 节点故障处理 (Node Failure Handling): 当某个节点发生故障时，系统如何快速检测并进行恢复？我们将探讨心跳机制、容错策略、数据迁移等关键技术。 集群的管理与协调： 在分布式系统中，如何管理众多的节点，并确保它们协同工作？ 元数据管理: 存储关于数据分布、节点状态等信息，是整个系统的“大脑”。 服务发现: 客户端或节点如何找到所需的其他服务？ 分布式锁: 在并发访问共享资源时，如何保证数据的一致性？ 配置管理: 如何集中管理和更新集群的配置信息？ 高可用性与容错设计： 构建一个能够持续提供服务的系统，容错是不可或缺的一环。 冗余备份: 通过数据复制，确保即使部分节点失效，数据也不会丢失。 故障转移 (Failover): 当主节点失效时，系统能够自动切换到备用节点，保证服务的连续性。 数据恢复: 在发生硬件故障或人为错误后，能够快速地从备份恢复数据。 可扩展性： 随着业务的发展，数据量和请求量会不断增加，系统需要具备平滑扩展的能力。 水平扩展: 通过增加更多节点来提升系统的整体处理能力。 在线扩容: 在不中断服务的情况下，动态地增加或移除节点。 第三部分：实战演练与性能优化 理论学习之后，将理论付诸实践是掌握技术的必经之路。本部分将通过一系列精心设计的案例，引导读者构建和优化一个实际的全文检索与分布式存储系统。 案例一：构建一个电商商品搜索引擎 数据模型设计: 如何设计适合搜索的商品数据结构。 索引构建策略: 如何高效地对海量商品数据建立倒排索引。 搜索API开发: 实现商品搜索、过滤、排序等核心功能。 性能调优: 分析和解决搜索延迟、准确率等问题。 日志分析与用户行为分析: 利用搜索日志进行用户意图挖掘，优化搜索结果。 案例二：构建一个日志分析与监控平台 日志采集与预处理: 如何高效地采集、清洗和转换海量日志数据。 实时索引与查询: 如何实现日志的实时索引，并支持复杂的查询。 异常检测与告警: 利用日志数据实现系统异常的实时检测和告警。 分布式存储的扩展性挑战: 如何应对日志数据量的快速增长。 案例三：构建一个知识图谱检索系统 图数据结构与存储: 如何存储和表示复杂的图谱关系。 图算法与查询: 如何利用图算法进行深度关联分析和推理。 结合全文检索: 如何将自然语言查询转化为图谱查询。 性能优化的深度探索： 硬件与网络优化: 选择合适的硬件配置、优化网络传输。 JVM调优: 对于基于Java的系统，进行JVM参数的精细调优。 索引优化: 缓存策略、分片策略、副本策略的调整。 查询优化: 查询语句的编写、查询解析的优化。 内存管理与缓存: 如何有效地利用内存和缓存来提升性能。 并发控制与线程池: 合理管理并发请求，避免资源耗尽。 结论 《海量数据探索之旅：全文检索与分布式存储的深度洞察》不仅仅是一本技术手册，更是一次深入探索数据世界奥秘的旅程。通过掌握本书的核心知识，读者将能够独立设计、构建和优化高性能、可扩展的全文检索与分布式存储系统，从而在信息时代的大潮中，驾驭海量数据，解锁无限可能。本书旨在赋能每一位对数据技术充满热情、希望在海量数据领域有所建树的开发者、架构师和技术爱好者。

评分☆☆☆☆☆

让我惊喜的是，作者在讲述Elasticsearch的集群管理和运维方面，也做了非常详尽的阐述。从集群的搭建、节点的角色划分，到索引生命周期管理、快照备份与恢复，每一个环节都讲解得非常到位。书中对集群健康状态的监控和故障排除也给出了很多实用的建议和技巧，这对于我这样即将负责Elasticsearch集群运维的开发者来说，简直是雪中送炭。我特别注意到了关于分片迁移和重平衡的部分，这让我对如何平滑地扩展集群以及应对节点故障有了更清晰的认识。此外，作者还专门开辟了一个章节来讨论Elasticsearch的性能优化，包括内存配置、JVM调优、索引设置优化等，并结合实际场景给出了一些压测和调优的案例，这对于提升搜索效率和降低资源消耗至关重要。读到这部分的时候，我仿佛看到了自己的Elasticsearch集群在经过优化后，能够飞速响应用户请求的场景。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点之一在于它对Elasticsearch内部机制的深入剖析。它不像很多入门书籍那样停留在API的调用层面，而是花了不少篇幅去讲解Lucene的工作原理、倒排索引的构建过程、Term Dictionary、Doc Values 等核心概念。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我受益匪浅。我尤其喜欢作者在解释相关性评分（Scoring）机制时，对BM25算法的详细推导和解释，这让我明白了为什么某些搜索结果会排在前面，以及如何通过调整查询参数来影响评分。对于Elasticsearch的聚合（Aggregation）功能，书中也给出了非常系统的讲解，从基础的terms、stats聚合，到更复杂的bucket aggregations和pipeline aggregations，每一个都配有清晰的示例，让我能够轻松构建复杂的数据分析和统计报表。读完这部分，我感觉自己对Elasticsearch的理解已经提升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书在实际应用层面的指导性非常强。它不仅仅是理论的堆砌，而是将Elasticsearch与各种实际业务场景紧密结合，为读者提供了大量的实战指导。比如，书中关于日志分析、全文搜索、实时监控、安全审计等方面的案例，都非常贴合当前互联网业务的需求。我尤其赞赏作者在讲解全文搜索时，对分词器的选择和定制的深入探讨，以及如何处理同义词、停用词等问题，这对于构建一个真正有效的搜索系统至关重要。此外，书中关于Elasticsearch与ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）的集成使用也做了详细的介绍，包括如何利用Logstash收集和处理数据，以及如何利用Kibana进行数据可视化和仪表盘的搭建，这让我对构建一个完整的数据处理和分析平台有了更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体架构确实让人眼前一亮。它并没有将Elasticsearch的知识点一股脑地抛给读者，而是非常有条理地从基础概念入手，逐步深入到核心原理。我尤其喜欢作者在解释分布式系统、索引构建、搜索算法时所采用的类比和图示，这使得那些原本晦涩难懂的理论变得生动形象，即便是我这样的初学者，也能很快抓住关键。书中的案例也相当贴合实际工作场景，比如数据迁移、性能调优、安全配置等，每一个案例都附有详细的步骤和代码示例，让我可以直接上手尝试，并在过程中学习到解决实际问题的思路和方法。特别是关于分片和副本机制的讲解，非常透彻，让我明白了Elasticsearch是如何保证数据的高可用和可扩展性的。作者在解释查询DSL的时候，也细致地梳理了各种查询类型的适用场景和优缺点，并给出了大量的组合查询示例，这对于我构建复杂搜索需求提供了极大的帮助。读完这一部分，我对Elasticsearch的查询能力有了更深层次的认识，不再局限于简单的关键词匹配。

评分☆☆☆☆☆

从作者的写作风格来看，我能感受到他对Elasticsearch的热爱和深厚的积累。语言流畅，逻辑清晰，而且在遇到一些比较复杂的技术点时，作者总是能用通俗易懂的方式进行解释，并穿插一些引人入胜的“故事”或“经验之谈”，这让整个阅读过程充满了乐趣，而不是枯燥的知识灌输。我特别喜欢作者在书的结尾部分，对Elasticsearch未来发展趋势的展望，以及对开发者提出的一些学习建议，这让我对这个领域保持了持续的关注和学习的热情。这本书的排版和设计也相当用心，图文并茂，代码清晰，阅读起来非常舒适。总的来说，这是一本能够带领读者从入门到精通的优质图书，无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获得宝贵的知识和启发。