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圖書標籤:

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店鋪： 雲聚算圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787111553274

商品編碼：11192123092

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• 定價：￥79.00

 

基本信息

• 作者：   
• 叢書名：
• 齣版社：
• ISBN：9787111553274
• 齣版日期：2017 年1月
• 開本：16開
• 版次：1-1
• 所屬分類：
   

目錄

前言 
第1章 Elasticsearch入門 1
1.1 Elasticsearch是什麼 1
1.1.1 Elasticsearch的曆史 2
1.1.2 相關産品 3
1.2 全文搜索 3
1.2.1 Lucene介紹 4
1.2.2 Lucene倒排索引 4
1.3 基礎知識 6
1.3.1 Elasticsearch術語及概念 6
1.3.2 JSON介紹 10
1.4 安裝配置 12
1.4.1 安裝Java 12
1.4.2 安裝Elasticsearch 12
1.4.3 配置 13
1.4.4 運行 15
1.4.5 停止 17
1.4.6 作為服務 17
1.4.7 版本升級 19
1.5 對外接口 21
1.5.1 API約定 22
1.5.2 REST介紹 25
1.5.3 Head插件安裝 26
1.5.4 創建庫 27
1.5.5 插入數據 28
1.5.6 修改文檔 28
1.5.7 查詢文檔 29
1.5.8 刪除文檔 29
1.5.9 刪除庫 30
1.6 Java接口 30
1.6.1 Java接口說明 30
1.6.2 創建索引文檔 33
1.6.3 增加文檔 34
1.6.4 修改文檔 35
1.6.5 查詢文檔 35
1.6.6 刪除文檔 35
1.7 小結 36
第2章 索引 37
2.1 索引管理 37
2.1.1 創建索引 37
2.1.2 刪除索引 39
2.1.3 獲取索引 39
2.1.4 打開/關閉索引 40
2.2 索引映射管理 41
2.2.1 增加映射 41
2.2.2 獲取映射 44
2.2.3 獲取字段映射 45
2.2.4 判斷類型是否存在 46

書名：    【正版】深入理解ElasticSearch|4909782

圖書定價：    69元

圖書作者：    （美）酷奇（Kuc R.）;拉斐爾·酷奇（Rafa Ku）;馬雷剋·羅戈任斯基（Marek Rogoziński）

齣版社：    機械工業齣版社

齣版日期：    2016-01-01 0:00:00

ISBN號：    9787111524168

開本：    16開

頁數：    0

版次：    1-1

作者簡介

Rafa Ku是一個很有天資的團隊領袖及軟件開發人員，現任Sematext集團公司的谘詢專傢及軟件工程師，專注於開源技術，如Apache Lucene、Solr、ElasticSearch和Hadoop stack等，擁有超過11年的軟件研發經驗，涉及領域廣闊，從銀行軟件到電子商務産品。他主要側重於Java平颱，但對能提高研發效率的任何其他工具或編程語言都抱有極高的熱情。同時他也是solr.pl網站的創始人之一，該網站緻力於幫助人們解決Solr和Lucene的相關問題。他還是世界範圍內各種會議熱邀的演講嘉賓，曾受邀齣席過Lucene Eurocon、Berlin Buzzwords、ApacheCon、Lucene Revolution等會議。

 

《海量數據探索之旅：全文檢索與分布式存儲的深度洞察》 引言 在信息爆炸的時代，如何高效地存儲、檢索和分析海量數據，已經成為衡量一個係統是否健壯、一個産品是否具有競爭力的核心指標。傳統的數據庫在麵對PB級彆甚至EB級彆的數據時，往往顯得力不從心，尤其是在“搜索”這一用戶最常交互的場景下。用戶期待的是瞬時響應、高度相關的搜索結果，而不是漫長的等待和模糊不清的答案。正是為瞭解決這一挑戰，一係列強大的搜索引擎技術應運而生。 本書《海量數據探索之旅：全文檢索與分布式存儲的深度洞察》旨在帶領讀者深入理解全文檢索的核心原理，掌握分布式存儲係統的設計哲學，並通過一係列詳實且貼近實際的案例，幫助讀者構建和優化高性能、高可用、易擴展的數據檢索與分析平颱。我們不會局限於某個特定的技術名詞，而是從底層原理齣發，逐步剖析技術脈絡，讓讀者不僅知其然，更知其所以然。 第一部分：文本檢索的基石——倒排索引的奧秘 在深入理解全文檢索之前，我們首先需要揭開“倒排索引”的神秘麵紗。它與我們熟悉的“順序查找”截然不同，是實現高效文本搜索的關鍵。 什麼是倒排索引？ 傳統數據庫中的“正排索引”類似於一本字典的目錄，我們通過詞條（文檔ID）查找對應的頁碼（詞語位置）。而“倒排索引”則像是字典的索引部分，它以詞語為鍵，記錄下包含該詞語的所有文檔ID，以及詞語在這些文檔中齣現的位置、頻率等信息。 構建倒排索引的流程： 1. 分詞 (Tokenization): 將原始文本分解成一個個有意義的詞語（Token）。這一步至關重要，不同的分詞策略會直接影響搜索的準確性和召迴率。我們將探討各種分詞算法，例如基於詞典的分詞、基於統計的分詞、基於機器學習的分詞，以及針對中文等語言的特殊處理方法。 2. 詞典構建 (Term Dictionary): 收集所有唯一的詞語，形成一個詞典。 3. 倒排列錶生成 (Inverted List Generation): 為詞典中的每個詞語，創建一個列錶，記錄下所有包含該詞語的文檔ID，以及該詞語在文檔中的具體位置信息。 4. 排序與壓縮 (Sorting and Compression): 為瞭提高檢索效率，倒排列錶通常會按照文檔ID進行排序。同時，為瞭節省存儲空間，各種高效的壓縮算法會被應用到倒排列錶中。 詞語的權重與相關性計算： 僅僅找到包含搜索詞的文檔是不夠的，更重要的是如何對搜索結果進行排序，將最相關的文檔排在前麵。這就需要引入“相關性評分”的概念。 TF (Term Frequency): 詞語在當前文檔中齣現的頻率。齣現次數越多，通常與文檔主題的相關性越高。 IDF (Inverse Document Frequency): 詞語在整個文檔集閤中齣現的頻率的倒數。一個詞語在越少的文檔中齣現，它包含的信息量就越大，權重也就越高。 TF-IDF 模型: 將TF和IDF結閤起來，計算齣詞語在文檔中的重要性得分。 更高級的相關性模型: 除瞭TF-IDF，我們還將探討BM25等更先進的相關性計算模型，它們在實際應用中錶現齣更優越的性能。 檢索過程解析： 當用戶輸入一個搜索查詢時，係統會如何快速地找到匹配的文檔？ 1. 查詢詞解析: 對用戶的查詢詞進行分詞，得到一係列搜索詞。 2. 倒排列錶查找: 根據搜索詞，從倒排索引中快速檢索齣對應的倒排列錶。 3. 文檔集閤交集/並集: 如果用戶輸入的是多個詞語，係統會通過對多個倒排列錶進行交集（AND）、並集（OR）等操作，找到同時包含或至少包含其中一個詞語的文檔集閤。 4. 相關性評分與排序: 對匹配的文檔集閤，計算每個文檔與查詢的相關性得分，並按照得分降序排列，返迴最終的搜索結果。 第二部分：分布式存儲與架構的智慧 隨著數據量的爆炸式增長，單颱服務器的存儲和計算能力已經遠遠無法滿足需求。分布式存儲係統因此應運而生，它將數據分散存儲在多颱服務器上，並通過協調機製保證數據的可用性、一緻性和高性能。 分布式係統的基本挑戰： 1. 數據分區 (Data Partitioning/Sharding): 如何將海量數據有效地分割到不同的節點上？我們將探討各種分片策略，如哈希分片、範圍分片、地理位置分片等，以及它們各自的優缺點。 2. 數據復製 (Data Replication): 如何保證數據的冗餘備份，提高係統的可用性和容錯能力？我們將深入理解主從復製、多主復製等機製，以及一緻性協議（如Paxos、Raft）在保證數據一緻性方麵的作用。 3. 負載均衡 (Load Balancing): 如何將用戶的請求均勻地分發到各個節點，避免單點過載？我們將討論各種負載均衡算法，以及在分布式係統中實現智能負載均衡的挑戰。 4. 節點故障處理 (Node Failure Handling): 當某個節點發生故障時，係統如何快速檢測並進行恢復？我們將探討心跳機製、容錯策略、數據遷移等關鍵技術。 集群的管理與協調： 在分布式係統中，如何管理眾多的節點，並確保它們協同工作？ 元數據管理: 存儲關於數據分布、節點狀態等信息，是整個係統的“大腦”。 服務發現: 客戶端或節點如何找到所需的其他服務？ 分布式鎖: 在並發訪問共享資源時，如何保證數據的一緻性？ 配置管理: 如何集中管理和更新集群的配置信息？ 高可用性與容錯設計： 構建一個能夠持續提供服務的係統，容錯是不可或缺的一環。 冗餘備份: 通過數據復製，確保即使部分節點失效，數據也不會丟失。 故障轉移 (Failover): 當主節點失效時，係統能夠自動切換到備用節點，保證服務的連續性。 數據恢復: 在發生硬件故障或人為錯誤後，能夠快速地從備份恢復數據。 可擴展性： 隨著業務的發展，數據量和請求量會不斷增加，係統需要具備平滑擴展的能力。 水平擴展: 通過增加更多節點來提升係統的整體處理能力。 在綫擴容: 在不中斷服務的情況下，動態地增加或移除節點。 第三部分：實戰演練與性能優化 理論學習之後，將理論付諸實踐是掌握技術的必經之路。本部分將通過一係列精心設計的案例，引導讀者構建和優化一個實際的全文檢索與分布式存儲係統。 案例一：構建一個電商商品搜索引擎 數據模型設計: 如何設計適閤搜索的商品數據結構。 索引構建策略: 如何高效地對海量商品數據建立倒排索引。 搜索API開發: 實現商品搜索、過濾、排序等核心功能。 性能調優: 分析和解決搜索延遲、準確率等問題。 日誌分析與用戶行為分析: 利用搜索日誌進行用戶意圖挖掘，優化搜索結果。 案例二：構建一個日誌分析與監控平颱 日誌采集與預處理: 如何高效地采集、清洗和轉換海量日誌數據。 實時索引與查詢: 如何實現日誌的實時索引，並支持復雜的查詢。 異常檢測與告警: 利用日誌數據實現係統異常的實時檢測和告警。 分布式存儲的擴展性挑戰: 如何應對日誌數據量的快速增長。 案例三：構建一個知識圖譜檢索係統 圖數據結構與存儲: 如何存儲和錶示復雜的圖譜關係。 圖算法與查詢: 如何利用圖算法進行深度關聯分析和推理。 結閤全文檢索: 如何將自然語言查詢轉化為圖譜查詢。 性能優化的深度探索： 硬件與網絡優化: 選擇閤適的硬件配置、優化網絡傳輸。 JVM調優: 對於基於Java的係統，進行JVM參數的精細調優。 索引優化: 緩存策略、分片策略、副本策略的調整。 查詢優化: 查詢語句的編寫、查詢解析的優化。 內存管理與緩存: 如何有效地利用內存和緩存來提升性能。 並發控製與綫程池: 閤理管理並發請求，避免資源耗盡。 結論 《海量數據探索之旅：全文檢索與分布式存儲的深度洞察》不僅僅是一本技術手冊，更是一次深入探索數據世界奧秘的旅程。通過掌握本書的核心知識，讀者將能夠獨立設計、構建和優化高性能、可擴展的全文檢索與分布式存儲係統，從而在信息時代的大潮中，駕馭海量數據，解鎖無限可能。本書旨在賦能每一位對數據技術充滿熱情、希望在海量數據領域有所建樹的開發者、架構師和技術愛好者。

評分☆☆☆☆☆

這本書在實際應用層麵的指導性非常強。它不僅僅是理論的堆砌，而是將Elasticsearch與各種實際業務場景緊密結閤，為讀者提供瞭大量的實戰指導。比如，書中關於日誌分析、全文搜索、實時監控、安全審計等方麵的案例，都非常貼閤當前互聯網業務的需求。我尤其贊賞作者在講解全文搜索時，對分詞器的選擇和定製的深入探討，以及如何處理同義詞、停用詞等問題，這對於構建一個真正有效的搜索係統至關重要。此外，書中關於Elasticsearch與ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）的集成使用也做瞭詳細的介紹，包括如何利用Logstash收集和處理數據，以及如何利用Kibana進行數據可視化和儀錶盤的搭建，這讓我對構建一個完整的數據處理和分析平颱有瞭更直觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點之一在於它對Elasticsearch內部機製的深入剖析。它不像很多入門書籍那樣停留在API的調用層麵，而是花瞭不少篇幅去講解Lucene的工作原理、倒排索引的構建過程、Term Dictionary、Doc Values 等核心概念。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，讓我受益匪淺。我尤其喜歡作者在解釋相關性評分（Scoring）機製時，對BM25算法的詳細推導和解釋，這讓我明白瞭為什麼某些搜索結果會排在前麵，以及如何通過調整查詢參數來影響評分。對於Elasticsearch的聚閤（Aggregation）功能，書中也給齣瞭非常係統的講解，從基礎的terms、stats聚閤，到更復雜的bucket aggregations和pipeline aggregations，每一個都配有清晰的示例，讓我能夠輕鬆構建復雜的數據分析和統計報錶。讀完這部分，我感覺自己對Elasticsearch的理解已經提升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體架構確實讓人眼前一亮。它並沒有將Elasticsearch的知識點一股腦地拋給讀者，而是非常有條理地從基礎概念入手，逐步深入到核心原理。我尤其喜歡作者在解釋分布式係統、索引構建、搜索算法時所采用的類比和圖示，這使得那些原本晦澀難懂的理論變得生動形象，即便是我這樣的初學者，也能很快抓住關鍵。書中的案例也相當貼閤實際工作場景，比如數據遷移、性能調優、安全配置等，每一個案例都附有詳細的步驟和代碼示例，讓我可以直接上手嘗試，並在過程中學習到解決實際問題的思路和方法。特彆是關於分片和副本機製的講解，非常透徹，讓我明白瞭Elasticsearch是如何保證數據的高可用和可擴展性的。作者在解釋查詢DSL的時候，也細緻地梳理瞭各種查詢類型的適用場景和優缺點，並給齣瞭大量的組閤查詢示例，這對於我構建復雜搜索需求提供瞭極大的幫助。讀完這一部分，我對Elasticsearch的查詢能力有瞭更深層次的認識，不再局限於簡單的關鍵詞匹配。

評分☆☆☆☆☆

從作者的寫作風格來看，我能感受到他對Elasticsearch的熱愛和深厚的積纍。語言流暢，邏輯清晰，而且在遇到一些比較復雜的技術點時，作者總是能用通俗易懂的方式進行解釋，並穿插一些引人入勝的“故事”或“經驗之談”，這讓整個閱讀過程充滿瞭樂趣，而不是枯燥的知識灌輸。我特彆喜歡作者在書的結尾部分，對Elasticsearch未來發展趨勢的展望，以及對開發者提齣的一些學習建議，這讓我對這個領域保持瞭持續的關注和學習的熱情。這本書的排版和設計也相當用心，圖文並茂，代碼清晰，閱讀起來非常舒適。總的來說，這是一本能夠帶領讀者從入門到精通的優質圖書，無論是初學者還是有一定經驗的開發者，都能從中獲得寶貴的知識和啓發。

評分☆☆☆☆☆

讓我驚喜的是，作者在講述Elasticsearch的集群管理和運維方麵，也做瞭非常詳盡的闡述。從集群的搭建、節點的角色劃分，到索引生命周期管理、快照備份與恢復，每一個環節都講解得非常到位。書中對集群健康狀態的監控和故障排除也給齣瞭很多實用的建議和技巧，這對於我這樣即將負責Elasticsearch集群運維的開發者來說，簡直是雪中送炭。我特彆注意到瞭關於分片遷移和重平衡的部分，這讓我對如何平滑地擴展集群以及應對節點故障有瞭更清晰的認識。此外，作者還專門開闢瞭一個章節來討論Elasticsearch的性能優化，包括內存配置、JVM調優、索引設置優化等，並結閤實際場景給齣瞭一些壓測和調優的案例，這對於提升搜索效率和降低資源消耗至關重要。讀到這部分的時候，我仿佛看到瞭自己的Elasticsearch集群在經過優化後，能夠飛速響應用戶請求的場景。