简单介绍一下 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以让你快速和近乎实时地存储、搜索和分析海量的数据。它通常被用作底层引擎/技术，为具有复杂搜索功能和需求的应用程序提供动力。Elasticsearch在Lucene StandardAnalyzer之上提供了一个分布式系统，用于索引和自动类型猜测，并利用基于JSON的REST API来引用Lucene的功能。
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
随着 Elasticsearch 8.11版本的即将推出，我们非常高兴地宣布，我们将迎来一个全新的查询语言ES|QL (Elasticsearch Query Language的简称)。ES|QL是一种更加一致、简洁、实用、高效的语言，旨在解决用户在使用Elasticsearch时面临的复杂性问题。这是一个里程碑式的发布，我们深知这将改变数据分析的方式，因此我们致力于提供最好的体验。新的ES|QL查询语言和引擎(_query API)将会替代原有的语言和聚合引擎(_search API)，成为大多数场景下的默认选择，并且将会有大幅的性能提升。
本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科学教育和知识分享，提高数据科学人员素质。
翻译：秦陇纪等人 摘自：数据简化DataSimp 本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科学教育和知识分享，提高数据科学人员素质。 数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上，包括数学、概率模型、统计学、机器学习、数据仓库、可视化等。在实际应用中，数据科学包括数据的收集、清洗、分析、可视化以及数据应用整个迭代过程，最终帮助组织制定正确的发展决策数据科学的
向量数据库是一种将数据（包括文本、图像、音频和视频）存储为向量的数据库，向量是高维空间中对象或概念的数学表示。
本文作者：秦陇纪 本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科
传统的关系数据库（MySQL、Oracle、和Access等）主导了20世纪的数据存储模式，但当数据量达到太字节级，甚至拍字节级时，关系型数据库表现出了难以解决的瓶颈问题。为了解决海量数据存储和分布式计算问题，Google Tab 提出了Map/Reduce 和Google File System(GFS)解决方案，Hadoop作为其中一个优秀的实现框架迅速得到了业界的认可和广泛应用。但Hadoop的存储模式决定了其并不支持对数据的实时检索和计算。还有其他的替代方案吗？为何不尝试Elasticsearch 的分布时存储功能？
数据管理比以往更加复杂，到处都是大数据，包括每个人的想法以及不同的形式:广告 , 社交图谱,信息流 ,推荐 ,市场, 健康, 安全, 政府等等。 过去的三年里，成千上万的技术必须处理汇合在一起的大数据获取，管理和分析; 技术选型对IT部门来说是一件艰巨的任务，因为在大多数时间里没有一个综合的方法来用于选型.
刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题： 不知道该先学习哪种编程语言。 不仅仅是编程语言，像Tableau，SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言，很难知道该选择哪一种。 事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。 很明显，一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。 我给你的建议就是：先学习R语言 专注于一种语言 在说明为什么你应该学习R语言之前，我想强调的是，在开始
这些数据都是一些非结构化的数据，我们可以统一将这些数据统一采集到splunk之后，splunk可以对这些数据进行索引、调查、监控、可视化等。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
Argos是我们的内部异常检测工具，负责分析进来的度量指标，并基于历史数据，将它们与预测模型进行比对，从而确定当前数据是不是在预期范围内。
最早Doug Cutting（后面被称为hadoop之父）领导创立了Apache的项目Lucene，然后Lucene又衍生出子项目Nutch，Nutch又衍生了子项目Hadoop。Lucene是一个功能全面的文本搜索和查询库，Nutch目标就是要试图以Lucene为核心建立一个完整的搜索引擎，并且能达到提到Google商业搜索引擎的目标。网络搜索引擎和基本文档搜索区别就在规模上，Lucene目标是索引数百万文档，而Nutch应该能处理数十亿的网页。因此Nutch就面临了一个极大的挑战，即在Nutch中建立一个层，来负责分布式处理、冗余、故障恢复及负载均衡等等一系列问题。
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
Iaas、K8S、Omega都属于这一层。 计算引擎层 计算引擎层是大数据技术中最活跃的一层，直到今天，仍不断有新的计算引擎被提出。 总体上讲，可按照对时间性能的要求，将计算引擎分为三类： ❑ 批处理：该类计算引擎对时间要求最低，一般处理时间为分钟到小时级别，甚至天级别，它追求的是高吞吐率，即单位时间内处理的数据量尽可能大，典型的应用有搜索引擎构建索引、批量数据分析等。 ❑ 交互式处理：该类计算引擎对时间要求比较高，一般要求处理时间为秒级别，这类系统需要跟人进行交互，因此会提供类SQL的语言便于用户使用，典型的应用有数据查询、参数化报表生成等。 ❑ 实时处理：该类计算引擎对时间要求最高，一般处理延迟在秒级以内，典型的应用有广告系统、舆情监测等。 数据分析层 数据分析层直接跟用户应用程序对接，为其提供易用的数据处理工具。为了让用户分析数据更加容易，计算引擎会提供多样化的工具，包括应用程序API、类SQL查询语言、数据挖掘SDK等。 在解决实际问题时，数据科学家往往需根据应用的特点，从数据分析层选择合适的工具，大部分情况下，可能会结合使用多种工具，典型的使用模式是：首先使用批处理框架对原始海量数据进行分析，产生较小规模的数据集，在此基础上，再使用交互式处理工具对该数据集进行快速查询，获取最终结果。 数据可视化层 数据可视化层是直接面向用户展示结果的一层，由于该层直接对接用户，是展示大数据价值的“门户”，因此数据可视化是极具意义的。考虑到大数据具有容量大、结构复杂和维度多等特点，对大数据进行可视化是极具挑战性的。
Elastic官方宣布Elasticsearch进入Version 8，在速度、扩展、高相关性和简单性方面开启了一个全新的时代。截止5月份已更新发布到了8.2.2版本，新的版本有哪些大的变化，对历史版本会有什么影响？让我们一起探索Elasticsearch的全新特性和应用场景。
链接：https://www.zhihu.com/question/27696290/answer/381993207
简单来说，我们的目标是帮助每个人更快地找到所需内容，从需要通过内网获取文档的员工，到在网上购物寻找适合自己鞋子的客户。但从更技术的角度来说，大致描述如下：
从前有座山，山上有座庙，庙里有个老和尚和小和尚……这个简短无尽的儿童故事是很多人都知晓的，整个故事从开头就定义了空间的概念，让我们能够清楚的知道老和尚和小和尚在山上的庙里，网络空间同样如此。 如果说GPS绘制出了世界的地图，那么网络空间搜索引擎就是整个互联网的地图。 自从互联网诞生的那一刻，网络空间也由混沌之初快速扩张。 在互联网中各种网络设备物物相连，因此互联网基础上的延伸和扩展，用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，形成万物互联的物联网（IOT，Internet of things
1、 Talend Open Studio 是第一家针对数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整地实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专门针对互联网数据抓取、处理、分析和挖掘。可
是第一家针对数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
先来看看大数据的概念。根据维基百科，大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语，因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，中软卓越专家列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。
1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专业针对互联网数据抓取、处理、分析，挖
导读：你熟悉多少工具？今天我们将常用的100款工具推荐给您，若您有更多更好的工具欢迎留言！ 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract
是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
来源：网络 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下
按要求转载自CSDN (ID：CSDNnews） 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能
作者：java妞妞 来源：http://blog.csdn.net/javaniuniu/article/details/71250316 当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，O
在深度学习领域，有许多深度学习框架可以让开发者和研究者用于设计模型，每个框架具备各自独特的网络结构定义和模型保存格式。AI 工程师和研究者希望自己的模型能够在不同的框架之间转换，但框架之间的差距阻碍了模型之间的交互操作。
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
大概一个月前，在做2018年领域驱动设计大会预告的时候，上一届大会的主题演讲者肖然提出这样的担忧：工具和方法似乎没有很好地解决“落地难”的挑战。
啥？还要单独讲一下啥是搜索引擎？不就是百度、Google嘛，这玩意天天用，还轮的到你来说？
Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像S
平时我们在 GitHub 上进行搜索的时候，Github 不仅可以帮我们找到相隔的代码产库，还可以帮助实现代码级的搜索及搜索词的高亮的显示，。当你在网上购物的时候，它也可以帮助你做商品的推荐。当你下班的时候，Elasticsearch 可以帮助你定位附件的乘客和司机，帮助平台优化调度，除了搜索，结合 Kibana、Logstash、Beats 的 ELK（Elastic Stack） 还被广泛使用在大数据近实时分析的领域，包括了日志分析、指标监控、信息安全等多个领域，它可以帮助你探索海量的、结构化的、非结构化的数据，按需创建是可视化报表，对监控数据设置报警阀值。
随着大数据时代的到来，一个大规模生成、分享、处理以及应用数据的时代正在开启。如果能将互联网上异源异构的非结构化或半结构化数据转换为更易处理的结构化数据，可以极大的降低获取数据的门槛，为信息检索和数据挖
##1. es是什么 ElasticSearch简称ES，是一个高拓展和开源的全文搜索和分析引擎，可以准实时地存储、搜索、分析海量的数据。 它和MongoDB、redis等一样是非关系型数据。 业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。 可拓展：开源软件，支持很多第三方插件。 高可用：在一个集群的多个节点中进行分布式存储，索引支持shards和复制，即使部分节点down掉，也能自动进行数据恢复和主从切换。 采用RestfulAPI标准：通过http接口使用JSON格式进行操作数据。数据存储的最小单位是文档，本质上是一个JSON 文本。所有资源都共享统一的接口（标准的HTTP方法）比如 GET、PUT、POST 和 DELETE，在客户端和服务器之间传输数据。
Java 资源列表，内容包括：构建工具、数据库、框架、模板、安全、代码分析、日志、第三方库、书籍、Java 站点等等。 古董级工具 这些工具伴随着Java一起出现，在各自辉煌之后还在一直使用。 Apache Ant：基于XML的构建管理工具。官网 cglib：字节码生成库。官网 GlassFish：应用服务器，由Oracle赞助支持的Java EE参考实现。官网 Hudson：持续集成服务器，目前仍在活跃开发。官网 JavaServer Faces：Mojarra是JSF标准的一个开源实现，由Oracle开
Hadoop：Apache Hadoop是一个开源的分布式系统基础框架，离线数据的分布式存储和计算的解决方案。Hadoop最早起源于Nutch，Nutch基于2003 年、2004年谷歌发表的两篇论文分布式文件系统GFS和分布式计算框架MapReduce的开源实现HDFS和MapReduce。2005年推出，2008年1月成为Apache顶级项目。Hadoop分布式文件系统(HDFS)是革命性的一大改进，它将服务器与普通硬盘驱动器结合，并将它们转变为能够由Java应用程序兼容并行IO的分布式存储系统。Hadoop作为数据分布式处理系统的典型代表，形了成完整的生态圈，已经成为事实上的大数据标准，开源大数据目前已经成为互联网企业的基础设施。Hadoop主要包含分布式存储HDFS、离线计算引擎MapRduce、资源调度Apache YARN三部分。Hadoop2.0引入了Apache YARN作为资源调度。Hadoop3.0以后的版本对MR做了大量优化，增加了基于内存计算模型，提高了计算效率。比较普及的稳定版本是2.x，目前最新版本为3.2.0。
全文检索技术被广泛的应用于搜索引擎，查询检索等领域。我们在网络上的大部分搜索服务都用到了全文检索技术。
通用爬虫工作流程： 爬取网页 – 存储数据 – 内容处理 – 提供检索/排名服务
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
Elasticsearch 是分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，一般简称ES。
近期 AIGC 狂潮席卷，“前端走向穷途”“低代码时代终结”的言论甚嚣尘上。事实上 GPT 不仅不会干掉低代码，反而会大幅度促进低代码相关系统的开发。本文会介绍 GPT Prompt Engineering 的基本原理，以及如何帮助低代码平台相关技术快速开发落地的技术方案。接着往下看吧~
2019年8月，我投入了我的第一个自然语言处理(NLP)项目，并在我的网站上托管了自动侍酒师(Auto-Sommelier)。使用TensorFlow 1和Universal Sentence Encoder，我允许用户描述他们理想的葡萄酒，并返回与查询相似的描述的葡萄酒。该工具将葡萄酒评论和用户输入转换为向量，并计算用户输入和葡萄酒评论之间的余弦相似度，以找到最相似的结果。
今天我为大家介绍一下html的基本知识。 什么是html html指的是超文本标记语言(Hyper Text Markup Language)，它包含一系列的标签，我们把这些标签叫做HTML标签，它是HTML语言中最基本的单位、最重要的组成部分。html是用来描述网页的一种语言。 上面是一个基本的html代码文件，下面我们来看看其具体含义。 html属性 DOCTYPE标签是一种标准通用标记语言的文档类型声明，它的目的是要告诉标准通用标记语言解析器，它应该使用什么样的文档类型定义（DTD）来解析文档
要玩大数据，没有数据怎么玩？这里推荐一些33款开源爬虫软件给大家。 爬虫，即网络爬虫，是一种自动获取网页内容的程序。是搜索引擎的重要组成部分，因此搜索引擎优化很大程度上就是针对爬虫而做出的优化。 网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接
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