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海量数据搜索---搜索引擎

在我们平常的生活工作中，百度、谷歌这些搜索网站已经成为了我们受教解惑的学校，俗话说得好，“有问题找度娘”。那么百度是如何在海量数据中找到自己需要的数据呢？为什么它搜索的速度如此之快？...全文索引 首先是数据库中数据的搜集，搜索引擎的自动信息搜集功能分两种： 一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网网站进行检索...1.3 搜索引擎能解决什么问题 高效查询数据（运用多种算法查询数据，查询速率是毫秒级别，无论是千万条数据还是上亿的数据） 比较容易，将普通的数据库切换成搜索引擎比较容易。...1.4 搜索引擎的应用场景 数据库达到百万数据级别的时候 要求检索时效性、性能要求高，Ms级响应 1.5 Solr 接下来看在平常的互联网中搜索引擎的应用Solr。那么什么是Solr呢？...海量数据：Solr是针对亿级以上的海量数据处理而设计的，可以很好地处理海量数据检索。

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    海量数据中搜索精华价值：Milvus助力头部企业打造前沿AI搜索

    作者 | 王强 在今天这个大数据无处不在的时代，如何高效精确地对海量数据进行处理和分析，是摆在各行业头部企业与软件开发团队面前的重大挑战。...传统的结构化、半结构化数据领域有着较为成熟的解决方案和技术，相关数据尚可轻松应对；但在图片、视频、语音为代表的非结构化数据领域，业内曾长时间缺乏高效的处理和分类算法技术，给这些领域的搜索业务实践带来了巨大的困难...为了帮助企业和软件开发人员应对海量非结构化数据检索难题，Zilliz 于 2019 年底推出了开源向量搜索引擎 Milvus。...Milvus 已成为大规模 AI 搜索技术领域的明星，将帮助越来越多的企业和组织挖掘海量非结构化数据中的精华价值。...为此，企查查基于海量数据扩展能力、高速响应和平衡成本三个需求维度，选择了 Milvus 来实施商标图片检索项目。来自企查查的文安哲介绍了该项目的具体情况。

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    海量数据, 为何总是 海量垃圾 ?!

    2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到？...因为, 谷歌有 “搜索引擎”⋯ “搜索引擎” 使得谷歌能⋯ @ 分析出产生海量数据, 其背后的用户的目的。 @ 能采集到随着 “时间” 的演进, 而持续生成的数据；人类的行为数据。

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    新一代海量数据搜索引擎 TurboSearch 来了！

    群等精品垂直搜索业务，以及云搜中小数据搜索业务。...主要有以下特性： 完整的 分布式、海量 搜索系统及运营解决方案 支持便捷 私有化部署 高性能索引及 并行检索 支持 多粒度索引 及检索 支持普通检索、分类检索、WAND 及精细化的检索层过滤逻辑 核心组件...在海量数据检索中，TurboSearch 正探索其在 长 Query 召回场景 下的应用。通过结合 Weak-AND 与 AND，平衡召回率和检索性能。...海量数据索引支持 对于海量数据搜索业务场景，脱胎于网页搜索的 TurboSearch 继承三种类型的索引集群结构: FOB，全内存索引，支持实时增删。...全流程检索、数据诊断 在持续优化的海量数据搜索业务运营过程中，会有持续或突发的 Badcase 需要定位。而一个海量数据搜索业务中，一般都是 *多集群、多机服务、多层逻辑* 的复杂系统。

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    转发 ｜ IT运维分析与海量日志搜索

    无法适应TB级海量日志 数据库的schema无法适应千变万化的日志格式 无法提供全文检索 我见过使用数据库存日志的，数据库就三列：产生日志的服务器IP、时间戳、日志原文。没有对日志字段进行抽取。...3、现在 我们需要日志实时搜索分析引擎，它有三个特点： 快： 日志从产生到搜索分析出结果只有几秒的延时 Google、百度的新闻搜索也只能搜索5分钟之前的新闻 大： 每天处理 TB 级的日志量 灵活：...Google for IT， 可搜索、分析任何日志，运维工程师的搜索引擎 简而言之，这是Fast Big Data，除了大，还要快。...2、日志易：日志实时搜索分析平台 1.1 可接入各种来源的数据 可接入服务器、网络设备、操作系统、应用程序的日志文件，数据库，甚至恒生电子交易系统二进制格式的日志。...日志易还是个可编程的日志实时搜索分析引擎，用户可以在搜索框编写SPL（Search Processing Language，搜索处理语言），使用各种分析命令，通过管道符把这些命令串起来，组成上百行的脚本程序

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    10分钟快速入门海量数据搜索分析引擎 Elasticsearch

    背景 随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息，其中离不开搜索引擎技术的帮助。...数据量达到十亿，百亿规模仍然可以秒级返回检索结果。对于系统容灾、数据安全性、可扩展性、可维护性等我们关注的实际问题，在开源搜索引擎领域排名第一的Elasticsearch里均能得到有效解决。 2....内存里的数据会定期生成新的段文件，写入开销更低的文件系统缓存即可打开和读取实现近实时搜索。 [写入缓冲与持久化] 3....数据存储：通过Elasticsearch 搜索分析平台进行数据持久存储，提供全文搜索和分析能力。 可视化分析：通过功能丰富的图形界面，即可对日志数据进行搜索分析，如可视化组件Kibana。...[时序数据可视化面板]3.3 搜索服务场景 搜索服务典型场景有像京东、拼多多、蘑菇街中的商品搜索；应用商店中的应用APP搜索；论坛、在线文档等站内搜索。

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    什么是海量数据 海量数据与大数据的关系

    在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据 所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系 海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。

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    10分钟快速入门海量数据搜索分析引擎 Elasticsearch

    背景 随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息，其中离不开搜索引擎技术的帮助。...数据量达到十亿，百亿规模仍然可以秒级返回检索结果。对于系统容灾、数据安全性、可扩展性、可维护性等我们关注的实际问题，在开源搜索引擎领域排名第一的Elasticsearch里均能得到有效解决。 2....内存里的数据会定期生成新的段文件，写入开销更低的文件系统缓存即可打开和读取实现近实时搜索。 [写入缓冲与持久化] 3....数据存储：通过Elasticsearch 搜索分析平台进行数据持久存储，提供全文搜索和分析能力。 可视化分析：通过功能丰富的图形界面，即可对日志数据进行搜索分析，如可视化组件Kibana。...[时序数据可视化面板] 3.3 搜索服务场景 搜索服务典型场景有像京东、拼多多、蘑菇街中的商品搜索；应用商店中的应用APP搜索；论坛、在线文档等站内搜索。

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    【ES三周年】ES查询—海量数据搜索深度分页优化

    图片 背景 最近在实际项目中查询条件上越来越复杂，mysql的筛选已无法支撑，准备将所有搜索筛选改为es查询。...图片 图片 图片 具体使用方法： 第一次查询时，会生成一个 scrollId ，并将所有符合搜索条件的搜索结果缓存起来。...Scroll查询只搜索到了所有的符合条件的 doc_id (官方推荐用 doc_id 进行排序，因为本身缓存的就是 doc_id ，如果用其他字段排序会增加查询量)，并将它们排序后保存在search context...图片 PIT可以被看为存储索引数据状态的轻量级视图。创建一个时间点 Point In Time（PIT）保障搜索过程中保留特定事件点的索引状态。...项目不需要支持随机翻页，类似瀑布图的滑动场景，海量数据分页，推荐用search_after。

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    【实战】手把手教你使用 Elasticsearch 实现海量级数据搜索（上）

    一、简介 Elasticsearch（简称ES）是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎，无论在开源还是专有领域，Lucene 可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。...官方的解释如下：Elasticsearch（简称ES）是一个基于 Apache Lucene™ 的开源搜索引擎，它提供了一个基于 RESTful web 接口的分布式多用户能力的全文搜索引擎，能够达到实时搜索...Elasticsearch 的底层数据存储和搜索，是基于 Lucene 进行开发的，那 Lucene 又是啥呢？ Lucene 是 java 领域迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。...索引 （indices ）：类似于我们的关系型数据库 类型（type ）：类似于数据库的表结构 文档（Document ）：类似于数据库表中的行，也就是具体的数据 字段（Field ）：雷雨时数据库表中的列...因为一个索引库下，如果多个类型，会存在搜索问题，比如，类型 A 下某个字段order_source是一个long型；类型 B 下，字段order_source是一个text型。

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    BitSet处理海量数据

    关于BitSet BitSet是java.util下包下，JDK1.0中就已经引入这个数据结构。 如果你对数据结构的"位图"比较熟悉，那么BitSet就很好理解了。...位图定义了数据的存在性可以用bit位上的1和0来表示，一个bit有两个值，0或1。而BitSet正是因为采用这种数据结构，在判断“数据是否存在”的场景会经常出现。...因为BitSet内部定义来long数组，而long在内存中占用8个字节，即64bit，BitSet中每一个bit都可以保存一个int数据(准确的说是用0和1来说明int数据是否存在)，那么也就是我们用了...使用BitSet 写这篇文章，也是因为遇到了相关的问题: 我需要获取某一天没有登陆的用户列表 最初我的解决方案:用户活跃数据是存在hive中,通过调用接口返回到List中。...然后遍历全部用户，通过list.contains()来进行判断(这可能就是一直没有接触过海量数据造成的)，那么效果就不用说了，挺低的。

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    海量数据处理

    海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。 所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。...但是 面向结构化数据存储的关系型数据库已经不能满足当今互联网数据快速访问、大规模数据分析挖掘的需求。 它主要缺点： 1) 对于半结构化、非结构化的海量数据存储效果不理想。...像电子邮件、 超文本、标签（Tag）以及图片、音视频等各种非结构化的海量数据。 2）关系模型束缚对海量数据的快速访问能力： 关系模型是一种按内容访问的模型。...3）在海量规模下， 传统数据库一个致命弱点， 就是其可扩展性差。...主要特性： 　　● 分布式 　　● 基于column的结构化 　　● 高伸展性 2 海量数据处理 海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息，然后提供给用户

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    海量数据TopK问题

    # 海量数据TopK问题 在大规模数据处理中，经常会遇到这类问题：在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数 本文主要提供这类问题的基本解决方法 假设这样一个场景，一个问题阅读量越高，说明这个问题越有价值...，越应该推送给用户 假设数据量有1亿，取Top100 最容易想到的方法是将全部数据进行排序，但如果数据量太大 ，这显然是不能接受的。...第三种方法是分治法，将1亿个数据分成100份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的100个(即每份数据的TopK)，最后在剩下的100*100个数据里面找出最大的100个。...如果100万数据选择足够理想，那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。...100万个数据里面查找最大的100个数据的方法如下：用快速排序的方法，将数据分为2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成

    1.3K30

    海量数据处理

    海量数据，不能一次加载到内存中 海量数据topK(最大和最小k个数)，第k大，第k小的数 海量数据判断一个整数是否存在其中 海量数据找出不重复的数字 找出A,B两个海量url文件中共同的url 10亿搜索关键词中热度最高的...k个 海量数据topK 最大K使用最小堆，最小K使用最大堆，这里以最大K为例 海量数据hash分块 维护最小堆的K个数据的数据容器 堆中数据是topK大的数据，堆顶的数据是第K大数据 先将海量数据hash...* K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆 变形 第K大不只是topK，此时堆顶数据即是 只求最大或最小 海量数据不仅仅是整数，也可以是字符串 海量数据按照出现的次数或者频率排序，...topK 海量数据按照出现的次数或者频率排序，topK 先将海量数据hash再取模m，分成m个小文件，hash(num)%m 扫描每个小文件的数据，通过hash_map建立值和频率的键值对 以出现的频率维护最小堆的...10 亿数据中的 Top 10 最频繁的搜索关键词了。

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    海量数据处理

    针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法...hash数据结构中的数据对外是杂乱无章的，因此其具体的存储位置以及各个存储元素位置之间的相互关系是无法得知的，但是却可以在常数时间里判断元素位置及存在与否。...上面的数据排序后的结果为1101001011。 　　...4.数据库优化法 这种方法不细致说，因为不是直接的算法，而是通过优化数据库（优化数据库其实也是用的算法）的方式。...Trie树的典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎用于文本词频统计。优点是可以最大限度的减少无畏的字符串比较，查询效率比散列表高。

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    mongodb海量数据CRUD优化

    在google、百度等搜索引擎搜索关键词时，只会给你有限的几个结果，因此，我们也不必给出准确的数字，设定一个阈值，比如1万，当我们发现总量大于1万时，返回1万，前端显示大于1万条即可。...按照正常的做法，需要跳过99*100条数据，非常大的代价。...换一个角度思考，因为数据是有序的，因此第100页的数据的最后修改时间是小于第99页最小的修改时间，查询时加上这个条件，就可以直接取符合条件的前100条即可。 3....另外，FindAll一次性加载数据到内存，整个速度也会比较慢，需要等待所有数据进入内存后才能开始处理。 另外一个误区是，分页查询，依次处理。分页查询可以有效减少服务器负担，不失为一种可行的方法。...dataList, thingId2Resource); } 更推荐的做法是，采用mongoTemplate的steam方法,返回CloseableIterator迭代器，读一条数据处理一条数据

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    海量数据处理：算法

    海量信息即大规模数据，随着互联网技术的发展，互联网上的信息越来越多，如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。...在海量数据中提取信息，不同于常规量级数据中提取信息，在海量信息中提取有用数据，会存在以下几个方面的问题： （1）数据量过大，数据中什么情况都可能存在，如果信息数量只有20条，人工可以逐条进行查找、比对...数据库优化法 互联网上的数据一般都被存储在数据库中，很多情况下，人们并非对这些海量数据本身感兴趣，而是需要从这些海量数据中提取出对自己有用的信息。...（2）数据分区 进行海量数据的查询优化，一种重要方式就是如何有效地存储并降低需要处理的数据规模，所以可以对海量数据进行分区操作提高效率。...一般采样时要注意数据的完整性，防止过大的偏差。 倒排索引法 倒排索引是目前搜素引擎公司对搜索引擎最常用的存储方式，也是搜索引擎的核心内容。

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    海量数据处理分析

    那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般 使用...三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区， 不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。...七、分批处理 海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据 量。...十六、 使用采样数据，进行数据挖掘 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往 采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率...海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究

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