RDD是Spark中最基本的数据抽象。虽然Spark2.x中建议使用效率更高的DataSet代替RDD，但还是有必要学习一下RDD的相关知识。本文第一部分简单介绍RDD的一些基本概念，第二部分则介绍RDD的常用操作并给出例子。另外，本文介绍的操作不涉及到键值对RDD的操作，然而键值对RDD是许多操作所需要的常见数据类型，这部分内容会在下一篇笔记中补充。 文章目录1. RDD简介1.1 RDD是什么
# Spark 条件查询ES
Spark 是一个用于大规模数据处理的开源集群计算框架，而 Elasticsearch (ES) 是一个分布式搜索和分析引擎。在实际的数据处理中，我们常常需要使用 Spark 来查询和分析 ES 中的数据。本文将介绍如何使用 Spark 进行条件查询 ES 中的数据，并提供相关的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，我们需要先准备好相关的环境：
- 安装并配
原创
2024-02-16 11:14:31
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HTTP操作 （一）索引操作1、创建索引对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shop请求响应返回结果如下：{
"acknowledged": true, //相应结果，true表示操作成功
"shards_acknowledged
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2024-05-17 02:25:52
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文章目录Postman - API测试工具 初认知（一）一、什么是Postman？二、如何下载Postman？三、Postman的使用四、处理GET请求：五、处理POST请求总结一、什么是Postman？Postman 是一个用于构建和使用 API 的 API 平台。Postman 简化了 API 生命周期的每个步骤并简化了协作，因此您可以更快地创建更好的 API。在测试当中我们常使用Postma
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2024-08-04 15:45:07
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由于elasticSearch版本更新频繁，此笔记适用ES版本为 7.10.2此笔记摘录自《Elasticsearch搜索引擎构建入门与实战》第一版文中涉及代码适用于kibana开发工具，其他如es-head则语法会不太相同elasticSearch学习笔记01-基础语法1.创建索引字段名在es中也叫映射（mapping）PUT /索引名
{
"settings": { // 可省略，不写就给
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2024-03-21 15:13:35
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文章目录一、es基础：轻量查询1、 增`PUT index_name/type_name/id`2、查（常用关键词）2.1 轻量查询:使用 ***_search***2.2 查询表达式2.2.1`match:匹配`2.2.2 `match_phrase:短语搜索`2.2.3 `range:过滤器，用于范围查询`2.2.4 `regexp:正则匹配`二、ES聚合2.1`_bulk:批量添加数据`2
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2023-08-30 11:39:28
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1.如果条件允许，内存和cpu一定要足够多，要超过总数据量的1半以上最好，当然数据量很大的时候要在经常查询数据的2倍以上。2.数据分离存储，经常查询的数据放一些索引，不经常查询的放一部分索引，然后通过唯一的id关联即可，需要查那些不经常查的数据的时候通过id查询即可，这里可以和hbase联合使用。把条件字段和经常查看的字段放在es中，不经常查看的放hbase中，这样既可以省es的空间，性能效果也俱
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2023-07-14 22:06:04
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一、QDialog对话框QDialog是所有对话框的父类，其子类包含：1）QMessageBox2）QColorDialog3）QFileDialog4）QFontDialog5）QInputDialogdefinitUI9(self):
self.resize(200, 100)
button= QPushButton("弹出对话框")
button.clicked.connect(self.s
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2023-11-13 17:09:15
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前言从本篇文章开始将开始介绍ES的查询语法。相比于SQL，ES的查询语法可以说非常难以记忆。但是通过学习我发现也并非无迹可寻。 从本篇开始的以后几章将着重介绍ES的查询语法。本篇将介绍的是ES最基本的查询——单个条件的查询语句。查询语法1. 根据id查询//其中index_name表示要查询的索引，doc_id表示要查询文档的id。后面的filter_path在上一章有讲过，如果忘记可以进行查看。
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2023-11-16 15:07:57
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子条件查询子条件查询又称为叶子条件查询，在特定字段中查询所指定值。在子查询中又分为Query Context和FilterContext。QueryContext在QueryContext查询过程中，除了判断文档是否满足查询条件外，elasticsearch还会计算一个"_score"来标识匹配的文档的标识度，用于判断目标文档和查询条件匹配的又多吻合。在QueryContext中，针对于文本类型可
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2023-10-18 21:15:30
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Elasticsearch 索引别名应用Elasticsearch支持给索引增加别名，即可以给一个或多个索引增加一个别名。后续查询自动转换别名为实际索引名称。别名也可以和过滤器一起使用实现类似与视图功能，也可以定义路由别名避免不必要的共享操作。1. 语法POST /_aliases
{
"actions" : [
{ "add" : { "index" : "my-index-0000
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2024-04-22 10:49:54
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matchAll分页查询@Test
public void testMatchAll() throws IOException {
//创建查询请求对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("goods");
//构建查询条件（分页，查询所有）
SearchSou
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2024-03-16 01:16:57
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term查询Term 是表达语意的最⼩单位。搜索和利⽤统计语⾔模型进⾏⾃然语⾔处理都需要处理 Termterm查询分为：Term Level Query: Term Query / Range Query / Exists Query / Prefix Query /Wildcard Query ES 中，Term 查询，对输⼊不做分词。会将输⼊作为⼀个整体，在倒排索引中查找准确的词项，
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2023-12-15 09:40:32
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文章目录1. Windows下载安装elasticsearch2. elasticsearc查询命令2.1 _cat命令2.2 文档操作2.3 es检索方式2.4 match_all 查询所有2.5 match 精确查询/模糊查询2.6 match_phrase 短语匹配，不分词2.7 mlti_match多字段匹配2.8 bool复合查询2.9 filter过滤2.10 term查询2.11
es在查询时，可以指定搜索类型为QUERY_THEN_FETCH,QUERY_AND_FEATCH,DFS_QUERY_THEN_FEATCH和DFS_QUERY_AND_FEATCH。那么这4种搜索类型有什么区别？ 分布式搜索背景介绍：ES天生就是为分布式而生，但分布式有分布式的缺点。比如要搜索某个单词，但是数据却分别在5个分片（Shard)上面，这5个分片可能在5台主机上面。因为全文
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2024-03-21 22:23:47
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目录 上节回顾本节前言索引index创建索引查看索引查看单个索引查看所有索引删除索引修改索引修改副本分片数量关闭索引索引别名增加索引别名：查看索引别名：删除索引别名：补充小节总结：类型type补充：小节总结：文档document插入文档查询指定文档更新文档删除文档查询所有文档补充：小节总结 发表日期：2019年9月19日上节回顾在学习新的内容之前，先回顾一下上节的内容，上节主要讲述了以下的内
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2024-09-19 10:19:42
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目录目标ES版本信息官方文档相关术语创建相关的索引和文档（数据用于实战案例）创建索引索引文档实战基本语法检查时间范围的方法查询今天的数据（精确单位：日）查询今天的数据（精确单位：小时）查询今天的数据（精确单位：分钟）查询今天的数据（精确单位：秒）查询最近一周的数据查询最近一月的数据查询最近一年的数据目标熟悉ES范围查询，重点列举一些对日期和时间搜索的案例，旨在解决UTC和东八区的时区问题，精确定义
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2024-02-25 21:56:54
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##### 标记数据匹配的条件
查询结果还可以标记当前记录，匹配上了哪些条件
在查询中，指定查询条件值时：
**\_name**标记当前条件
实际测试下来，不同查询方式，写法还不太一样
* term“term”: {
“age”: {
“value”: “30”,
“_name”: “age”
}
}* terms“terms”: {
“age”: [“30”
SpringData自定义查询SpringData框架提供的基本增删改查方法并不能完全满足我们的业务需要如果是针对当前Es数据,进行个性化的自定义查询,那还是需要自己编写查询代码就像我们要实现根据关键词查询商品信息一样,完成类似数据库中的模糊查询.单条件查询我们使用SpringDataES进行查询,本质上还是相当于ES文档中执行的查询语句在SpringData框架下,ItemRepository接
# 使用Spark查询Elasticsearch：数据分析的新途径
在当今的数据驱动时代，海量数据的处理和分析成为许多企业的一项技术挑战。Spark与Elasticsearch这两种技术的结合，能够帮助我们更高效地从复杂的数据集中提取有价值的信息。本文将带您探索如何使用Apache Spark来查询Elasticsearch的数据，并提供代码示例，帮助您快速上手。
## Elasticsear
