Hadoop是怎么分块的
   
   hadoop的分块有两部分,其中第一部分更为人熟知一点。 
   
     
   
   第一部分就是数据的划分(即把File划分成Block),这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.xml里配置选项进行划分。 
   
                
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-25 18:51:51
                            
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            上课我们介绍了倒排索引,在里面提到了分词的概念,分词器就是用来分词的。分词器是ES中专门处理分词的组件,英文为Analyzer,定义为:从一串文本中切分出一个一个的词条,并对每个词条进行标准化。它由三部分组成,Character Filters:分词之前进行预处理,比如去除html标签Tokenizer:将原始文本按照一定规则切分为单词Token Filters:针对Tokenizer处理的单词进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-30 13:31:49
                            
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            ES入门ES相关介绍ES安装(前提必须安装好了JDK)单机版ES配置ES集群配置ES-head安装Kibana安装ik分词器安装ik安装ik分词测试ik_max_word分词测试ik_smart分词测试不使用分词器分词的效果 ES相关介绍ES全称ElasticSearch,是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口es相当于数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             四.集成IK分词器1、下载预编译的安装包https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ikIK分词器版本和ES版本要匹配在ES的plugins文件下创建ik目录把下载的elasticsearch-analysis-ik-8.10.4.zip解压到ES的plugins/ik目录下重启ES和kinana2、测试分词模式  1)细粒度模式&n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、分词器概念1、Analysis 和 Analyzer2 、Analyzer组成3、Elasticsearch的内置分词器二、ES内置分词器三、中文分词 一、分词器概念1、Analysis 和 AnalyzerAnalysis: 文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程,也叫分词。Analysis是通过Analyzer来实现的。当一个文档被索引时,每个Field都            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们知道通过 Elasticsearch 实现全文搜索,在文档被导入到 ES 后,文档的每个字段都需要被分析,而这个分析阶段就会涉及到分词。上篇介绍了分词器的概念和常见分词器的使用,然而有些特定场景中,之前的分词器并不能满足我们的实际需求,那么就要进行定制分析器了。ES 已经提供了丰富多样的开箱即用的分词 plugin,通过这些 plugin 可以创建自己的 token Analyzer,甚至可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            中文分词器在lunix下执行下列命令,可以看到本来应该按照中文”北京大学”来查询结果es将其分拆为”北”,”京”,”大”,”学”四个汉字,这显然不符合我的预期。这是因为Es默认的是英文分词器我需要为其配置中文分词器。#curl HTTP://192.168.79.131:9200/shb01/_analyze?pretty=true -d'{"text":"北京大学"}' Es整合ik不直接用ik            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            近段时间的一个新项目,使用了分表之后,mysql 做一些搜索就只能使用联表做视图,对搜索很不友好,我们选择了,sphinx/coreseek,因为基本能满足我们的需求,当然还是其他的Xunsearch,Lucene,都是不错。这整个过程中,我们遇到了不少的问题,,希望以下内容能帮助到你。环境版本os:centos 6.6 64位,ceonts 7在编译coreseek时会报各种automake等错            
                
         
            
            
            
            分词器作用  在创建索引的时候需要用法哦分词器,在使用字符串搜索的时候也会用到分词器,并且这两个地方要使用同一个分词器,否则可能会搜索不出来结果;  分词器的作用是把一段文本中的词按规则取出所包含的所有词,对应的是Analyzer类,这是一个抽象类,切分词的具体规则是由子类实现的,所有对于不同语言的规则,要有不同的分词器;分词器原理    分词器为中文分词器和英文分词器:    英文分词器是按照词            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文来看一下ES的多字段特性,以及如何配置一个自定义的分词器。一、多字段类型多字段特性:
	可以实现精确匹配。
	可以使用不同的analyzer,就是搜索的时候是一个分词器,插入的时候是另一个分词器。1、Exact Values && Full Text精确值和全文检索值。精确值的意思就是不分词,不全文检索。当成mysql中的那种等值查询。全文文本值意思就是查询的时候走的是分词的路            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是IK分词器?分词:把一段中文或者别的划分成一个一个的关键字,我们在搜索的时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如"我爱魏一鹤"会被分成"我",“爱”,“魏”,“一”,“鹤”,这显然是不符合要求的,索引我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题 如果要使用中文,建议使用ik分词器 IK提供了两个分词算法,i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HanLP: Han Language Processing 面向生产环境的多语种自然语言处理工具包(由一系列模型与算法组成的Java工具包),基于 TensorFlow 2.0,目标是普及落地最前沿的NLP技术。目前,基于深度学习的HanLP 2.0正处于alpha测试阶段,未来将实现知识图谱、问答系统、自动摘要、文本语义相似度、指代消解、三元组抽取、实体链接等功能。HanLP有如下功能:中文分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 简介  把输入的文本块按照一定的策略进行分解,并建立倒排索引。在Lucene的架构中,这个过程由分析器(analyzer)完成  这里我们先来看下elasticsearch官方文档中的一段介绍  一个analyzer即分析器,无论是内置的还是自定义的,只是一个包含character filters(字符过滤器)、 tokenizers(分词器)、token filters(令牌过滤器)三个细分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要:本篇是本人在Solr的基础上,配置了中文分词器,并对其进行的性能测试总结,具体包括使用mmseg4j、IKAnalyzer、Ansj,分别从创建索引效果、创建索引性能、数据搜索效率等方面进行衡量。具体的Solr使用方法假设读者已有了基础,关于Solr的性能指标见前期的Solr博文。前提:Solr提供了一整套的数据检索方案,一台四核CPU、16G内存的机器,千兆网络。需求:1、对Solr创建索            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们在搜索的时候,都会对数据进行分词,英文的分词很简单,我们可以直接按照空格进行切分即可,但是中文的分词太过复杂,例如:夏天太热,能穿多少穿多少,冬天太冷,能穿多少穿多少。下雨地滑,还好我一把把车把把住了,才没有摔倒。人要是行,干一行行一行,一行行行行行等等的分词都是非常麻烦的,所以针对中文的分词,专门出了一个叫做IK的分词器来解决对中文的分词问题。 安装每台机器都要配置。配置完成之后,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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               在实现了.Net版分词器之后,一直想进一步提升搜索速度和体验。最近又学习全切分分词以及IK分词原理,在理解其理念再加上结合本公司业务需求,决定改进分词器算法,宗旨为提升性能,提高体验。 对比原有分词: 基于词典的最长匹配: 基于词典分词的一种方法是将词典构建成一个Trie搜索树,每个节点放一个字,同时将词的信息放在Node中,如词性,权重等。            
                
         
            
            
            
            # 使用Python实现ik分词器
## 简介
ik分词器是一款开源的中文分词器,其具有高效、准确和灵活等特点。本文将教会你如何使用Python来实现ik分词器。
## 准备工作
在开始之前,你需要在你的开发环境中安装以下依赖包:
- jieba:用于中文分词的工具包
- ikpY:ik分词器的Python接口
你可以通过以下命令来安装这些包:
```
pip install jie            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            系列文章目录 文章目录系列文章目录前言 前言前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站,这篇文章男女通用,看懂了就去分享给你的码吧。Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、normalization 1、图例 2、Kibana 二、字符过滤器 1、html过滤器 2、字符过滤器 3、正则过滤器 三、令牌过滤器 1、同义词 文本指定同义词替换 1 PUT /test_index 2 { 3 "settings": { 4 "analysis": { 5 "filte ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 实现ik分词器和hanlp分词器
## 概述
在自然语言处理中,分词是一个重要的步骤,它将文本分割成一个个有意义的词语。ik分词器和hanlp分词器是常用的中文分词工具。本文将介绍如何使用这两个分词器。
## 流程
下面是实现ik分词器和hanlp分词器的整个流程步骤:
| 步骤 | 描述 |
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                            2023-12-20 13:08:40
                            
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