- Hive使用必知必会系列
王知无(import_bigdata)
Hive系统性学习专栏hivebigdatahdfs
一、Hive的几种数据模型内部表(Table将数据保存到Hive自己的数据仓库目录中:/usr/hive/warehouse)外部表(ExternalTable相对于内部表,数据不在自己的数据仓库中,只保存数据的元信息)分区表(PartitionTable将数据按照设定的条件分开存储,提高查询效率,分区----->目录)桶表(BucketTable本质上也是一种分区表,类似hash分区桶---->
- Milvus 实战全流程
学习路径总览1.Milvus基础知识什么是向量数据库?Milvus的核心概念(collection、field、index、partition、segment)Milvus和Faiss、Annoy、HNSW的区别2.安装与部署Docker快速部署Milvus(推荐)本地开发环境安装使用MilvusLite本地测试3.数据建模与管理创建Collection与Schema定义(包含向量字段和元数据字段
- 《剑指offer》-算法篇-排序
小新学习屋
数据结构与算法算法leetcode职场和发展数据结构与算法
题目最小的K个数数组中的逆序对代码实现最小的K个数题目描述:输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。思路:按照各种排序算法,找到排序结果的前K个数。思路1:最简单的方案,对数组进行排序,取最小的k个思路2:借鉴快速排序的思想,找partition的基准点povit,比较povit和k值的大小思路3:大数据处理的思想,
- kafka的消息存储机制和查询机制
不辉放弃
kafka大数据开发数据库pyspark
Kafka作为高性能的分布式消息队列,其消息存储机制和查询机制是保证高吞吐、低延迟的核心。以下从存储机制和查询机制两方面详细讲解,包含核心原理、关键组件及工作流程。一、Kafka消息存储机制Kafka的消息存储机制围绕高可用、高吞吐、可扩展设计,核心是通过分区、副本、日志分段和索引实现高效存储与管理。1.基本组织单位:主题(Topic)与分区(Partition)主题(Topic):消息的逻辑容器
- 组合问题(分割字符串)
limitless_peter
算法
131.分割回文串-力扣(LeetCode)classSolution{private:vector>result;vectorpath;voidbacktracking(string&s,intstartIndex){if(startIndex>=s.size()){result.push_back(path);return;}for(inti=startIndex;i>partition(st
- Kafka消费者负载均衡策略
⼀个消费者组中的⼀个分⽚对应⼀个消费者成员,他能保证每个消费者成员都能访问,如果组中成员太多会有空闲的成员Kafka消费者负载均衡策略详解从分区分配算法到Rebalance机制,全面解析Kafka如何实现消费者间的负载均衡,并提供调优建议和问题解决方案。1.核心概念术语作用类比ConsumerGroup共享消费任务的消费者组外卖骑手团队PartitionTopic的物理分片配送区域划分Rebala
- 力扣-416.分割等和子集
题目链接416.分割等和子集classSolution{publicbooleancanPartition(int[]nums){intsum=0;for(inti=0;i=0;j--){if(j-nums[i]>=0){//更新dp[j]:比较不放入当前数字和放入当前数字两种情况dp[j]=Math.max(dp[j],dp[j-nums[i]]+nums[i]);}}}returndp[tar
- Hive的窗口函数
VictorWuuu
hivehadoop数据仓库
Hive的窗口函数(WindowFunctions)是其SQL功能的核心亮点之一,用于在分组数据上执行计算,同时保留原始表的行数(不压缩分组)。窗口函数特别适用于排名分析、趋势计算、移动统计等复杂场景,是处理时间序列数据和多维分析的利器。一、窗口函数的核心概念窗口函数的语法结构:function_name(arg1,arg2...)OVER([PARTITIONBYcol1,col2...]--分
- oracle 分区表 变大,Oracle11G新特性:分区表分区默认segment大小64k变为8M
阳光下的少年
oracle分区表变大
Oracle11G新特性:分区表分区默认segment大小64k变为8M2017-02-08在oracle11.2创建分区表,每个分区默认大小为8M,是由_partition_large_extents参数控制,可以算是11.2.0.2开始的一个新特性,为了减少extent数量,提高分区表性能,而设置的一个参数,默认为true,即分区表的每个extent为8M,和oracle10g相比,会导致同样
- 日入一词_120 present [verb]
cppUncleSix
ThischapterpresentedabriefoverviewofSQLServerpartitioning,includinganintroductiontothekeyconceptsandtermsneededtogainageneralunderstandingofthepartitioningprocess.verb/prɪˈzɛnt/1togivesomethingtosomeo
- 初等数论Ⅱ
christ_lrs
学习笔记数论
Bylby学长2025.7.13讲课记录insmskySummerCamp目录大步小步算法(BSGS)例题T1[TJOI2007]可爱的质数T2[SDOI2011]计算器T3SPOJ3105ModStirling数第二类Stirling数第一类Stirling数Stirling数与幂例题T1CF932ETeamWorkT2CF961GPartitionsT3CF1278FCards大步小步算法(B
- Postgres中窗口函数lag以lead
午天
it数据库postgrespostgres窗口函数数据库lag函数
sql中我们经常会用到聚合函数,聚合之后它会减少数据量,但是如果我们想把聚合之后的数据和原始数据同时展示出来,那么我们需要用到窗口函数。lag窗口函数通过条件把数据划分成子类,在子类中进行排序窗口函数的通用写法selectname,orderdate,cost,sum(cost)over(partitionbyextract(monthfromorderdate)orderbyorderdate)
- Apache Ignite 的 SQL 功能和分布式查询机制
这段内容讲的是ApacheIgnite的SQL功能和分布式查询机制。我们可以从几个关键点来理解:一、Ignite是一个分布式SQL数据库✅特点:符合ANSI-99SQL标准水平扩展(可扩展到多个节点)容错(fault-tolerant)支持两种数据分布方式:分区(Partitioned):数据分布在多个节点上复制(Replicated):每个节点都有完整数据副本二、SQL功能支持✅DML语句:Ig
- Apache Ignite 长事务终止机制
lang20150928
其他apacheIgnite
这段内容讲的是ApacheIgnite中长事务终止机制(LongRunningTransactionsTermination),特别是关于分区映射交换(PartitionMapExchange)与事务超时设置(TransactionTimeout)之间的关系。下面我将从几个方面来帮助你理解:一、什么是PartitionMapExchange?在Ignite集群中,数据是按照分区(Partition
- Spark RDD 之 Partition
博弈史密斯
SparkRDD怎么理解RDD的粗粒度模式?对比细粒度模式SparkRDD的task数量是由什么决定的?一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份,每份数据对应到RDD中的一个Partition,Partition的数量决定了task的数量,影响着程序的并行度支持保存点(checkpoint)虽然RDD可以通过lineage实现faultrecove
- Milvus向量数据库集合操作初尝试
麦克阿建
milvus
目录1.集合(Collection)2.字段(Field)3.索引(Index)4.分区(Partition)5.实体(Entity)6.代码示例6.1集合创建6.2向量插入6.3向量查询6.4向量删除1.集合(Collection)集合是Milvus中存储数据的最基本单元。它类似于数据库中的一个表(table)。集合定义了数据的整体结构,包括数据类型、字段、索引等。作用:集合是你数据的容器,用来
- Saprk中RDD詳解
文子轩
一.常用的transfromRDD算子通過並行化scala創建RDDvalrdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))查看該RDD的分區數量rdd1.partitions.lengthres23:Int=4使用filter算子valrdd2=sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)).map(*2).sortBy(
- pattern of distributed system 读书笔记- Patterns of Data Partitioning
1FixedPartitions1.1Problem1.1.1requirementsformappingdatatotheclusternodes.Thedistributionshouldbeuniform.Itshouldbepossibletoknowwhichclusternodestoresaparticulardataitemwithoutmakingarequesttoallthe
- Paimon:Range Partition and Sort优化无主键表(Append-Only Table)查询
lifallen
Paimon数据库大数据数据结构javaapache
这个优化是通过对数据进行全局排序,从而让查询时能够跳过大量不相关的数据文件(DataSkipping),极大地减少I/O,提升查询速度。只需要在执行INSERT语句时,通过OPTIONSHint来启用和配置这个功能即可。RangePartitionAndSortForUnawareBucketTableITCase测试文件本身就是最好的例子。比如测试中的这句SQL:INSERTINTOtest_t
- 低版本hive(1.2.1)UDF实现清除历史分区数据
༺水墨石༻
hivehiveUDFhivehadoop数据仓库
目标:通过UDF实现对表历史数据清除入参:表名、保留天数N一、pom文件4.0.0com.examplehive-udf-example1.0-SNAPSHOTjarhive-udf-exampleHiveUDFfordeletingpartitionsbydateUTF-81.81.8org.apache.hivehive-exec1.2.1org.apache.hivehive-metasto
- 弄清Doris/StarRocks分区partition by和分桶distributed by的区别,以及如何选择对应的字段
一、首先,我们先弄清楚数据表中的数据是怎么分布的数据分布建表时,您需要通过设置分区和分桶,指定数据分布方式,并且建议您合理设置分区和分桶,实现数据均匀的分布。数据分布是指数据划分为子集,并按一定规则均衡地分布在不同节点上,能够有效裁剪数据扫描量,最大限度地利用集群的并发性能,从而提升查询性能。数据分布概览常见的数据分布方式现代分布式数据库中,常见的数据分布方式有如下四种:Round-Robin、R
- MySQL窗口函数学习
小菜0-o
mysql学习java
视频链接基本语法窗口限定一个范围,它可以理解为满足某些条件的记录集合,窗口函数也就是在窗口范围内执行的函数。基本语法窗口函数有over关键字,指定函数执行的范围,可分为三部分:分组子句(partitionby),排序子句(orderby),窗口子句(rows)over(partitionbyorderbyrowsbetweenand)窗口函数适用于在不破坏原有表结构的基础上,新增一列窗口的确定分组
- kafka partition分配_走近kafka-Partition分配与消息可靠性
编辑部小李
kafkapartition分配
Kafka的高可用源于其多个副本(replication)。拥有多个副本,那么带来的问题就是数据怎么同步。我们都知道数据是存放在partition物理目录下的文件里面。通过前面几节的介绍,我们也知道消息过来后直接跟partitionleader交互,然后由leader进行数据同步。由于partition的replication机制,在kafka看来partition不分leader和followe
- kafka单个生产者向具有多个partition的topic写数据(写入分区策略)
最近碰到生产环境现象一个flink程序单并行度(一个生产者),对应topic为8分区。每个分区都能消费到生产出的数据。整理知识点如下生产者写入消息到topic,kafka将依据不同的策略将数据分配到不同的分区中1.轮询分区策略2.随机分区策略3.按key分区分配策略4.自定义分区策略1.1轮询分区策略默认的策略,也是使用最多的策略,可以最大限度的保证所有消息平均分配到分区里面如果在生产消息时,ke
- Kafka 数据倾斜原因、影响与权威解决方案
一、数据倾斜的概念在Kafka环境中,数据倾斜是指数据在主题(Topic)的各个分区(Partition)之间分布不均匀的状况。理想情况下,分区设计期望数据能在各个分区均衡分布,如此一来,消费者组内的消费者便可均衡地从不同分区消费数据,从而充分利用系统资源实现高效并行处理。但当数据倾斜发生时,部分分区会承载大量数据,而其他分区的数据量则相对较少。二、数据倾斜产生的原因(一)生产者端原因分区键(Pa
- Flume到Kafka且均分到多个partition
小学僧来啦
FlumeKafkapartitionFlume
@Author:Spinach|GHB@Link:http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录说明情况解决方法说明情况Flume向kafka发布数据时,发现kafka接收到的数据总是在一个partition中,而我们希望发布来的数据在所有的partition平均分布。应该怎么做呢?解决方法Flume的官方文档是这么说的:KafkaSinkusesthetopicandkey
- kafka如何让消息均匀的写入到每个partition
野老杂谈
全网最全IT公司面试宝典kafka分布式
在Kafka中,要实现消息均匀写入每个partition,核心是通过合理的分区分配策略让消息在partition间均衡分布。具体机制和实践方式如下:一、Kafka默认的分区分配逻辑(核心机制)Kafka生产者发送消息时,通过Partitioner接口(默认实现为DefaultPartitioner)决定消息写入哪个partition,核心逻辑如下:指定partition时若发送消息时显式指定了pa
- 3-Kafka常用指令
sql2008help
kafka分布式
Kafka常用指令大全一、Topic管理命令功能示例创建Topic指定分区和副本数kafka-topics.sh--create--bootstrap-serverlocalhost:9092--topictest--partitions3--replication-factor2查看Topic列表列出所有Topickafka-topics.sh--bootstrap-serverlocalhos
- 【Kafka】Kafka Producer 分区-05
boy快快长大
中间件kafka分布式
【Kafka】KafkaProducer分区-051.分区的好处2.分区策略2.1默认的分区器DefaultPartitioner3.自定义分区器1.分区的好处(1)便于合理使用存储资源,每个Partition在一个Broker上存储,可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务,可以实现负载均衡的效果。(2)提高并行度,生产者可以以分区为单位发送数据;消
- 各服务日志: Grok正则解析
根哥的博客
Linux系统Elasticsearchlogstash正则表达式
各类日志样例服务类型日志格式Java应用:如Kafka/ES[2025-04-2911:21:12,395]INFO[Logpartition=ck-1,dir=/opt/kafka_2.13-2.8.1/data]Incrementedlogstartoffsetto3591510004duetosegmentdeletion(kafka.log.Log)Tomcat27-Apr-202514:
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少