背景 默认情况下,ES集群会出现磁盘使用率或者分片分配不均衡的现象(有的磁盘使用90%以上,有的却是20%左右,有的节点分片数偏少,有的节点分片数偏多),因此熟悉ES分片均衡相关的策略,合理调节均衡相关参数,才能保证ES集群的稳定性和资源的充分利用。 一个分片为什么被平衡到某台节点而不是其他节点,集群以及索引的分片...
特征选择:IB算法可以用于选择最具有信息量的特征,从而提高模型的准确性和可靠性。 特征提取:IB算法可以用于提取最具有信息量的特征,从而简化数据集并提高模型的效率和性能。 无监督聚类:IB算法可以用于对无标签数据进行聚类分析,从而发现数据集中的潜在结构和模式。 半监督学习:IB算法可以用于处理半监督学习问题,例如在...
在Elasticsearch 中,默认情况下,文档是按照相关性得分倒序排列的,其对应的相关性得分字段用 _score 来表示,它是浮点数类型,_score 评分越高,相关性越高。评分模型的选择可以通过similarity参数在映射中指定。 相似度算法种类 es 提供了很多种现成的相似度算法,具体如下: BM25 DFR DFI IB LM Dirichlet LM Jelinek ...
ES的选举算法 es选主原理 Elasticsearch通过Discovery模块来发现集群节点以及选举主节点,具体的实现为ZenDiscovery。 1 ES的选举算法 1.1 Bully算法 假定集群的所有节点都有一个唯一ID,对这些节点ID排序,任何时候Leader都是ID最大或最小的节点。 优点:简单易实现。 缺点:当最大(小)ID的节点不稳定时,可能会有问题。
有了simhash算法,我们就能讲一篇常常的文章变成一个64位的二进制字符串,ES好像是在7.2版本之后,可以直接支持向量计算,如果放到现在就简单了。不过我们用的那个时候,版本还在6,没有向量计算功能。 将向量转化为搜索特征 es那个时候虽然还不支持向量,但是支持关键词搜索,我们只要使用空格将特征分开,然后就能搜索。而simha...
es召回排序的算法流程es召回排序的算法流程 关于ES召回排序的流程,拆解下来分为两个核心阶段:召回与排序。召回阶段负责从海量数据中筛选出候选集,排序阶段对候选集进行精细化打分排序。这套机制需要平衡效率与效果,既要避免漏掉潜在相关结果,又要保证排序后的结果精准匹配用户需求。 来看召回阶段的核心步骤。ES基于倒排...
在ES索引得过程中除了分词算法,另一个常见得优化算法是文档得分算法。这个算法得核心在于计算每个文档与查询词条的相关度。ES采用了TFIDF(词频逆文档频率)算法以及BM25算法是得分的计算标准。TFIDF的基本思想是:如果一个词在某一文档中出现频率很高,但在整个文档集中的出现频率较低,那么该词对该文档的重要性就越高。
作为搜索引擎的一部分,ES自然具有速度快、结果准确、结果丰富等特点,那么ES是如何达到“搜索引擎”级别的查询效率呢?首先是索引,其次是压缩算法,接下来我们就一起了解下ES的索引结构和压缩算法 1 结构 1.1 Mysql Mysql下的data目录存放的文件就是mysql相关数据,mysql文件夹对应的就是数据库mysql。
这个是用于集群的分布式决策的最少master机器个数。和常见的分布式协调算法一样,为了避免脑裂现象,建议超过一半的机器,n/2+1 5、discovery.zen.ping.unicast.hosts: ES集群的机器列表。注意ES单点不用配置集群中的所有机器列表,像一个连通图一样,只要每台机器配置了其他机器,而这些配置又是互相可以连接的,那ES最...
而ES中使用的是另外一个or算法,即BlockedWAND算法。这里我在xapian的框架基础上,独立开发实现了Wand算法,速度确实比xapian中的or检索算法要快一些。没有实现blocked Wand是因为觉得block块的实现,增加了算法复杂度,却并没有带来什么检索速度收益。xapian中也有多索引文件的逻辑,标识不同的多份索引,相当于blocked逻辑的...