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你说的,就是“规则”(JVS-Rules规则引擎)

我们每天都在和各种规则打交道——从简单的“满减优惠”,到复杂的“风控审核”;从“自动分单”,到“权限校验”。规则无处不在,但当规则频繁变化、逻辑日益复杂时,代码的修改、测试、上线便成了一场漫长的拉锯战。我们不禁思考:有没有一种方式,能让规则回归它本来的样子——清晰、直观,且能被业务人员随

《我今年写过的最高效的大数据开发程序 --FlinkSinkToHbaseES》项目实战

#闲聊 #个人大数据真实业务场景分享 #鱼友这是一个真实的大数据业务案例,集群:华为大数据 (能说这个不)数据写入效率:约300万条 /2mins Flink流式任务 已上线某行内运行:当前正常接下来说一下配置过程和业务需求,及程序亮点业务场景:大数据类:sink Elasticsearch 、sink HBase业务组件:Flink、Hive、HDFS、HBase、ElasticSearch场景

[项目详解][boost搜索引擎#2] 建立index | 安装分词工具cppjieba | 实现倒排索引

目录编写建立索引的模块 Index1. 设计节点2.基本结构3.(难点) 构建索引1. 构建正排索引(BuildForwardIndex)2.❗构建倒排索引3.1 cppjieba分词工具的安装和使用3.2 引入cppjieba到项目中倒排索引代码本篇文章,我们将继续项目的部分讲解,思路如下在讲解 index 前,我们先 接着上

Elasticsearch 中,match、match_phrase 和 term之间的区别

在 Elasticsearch 中,match、match_phrase 和 term 是三种常用的查询类型,它们的核心区别在于如何处理查询词与文档中的字段内容,包括是否分词、匹配方式(精确或模糊)、以及是否考虑词序和位置等。以下是它们的详细对比和适用场景: 1. match 查询 特点 分词处理&#xff1

Elasticsearch 高频面试 30 问(2025 最全版):从倒排索引到亿级聚合,一篇通杀!

视频看了几百小时还迷糊?关注我,几分钟让你秒懂! Elasticsearch(ES)作为分布式搜索与分析引擎,广泛应用于电商搜索、日志分析(ELK)、实时监控等场景。 但面试官不会只问“ES 是什么”——他们要的是你对 倒排索引、分片机制、近实时搜索、深度分页、聚合优化 的底层理解。本