在Elasticsearch中查找相似的术语：大数据

最新推荐文章于 2025-12-03 17:29:49 发布

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文章标签：大数据 elasticsearch jenkins

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本文介绍了如何在Elasticsearch中查找与‘大数据’相似的术语，使用Elasticsearch Java客户端执行查询操作，设置匹配查询，返回结果数量及排序方式，并突出显示匹配内容。

在Elasticsearch中查找相似的术语：大数据

Elasticsearch是一种用于全文搜索和分析的开源搜索引擎。它提供了强大的功能，包括相似术语的查找。在本文中，我们将探讨如何在Elasticsearch中查找与给定术语相似的术语，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要确保已经安装和配置了Elasticsearch。然后，我们可以使用Elasticsearch的Java客户端来执行相似术语的查找操作。下面是一个示例代码，演示了如何在Elasticsearch中查找与术语"大数据"相似的术语：

import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import

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使用Elasticsearch实现同段和同句搜索

2301_79366435的博客

09-19

189

Elasticsearch是一个强大的分布式搜索和分析引擎，可以处理大规模数据集并提供高效的搜索功能。在本文中，我们将探讨如何使用Elasticsearch实现同段和同句搜索的功能，并提供相应的源代码。在开始之前，我们需要创建一个索引，并定义适当的映射，以便能够存储和搜索我们的数据。在本例中，我们将创建一个名为“documents”的索引，并在其中定义一个名为“content”的字段来存储文档内容。现在，我们可以执行同段搜索。上述查询将返回包含与搜索短语“这是第二句话”部分匹配的文档，即文档1和文档2。

Elasticsearch 与 Kafka 结合：大数据实时搜索架构

AI架构全栈开发实战笔记

09-09

810

电商用户搜索商品时，希望看到刚更新的库存状态；运维人员监控服务器时，需要秒级看到最新的错误日志；社交平台用户刷新动态时，期待立即看到好友刚发布的内容。传统数据库（如 MySQL）在面对海量数据的实时写入与复杂查询时，性能会急剧下降；而 Elasticsearch 虽擅长搜索，但直接处理高并发实时数据流（如每秒10万条的商品变更）时，可能因写入压力导致延迟。此时，Kafka 作为"数据缓冲带"的价值就凸显了——它能高效接收海量实时数据，并按顺序分发给 Elasticsearch 处理。

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Elasticsearch：运用 Elasticsearch 查找类似文档：more_like_this

Elastic 中国社区官方博客

07-26

5381

More Like This Query 查找与给定文档集 “相似” 的文档。为此，More Like This选择这些输入文档的一组代表性术语，使用这些术语形成查询，执行查询并返回结果。用户控制输入文档、应如何选择术语以及如何形成查询。最简单的用例包括请求与提供的文本片段相似的文档。在这里，我们要求所有在 “title” 和 “description” 字段中包含类似于 “Once upon a time” 的文本的所有电影，将所选术语的数量限制为 12。 GET /_search { .

Elasticsearch 与机器学习：大数据智能搜索方案

移动开发前沿的博客

10-13

323

想象你在电商平台想买一双"适合夏天跑步的轻便运动鞋"。如果你输入关键词"夏天跑步轻便运动鞋"，传统搜索引擎可能只会机械匹配这些词，返回包含这些字眼的商品——哪怕其中有些是厚重的冬季跑鞋，只是标题里恰好提到了"夏天促销"。而智能搜索应该像一位贴心的购物顾问：它能理解"夏天"意味着透气、轻便，"跑步"需要缓震、防滑，然后精准推荐真正符合你需求的商品。本文的目的，就是揭示如何用 Elasticsearch 搭建坚实的检索基础，再通过机器学习赋予系统"理解能力"，让搜索从"找词"升级为"懂意"。

Redis 与 Elasticsearch 整合：大数据搜索的加速方案

AI天才研究院

09-22

795

想象一下，你经营着一家超大型的电商平台，每天有成千上万种商品上架，数以百万计的用户在平台上搜索商品。用户希望能在瞬间找到自己心仪的商品，然而，面对如此庞大的数据量，传统的搜索方式往往力不从心，搜索结果要么迟迟不出现，要么精准度不尽如人意。这时候，你迫切需要一种能够快速且准确地处理大数据搜索的方案，而 Redis 与 Elasticsearch 的整合或许就是解决这一难题的“魔法钥匙”。

Elasticsearch：如何在 Elasticsearch中查询相似的术语（suggest API）

Elastic 中国社区官方博客

01-12

2768

在这篇文章中，我们来讲述Elasticsearch中的suggester。通过使用suggester，根据提供的文本建议外观相似的字词。建议功能的某些部分仍在开发中。suggester的官方文档在地址https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-suggesters.html Term sugges...

分布式存储：大数据领域的存储革命

Agentic AI人工智能与大数据正在引领一场新智能科技革命。

09-30

677

在全球数据量以年均40%速度增长的背景下（IDC预测2025年全球数据量将达175ZB），传统集中式存储（如SAN、NAS）面临单节点容量上限、读写性能瓶颈、故障单点风险等挑战。本文聚焦分布式存储技术，覆盖其核心概念、算法原理、数学模型、实战案例及未来趋势，为开发者、架构师提供从理论到实践的完整知识体系。

RabbitMQ与Elasticsearch在大数据搜索中的协同

AI 原生应用开发的博客

08-17

852

想象一下，你在网上购物时，刚下单买了一件商品，下一秒想看看同类商品的评价；或者你是一家电商平台的运营人员，需要实时监控百万级商品的价格变动和库存状态。在这些场景中，"实时"和"准确"是关键——数据一旦产生，需要立即被处理并可供搜索，否则就会出现"信息滞后"的尴尬局面。如何让海量数据在产生后快速变成可搜索的有用信息？我们将聚焦于两个强大的工具——RabbitMQ（消息队列）和Elasticsearch（搜索引擎），探讨它们如何协同工作，构建一个既能处理高并发数据输入，又能提供毫秒级搜索响应的分布式系统。

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

Elastic 中国社区官方博客

07-13

2855

你是否有兴趣了解 Elasticsearch 用于向量搜索的特性以及设计是什么样子？一如既往，设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们如何选择在 Elasticsearch 中构建向量搜索。

【Zookeeper】ZAB协议

qq_43494013的博客

11-28

708

【Zookeeper】ZAB协议

共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践

九河智造云的内容中心

12-02

396

某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。

大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12

minhuan的专栏

12-03

869

本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。

n8n实战营Day3：电商订单全流程自动化·需求分析与流程拆解

陈奕昆的博客

11-29

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本文详细拆解了电商订单处理全流程自动化方案，针对手动操作存在的三大核心痛点：多平台订单整合效率低、库存同步滞后风险高、物流信息推送不及时。通过n8n工作流设计，将流程划分为6大环节（订单抓取、数据清洗、订单去重、库存处理、物流对接、信息推送），并给出节点选型建议和关键配置要点。重点强调数据标准化的重要性，包括字段映射规范和传递规则，为后续实操提供清晰的"施工蓝图"。下节将进入实操阶段，重点讲解多平台订单抓取和ERP对接的具体实现。

RocketMQ消息可靠性实战：从发送到消费的全流程保障

最新发布

喜欢炒股的码农

12-03

408

业务场景RabbitMQ问题RocketMQ优势支付系统网络抖动导致12%消息丢失SYNC_FLUSH + 自动重试 = 0%丢失订单系统消费端重试风暴Broker内置熔断 = 恢复时间20秒金融交易1000万条/天丢失12万条RocketMQ实测丢失率=0%

挣值管理中引入ES——更准确的用时间维度监控项目执行

qiyong的专栏

12-02

1164

传统挣值管理虽然能同时监控成本和进度，但其进度指标(如进度偏差SV和进度绩效指数SPI)均以货币价值为单位，导致项目后期评估失真，且难以区分关键路径与非关键路径任务的进度影响。ES指标通过引入"计划完成速度(PAR)"这一关键参数，将已完成工作量的预算价值(EV)转换为时间单位，使进度评估更加直观和可靠。本文将深入探讨ES指标的理论基础、计算方法及其在弥补传统挣值管理局限方面的价值，为项目管理者提供更全面的绩效评估工具。

运维hbase服务重启，导致应用查询异常 hbase:meta

SUPER5266的博客

12-03

119

HBase 中所有数据都是存放在 Region（分片）里的，而 Region 是动态拆分、移动、负载均衡的。hbase:meta 是 HBase 中最核心、最关键的系统表（metadata 表）。Region 当前由哪个 RegionServer 负责？这个 row key 属于哪个 Region？记录集群中所有用户表的 Region 分布情况。检查hbase服务稳定性，做好运维保证即可。这些信息都在 hbase:meta 里。在服务调用时发生了错误。

【Zookeeper】zk_客户端API_创建节点

qq_43494013的博客

11-29

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【Zookeeper】zk_客户端API_创建节点

Elasticsearch（ES）基础查询语法的使用

2509_94094086的博客

11-30

970

在 Elasticsearch 中，**聚合（Aggregation）**是一个强大的功能，用于对查询结果进行分组、统计、度量等操作。聚合查询不仅可以按字段进行分组，还可以进行计算（如求和、平均值等），在数据分析和可视化中非常有用。在 Elasticsearch 中，聚合查询并不返回实际的文档，而是返回聚合结果，例如每个分组的文档数量、平均值、最大值等。聚合查询不仅可以进行单一聚合，还可以进行嵌套聚合，即在一个聚合的结果上进行进一步的聚合。的字段，你想按类别进行分组查询，统计每个类别的文档数量。

rabbitmq入门

Jack_GXx的博客

12-01

467

1）可以有多个队列2）每个队列都要绑定到Exchange（交换机）3）生产者发送的消息，只能发送到交换机4）交换机把消息发送给绑定过的所有队列5）订阅队列的消费者都能拿到消息。