elasticsearch初探

本文详细介绍了Elasticsearch的工作原理,包括其分布式架构、写入和查询机制,以及全文检索的强大功能。阐述了如何通过多台机器启动多个ES进程构成集群,实现数据的横向扩展和高性能搜索。

1.es大致介绍
    分布式搜索引擎,底层为lucene,核心思想多台机器启动多个es进程构成集群.
    index->type->mapping->document->field
    
    shard
    横向扩展
    提高性能
    
    primary shard-> replica shard
    高可用

2.写入原理,查询原理
    写入
    1.客户端选择一个Node发送请求,coordinating node
    2.coordinating node负责路由,发送到对应node
    3.primary shard同步到replica node
    4.如果都完毕,响应结果返回给client

    读取
    1.每个doc有一个id,通过doc_id进行hash,找到指定shard的数据,进行查询
    2.coordinating node对doc_id进行hash路由,请求转发到对应node,然后随机轮询算法,在primary shard以及replica中随机选一个,读请求负载均衡.
    3.接受请求的node返回document给coordinating node
    4.coordinating node返回给客户端
    
3.搜索原理
    es 最强大的是做全文检索
    
    java真好玩儿啊
    java好难学啊
    j2ee特别牛
    
    你根据java关键词来搜索,将包含java的document 给搜索出来。
    es就会给你返回:java真好玩儿啊,java好难学啊。

    1.客户端发送请求到一个 coordinate node。
    2.协调节点将搜索请求转发到所有的 shard 对应的 primary shard 或 replica shard,都可以。
    3.query phase:每个 shard 将自己的搜索结果(其实就是一些 doc id)返回给协调节点,由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作,产出最终结果。
    4.fetch phase:接着由协调节点根据 doc id 去各个节点上拉取实际的 document 数据,最终返回给客户端。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合群:具备定机器学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器控制、运动学六自由度机械臂ANN工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值