既然有了elasticsearch为什么还要用hadoop和spark呢?good question

本文探讨了在工作之余,如何有效利用时间学习Elasticsearch与机器学习技术,并对比了使用Hadoop与Spark的原因。阐述了Elasticsearch在elasticsearch-hadoop中的角色,数据源与执行引擎的关系,以及elasticsearch-hdfs已停止更新的事实,提醒开发者避免将index写入HDFS。

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最近更多的时间投入到工作,而其余时间在学习elasticsearch & 机器学习
看到这篇文章,感觉有收获~
https://www.quora.com/Why-do-people-use-Hadoop-or-Spark-when-there-is-ElasticSearch


elasticsearch-hadoop中elasticsearch是数据源,hadoop作为执行引擎,也就是说数据存储其实还是由elasticsearch来掌管与hdfs无关,另外elasticsearch-hdfs已经停止更新,所以就不要再去尝试将elasticsearch中的index写到HDFS这档子事了。

### 实现问答数据客户信息的CSV存储检索 为了实现将问答数据客户信息以CSV格式保存到服务器端,并支持对大量数据进行高效的检索分析,可以采用如下方案: #### 1. CSV 文件创建写入操作 Python 提供了内置的支持来处理CSV文件。对于问答数据以及客户信息这类结构化数据来说,`csv`模块非常适合用于读取编写这些数据。 ```python import csv def save_to_csv(data, filename='data.csv'): with open(filename, mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) # 假设 data 是一个列表,其中每个元素都是要存入的一行记录 for row in data: writer.writerow(row) # 示例调用函数 sample_data = [ ["ID", "Question", "Answer", "Customer Info"], [1, "What is Python?", "A programming language.", "John Doe"] ] save_to_csv(sample_data) ``` 上述代码展示了如何定义一个简单的辅助函数 `save_to_csv()` 来接收待保存的数据集并将其转换成CSV文件的形式持久化至磁盘上[^1]。 #### 2. 大规模数据管理优化策略 当面对海量数据时,仅依靠本地文件系统可能无法满足性能需求。此时应当考虑引入更强大的工具技术栈来进行管理加速访问速度。一种常见做法就是利用关系型数据库管理系统(RDBMS),比如MySQL,在完成初步清理之后再导入数据库中以便后续高效查询。 另外还可以结合全文搜索引擎如Elasticsearch 或者 Apache Solr 对文本内容建立索引从而实现实时搜索能力;而对于统计类任务,则可借助大数据平台Hadoop/Spark框架配合机器学习算法库scikit-learn等组件共同构建完整的解决方案体系[^2]。 #### 3. 数据预处理清洗流程 考虑到原始采集回来的信息往往存在噪声干扰项或缺失值等问题,所以在正式入库前还需要经历一系列必要的净化过程。这通常涉及但不限于以下几个方面的工作:移除非目标属性列、填补空白单元格、统一日期时间格式等等。具体措施可以根据实际应用场景灵活调整。
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