ElasticSearch Mapping映射
1. 概述为了能够把日期字段处理成日期，把数字字段处理成数字，把字符串字段处理成全文本（Full-text）或精确（Exact-value）的字符串值，Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含什么数据类型。这些类型和字段的信息都存储在映射（mapping）中。
索引中的每个文档都有一个
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ElasticSearch 分析与分析器
1. 分析过程分析(analysis)过程如下：
首先，将一个文本块划分为适用于倒排索引的独立的词条(term)
然后对这些词进行标准化，提高它们的’可搜索性’或’查全率’上面的工作就是由分析器(Analyzer)来完成的。
2. 分析器组成分析器（Analyzer） 一般由三部分构成，字符过滤
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ElasticSearch 索引
1. 背景假设我们刚好在一家工作，这时人力资源部门出于某种目的需要让我们创建一个员工目录，它有以下不同的需求：
数据能够包含多个值的标签、数字和纯文本。
检索任何员工的所有信息。
支持结构化搜索，例如查找30岁以上的员工。
支持简单的全文搜索和更复杂的短语(phrase)搜索。
高亮搜索结果中的关
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ElasticSearch Java API之索引文档
Index API 允许我们存储一个JSON格式的文档，使数据可以被搜索。文档通过index、type、id唯一确定。我们可以自己提供一个id，或者也使用Index API 为我们自动生成一个。
这里有几种不同的方式来产生JSON格式的文档(document)：
手动方式，使用原生的byte[]或
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ElasticSearch安装与启动
1. 检查JDK版本使用如下命令检验JDK版本：xiaosi@Qunar:~$ java -versionjava version "1.7.0_40"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_40-b43)Java HotSpot
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Python Numpy 数组
NumPy（Numeric Python，以numpy导入）是一系列高效的、可并行的、执行高性能数值运算的函数的接口。numpy模块提供了一种新的Python数据结构——数组(array)，以及特定于该结构的函数工具箱。该模块还支持随机数、数据聚合、线性代数和傅里叶变换等非常实用的数值计算工具。
下
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Python 列表,元组与集合
1. 选择合适的数据结构列表、元组、集合和字典是Python中最常用的复合数据结构，它们都属于容器类的数据结构。
(1) 列表
Python用数组的方式实现列表。列表的搜索时间是线性的，因此用列表来存储大量可搜索的数据是不切实际的。
(2) 元组
元组是不可变的列表，创建后就无法再更改。元组的搜索时
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Python 字符串操作
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号(‘或”)来创建字符串。创建字符串很简单，只要为变量分配一个值即可。例如：s = "Hello World"print s # Hello World
1. 大小写转换函数大小写转换函数返回原始字符串s的一个副本：
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Python 数据库操作
1. MySQLPython使用数据库驱动模块与MySQL通信。诸如pymysql等许多数据库驱动都是免费的。这里我们将使用pymysql，它是Anaconda的一部分。驱动程序经过激活后与数据库服务器相连，然后将Python的函数调用转换为数据库查询，反过来，将数据库结果转换为Python数据结构
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Python 文件处理
1. csv文件处理记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
备注:有时看起来像分隔符的字符并不是分隔符。通过将字段包含
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