安装ElasticSearch搜索工具并配置Python驱动的方法
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
我们建立一个网站或应用程序,并要添加搜索功能,令我们受打击的是:搜索工作是很难的。我们希望我们的搜索解决方案要快,我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式,我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据,我们希望我们的搜索服务器始终可用,我们希望能够一台开始并扩展到数百,我们要实时搜索,我们要简单的多租户,我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的问题。
Elasticsearch 是开源搜索平台的新成员,实时数据分析的神器,发展迅猛,基于 Lucene、RESTful、分布式、面向云计算设计、实时搜索、全文搜索、稳定、高可靠、可扩展、安装+使用方便,介绍都说的很好听,好不好用拿出来遛一遛。
做了个简单测试,在两台完全一样的虚拟机上,2000万条左右数据,Elasticsearch 插入数据速度比 MongoDB 慢很多(可以忍受),但是搜索/查询速度快10倍以上,这只是单机情况,多机集群情况下 Elasticsearch 表现更好一些。以下安装步骤在 Ubuntu Server 14.04 LTS 上完成。
安装 Elasticsearch
升级系统后安装 Oracle Java 7,既然 Elasticsearch 官方推荐使用 Oracle JDK 7 就不要尝试 JDK 8 和 OpenJDK 了:
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade $ sudo apt-get install software-properties-common $ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install oracle-java7-installer
加入 Elasticsearch 官方源后安装 elasticsearch:
$ wget -O - http://packages.elasticsearch.org/GPG-KEY-elasticsearch | apt-key add - $ sudo echo "deb http://packages.elasticsearch.org/elasticsearch/1.1/debian stable main" >> /etc/apt/sources.list $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install elasticsearch
加入到系统启动文件并启动 elasticsearch 服务,用 curl 测试一下安装是否成功:
$ sudo update-rc.d elasticsearch defaults 95 1 $ sudo /etc/init.d/elasticsearch start $ curl -X GET 'http://localhost:9200' { "status" : 200, "name" : "Fer-de-Lance", "version" : { "number" : "1.1.1", "build_hash" : "f1585f096d3f3985e73456debdc1a0745f512bbc", "build_timestamp" : "2014-04-16T14:27:12Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "4.7" }, "tagline" : "You Know, for Search" }
Elasticsearch 的集群和数据管理界面 Marvel 非常赞,可惜只对开发环境免费,如果这个工具也免费就无敌了,安装很简单,完成后重启服务访问 http://192.168.2.172:9200/_plugin/marvel/ 就可以看到界面:
$ sudo /usr/share/elasticsearch/bin/plugin -i elasticsearch/marvel/latest $ sudo /etc/init.d/elasticsearch restart * Stopping Elasticsearch Server [ OK ] * Starting Elasticsearch Server [ OK ]
安装 Python 客户端驱动
和 MongoDB 一样,我们一般用程序和 Elasticsearch 交互,Elasticsearch 也支持多种语言的客户端驱动,这里仅安装 Python 驱动,其他语言可以参考官方文档。
$ sudo apt-get install python-pip $ sudo pip install elasticsearch
写个简单程序把 gene_info.txt 的数据导入到 Elasticsearch:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import os, os.path, sys, re import csv, time, string from datetime import datetime from elasticsearch import Elasticsearch def import_to_db(): data = csv.reader(open('gene_info.txt', 'rb'), delimiter='\t') data.next() es = Elasticsearch() for row in data: doc = { 'tax_id': row[0], 'GeneID': row[1], 'Symbol': row[2], 'LocusTag': row[3], 'Synonyms': row[4], 'dbXrefs': row[5], 'chromosome': row[6], 'map_location': row[7], 'description': row[8], 'type_of_gene': row[9], 'Symbol_from_nomenclature_authority': row[10], 'Full_name_from_nomenclature_authority': row[11], 'Nomenclature_status': row[12], 'Other_designations': row[13], 'Modification_date': row[14] } res = es.index(index="gene", doc_type='gene_info', body=doc) def main(): import_to_db() if __name__ == "__main__": main()
Kibana 是一个功能强大的数据显示客户端,通过插件方式和 Elasticsearch 集成在一起,安装很容易,下载解压就可以了,然后重启 Elasticsearch 服务访问 http://192.168.2.172:9200/_plugin/kibana/ 就能看到界面:
$ wget https://download.elasticsearch.org/kibana/kibana/kibana-3.0.1.tar.gz $ tar zxvf kibana-3.0.1.tar.gz $ sudo mv kibana-3.0.1 /usr/share/elasticsearch/plugins/_site $ sudo /etc/init.d/elasticsearch restart

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

VS Code ist der vollständige Name Visual Studio Code, der eine kostenlose und open-Source-plattformübergreifende Code-Editor und Entwicklungsumgebung von Microsoft ist. Es unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen und bietet Syntax -Hervorhebung, automatische Codebettel, Code -Snippets und intelligente Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Entwicklungseffizienz. Durch ein reiches Erweiterungs -Ökosystem können Benutzer bestimmte Bedürfnisse und Sprachen wie Debugger, Code -Formatierungs -Tools und Git -Integrationen erweitern. VS -Code enthält auch einen intuitiven Debugger, mit dem Fehler in Ihrem Code schnell gefunden und behoben werden können.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.
