今天看啥 热点：
elasticsearch JAVA客户端操作---搜索的过滤、分组高亮，elasticsearchjava
elasticsearch&&&&&&& 提供的API比较多，看名字差不多可以明白什么意思
源码地址：源码下载点击
public void search01() {
QueryBuilder query = QueryBuilders.queryString(&9&);
// 设置搜索的内容和现实的大小
SearchResponse res = client.prepareSearch(&test&).setQuery(query)
.setFrom(0).setSize(60).execute().actionGet();
SearchHits shs = res.getHits();
System.out.println(&总共有数据：& + shs.getHits().length);
for (SearchHit it : shs) {
System.out.println(it.getSource());
// 分组fact类似于sql的group
public void search02() {
// 定义一个分组并为其命名
TermsFacetBuilder facetBuilder = FacetBuilders.termsFacet(&groupBysex&);
// 按照哪个字段进行分组
facetBuilder.field(&sex&).size(1);
// 过滤器匹配所有文件
facetBuilder.facetFilter(FilterBuilders.matchAllFilter());
SearchResponse res = client.prepareSearch(&test2&).setTypes(&test02&)
.addFacet(facetBuilder).execute().actionGet();
// 获取搜索结果中的分组
Facets facet = res.getFacets();
// 多个分组是以map的形式存储
TermsFacet fac = (TermsFacet) facet.getFacets().get(&groupBysex&);
for (TermsFacet.Entry tf : fac.entries()) {
System.out.println(tf.getCount() + &======& + tf.getTerm());
public void search03() {
// 按照字段进行索引，只要内容含有即可不用全部符合
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.fieldQuery(&name&,
&李四1后面有内容也可以&);
//整个 数据内容中只要 有 这个字即可
QueryBuilder qb =QueryBuilders.queryString(&四&);
//组合查询 name为 张三，sex为boy的记录 must表示必须有，mustNot表示不包含，should表示可以存在
QueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.fieldQuery(&name&,
QueryBuilder queryBuilder3 = QueryBuilders.fieldQuery(&sex&,
QueryBuilder qbmust = QueryBuilders.boolQuery().must(queryBuilder2).should(queryBuilder3);
//过滤查询
QueryBuilder qb3 = QueryBuilders.filteredQuery(
queryBuilder2,
FilterBuilders.prefixFilter(&sex&, &bo&)
SearchResponse res = client.prepareSearch(&test&).setTypes(&test01&)
.setSearchType(SearchType.DEFAULT)
.setQuery(qb3).execute().actionGet();
SearchHits shs = res.getHits();
System.out.println(&共查到数据：& + shs.getHits().length);
for (SearchHit it : shs) {
System.out.println(it.getSource());
// 高亮显示
public void search04() {
//前缀过滤器 汉字不好用
FilterBuilder fb =
FilterBuilders.prefixFilter(&sex&, &bo&);
//范围过滤
FilterBuilder fb2 =
FilterBuilders.rangeFilter(&id&).from(1).to(10);
//组合过滤
FilterBuilder fb3 =
FilterBuilders.andFilter(
FilterBuilders.rangeFilter(&id&).from(1).to(10),
FilterBuilders.prefixFilter(&sex&, &bo&)
).cache(true);//默认false
SearchResponse res = client.prepareSearch(&test&).setTypes(&test01&)
.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
.setFilter(fb3)
.execute().actionGet();
SearchHits shs = res.hits();
System.out.println(&总共有数据：& + shs.getHits().length);
for (SearchHit it : shs) {
System.out.println(it.getSource());
// 高亮显示
public void search05() {
QueryBuilder qb1 = QueryBuilders.termQuery(&name&, &张三_4&);
// FilterBuilder filter =FilterBuilders.prefixFilter(&name&, &张三&);
SearchResponse res = client.prepareSearch(&test4&).setTypes(&test04&)
.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
.setQuery(QueryBuilders.fieldQuery(&id&, &1&))
.addHighlightedField(&id&).setHighlighterPreTags(&&spand&&)
.setHighlighterPostTags(&&/bod&&).execute().actionGet();
SearchHits shs = res.hits();
System.out.println(&总共有数据：& + shs.getHits().length);
for (SearchHit it : shs) {
System.out.println(it.getSource());
// 获取对应的高亮域
Map&String, HighlightField& result = it.highlightFields();
// 从设定的高亮域中取得指定域
HighlightField titleField = result.get(&id&);
// 取得定义的高亮标签
String[] titleTexts = titleField.fragments();
// 为title串值增加自定义的高亮标签
String title = &&;
for (String text : titleTexts) {
// 将追加了高亮标签的串值重新填充到对应的对象
// product.setTitle(title);
// 打印高亮标签追加完成后的实体对象
System.out.println(title);
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云计算最近更新elasticsearch中一个field多个值如何操作 - 博客频道 - CSDN.NET
分类：全文检索
&在做项目中用到全文检索时遇到这样的需求，有个field的值是多个uuid格式的id组成的字符串，每个id之间用英文逗号分隔，在查询时如果有一个关键字和这个字符串中的一个id一样的话则要取出这个数据。这里要注意，很显然是很难对uuid组成的字符串进行切词的，而且如果uuid很多的情况下使用Lucene的模糊匹配效率也不高。于是我就想了个方案：在创建索引之前就将这个字符串分切成多个id加到同一个field上（还好是Lucene，如果是关系型数据库就不行了），而且不进行分词即可。以下就是涉及到的技术，没有多少技术含量，但是网上关于elasticsearch这方面资料少，反正我是没有查到，经过试验算是搞定了。废话少说：
& & & & &首先，在Lucene中，如果我们可以在一个Field中加入多个值，比如：
& & & & &doc.add(new&Field(&name&,&北京&,Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED));
& &&doc.add(new&Field(&name&,&新德里&,Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED));
& & 这样，当我们针对“name”这个field进行搜索时，如果搜索的关键字是“北京”或者“新德里”则当前这个Document都会被搜索到，这个是Lucene不同于关系型数据库的地方。
& & 那么基于Lucene上的分布式全文索引elasticsearch如何做到呢？经过试验可以使用类似于如下的方式创建索引：
& &&XContentBuilder
doc = XContentFactory.jsonBuilder(); //整个每次循环都需要创建一个，否则会在startObject时报空指针
& & //添加属性，相当于添加表的字段的值
& & doc.startObject();
& & //获取id，如果存在的话
& & String idValue =
& & for(String field : contextObject.keySet()) {
& & & &Object[] values = contextObject.get(field);
& & & &//如果是同一个field下多个值，则全部加入到同一个field下
& & & &if(null != values && values.length & 1) {
& & & & & doc.array(field, values);
& & & &} else {
& & & & & String formatValue = this.formatInsertData(values);//格式化处理值
& & & & & try {
& & & & & & if(StringUtils.isNotEmpty(idFieldName) && idFieldName.equals(field)) {
& & & & & & & idValue = formatV
& & & & & & }
& & & & & & doc.field(field, formatValue);
& & & & & } catch (IOException e) {
& & & & & & this.logger.error(e.getMessage());
& & & & & &
& & & & & } & & & & &
& & & } & & & & & &
& & doc.endObject();
& & 上边标红的部分就是要使用的API方式，同时在进行数据检索时也要注意，这样添加的数据，搜索结果要强转成List类型的，比如我们这里是List&String&。
achilles12345
排名：第5295名
（3）（10）（9）（1）（3）（13）（5）（1）（0）（13）（10）（4）（2）（5）（5）（1）（5）（3）（6）（0）（3）（4）（5）（7）（5）（1）（3）elasticsearch 怎么同时检索单 field 多个值的条件_百度知道
elasticsearch 怎么同时检索单 field 多个值的条件
System.println(number).out.yield();
private static class RT extends Thread{
public void run(){
private static int numberpublic class ReadThread {
private static boolean ready
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出门在外也不愁ElasticSearch（六）--映射和分析
日期: 17:05:33
来源：csdn
ElasticSearch（六）--映射和分析
映射mapping机制用于进行字段类型确认，将每个字段匹配为一种确定的数据类型(string, boolean, date)；
分析analysis机制用于进行全文文本Full Text的分词，以建立供搜索用的倒排索引Inverted index．
上边做个总结，后续学习之后就明白了．先看一个查询现象：
在索引中有12个tweets，只有一个包含日期，但是我们看看下面查询中的total hits。
GET /_search?q=2014
# 12 个结果
GET /_search?q=
# 还是 12 个结果 !
GET /_search?q=date:
GET /_search?q=date:2014
个结果 !相互比较后会发现，为什么查询_all字段与查询date字段得到的结果不同呢？
是因为数据在_all字段和在date字段中的索引方式不同导致的．
现在通过_mpping查看文档的结构是如何被映射的：
GET /website/_mapping/blog这个请求可以查看类型blog中的文档是被映射成为什么样的结构：
"website": {
"mappings": {
"properties": {
"type": "date",
"format": "yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy/MM/dd||epoch_millis"
"type": "string"
"type": "string"
"title": {
"type": "string"
"views": {
"type": "long"
}可以看出，blog类型中的文档结构，每个字段都有其特定类型；
ES为对字段的数据类型进行猜测，动态生成了字段与数据类型的映射关系．_all因为是默认字段，所以没有在此处显示，它是string类型．
date类型和string类型字段的索引方式是不同的，因此导致查询结果不同．
每一种数据类型的字段会以不同的索引方式进行索引，确切值和全文文本的索引方式存在很大的区别，这是区分搜索引擎和其他数据库的根本差异．
确切值的查询其实就是精确匹配，就像传统数据库中：SELECT * FROM table WHERE name="yuchen" 　，结果就是要么匹配要么不匹配．
而对于全文文本来说，并不是匹配与否二分这么简单，它是考虑的匹配程度如何．
例如下列需要，都是全文文本查询需要考虑的：
为了满足上述需求，ES首先对文本进行分析，然后使用结果建立一个倒排索引．
2. 倒排索引
ES使用一种倒排索引的结构来做快速的全文搜索．倒排索引由文本中出现的唯一的单词列表，和每个单词所在文本中的位置组成．
例如有两个文档，每个文档包含content字段的内容：
The quick brown fox jumped over the lazy dog
Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer
为了创建倒排索引，先将每个文本切分为单独的单词term/token，把所有唯一词放入列表并排序：
假如我们想查询"quick brown"，只需查找到每个单词在在哪个文档中出现即可：
查询结果是两个文档都匹配，但是第一个文档匹配了两个单词，第二个文档匹配了一个．所以就相关性来说，第一个文档相关性更高，排序在前．
但是，查询还有另外一些问题：
"Quick"和"quick"被认为是不同的单词，但是用户可能认为它们是相同的。(大小写转换)
2. "fox"和"foxes"很相似，就像"dog"和"dogs"——它们都是同根词。(单复数转换)
3. "jumped"和"leap"不是同根词，但意思相似——它们是同义词。(同义词转换)
为了解决这一问题，可以将单词标准化，同一为标准格式：
"Quick"可以转为小写成为"quick"。
"foxes"可以被转为根形式"fox"。同理"dogs"可以被转为"dog"。
"jumped"和"leap"同义就可以只索引为单个词"jump"
这样标准化的过程称为分析analysis．
索引文档和请求字符串都要标准化到统一的格式，才能进行全文文本查询．
分析是这样一个过程：
首先，标记一个文本块为适用于倒排索引的单独的词terms；
然后，标准化这些词为标准形式，提高它们的可搜索性．
这个工作是由分析器analyzer完成的，一个分析器只是一个包，把三个功能放到一个包里：
字符过滤器Character filters
首先字符串经过字符过滤器，它们的工作是在标准化前处理字符串．字符过滤器能够去除HTML标记，或者转&为and
分词器Tokenizer
下一步，字符串被分词器标记为独立的词，一个简单的分词器可以根据空格或逗号将单词分开
标记过滤器Token Filter
每个词都依次通过标记过滤器，它可以修改词（将Quick转为小写），去掉词（停用词a and the），增加词（同义词 jump或leap）
ES提供很多开箱即用的字符过滤器，分词器，标记过滤器，可以组合以创建自定义的分析器，以应对不同的需求．
内置分析器
ES附带了一些预装的分析器，可以直接使用它们，下边列几个重要的分析器，用这个字符串来表现分析后的差异：
"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"
标准分析器Standard analyzer
标准分析器是ES默认的分析器，对于分本分析，它对任何语言都适用．他跟据Unicode Consortium定义的单词边界word boundaries来切分文本，然后去掉大部分标点符号，最后把所有词转为小写．使用标准分析器的结果：
set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5
简单分析器Simple analyzer
简单分析器将非单个字母的文本切分，然后把每个词转为小写．
set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans
空格分析器Whitespace analyzer
空格分析器依据空格切分文本，它不转换为小写
Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)
语言分析器Language analyzer
特定的语言分析器适用于很多语言，它们能够考虑到特定语言的特性，例如english analyzer自带一套停用词集，它可以在分析时去除它们，它还可以将英语单词的转为词根(term English words)，因为它理解英语语法规则．
set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5
注意transparent，calling，set_trans被准为词根形式
查询字符串的处理
当我们索引一个文档，全文字段_all会被分析为单独的词来创建倒排索引，不过在全文字段搜索时，我们要让查询字符串经过同样的分析流程处理，以确保这些词在索引中存在．
查询全文字段，会对查询字符串进行分析流程处理；查询确切值字段，不对查询字符串进行分析处理，但是可以自己指定．
测试分析器
可以使用analyze API查看文本是如何被分析的，在查询字符串中指定要使用的分析器，被分析的文本作为请求体：
GET /_analyze?analyzer=standard
"text":"Text to analyze"
注意，GET请求与请求体之间不能有空格，响应：
"tokens": [
"start_offset": 0,
"end_offset":
"&ALPHANUM&",
"position":
"start_offset": 5,
"end_offset":
"&ALPHANUM&",
"position":
"analyze",
"start_offset": 8,
"end_offset":
"&ALPHANUM&",
"position":
}token是一个实际被存储在索引中的词，position指明词第几个出现的，start_offset和end_offset是指明词在原文被中占据的位置．type的值&ALPHANUM&会随着分析器变化，可先忽略．
analyze API对于理解ES索引的内在细节是很有用的工具，后边会继续谈论．
指定分析器：
当ES在文档中探测到新的字段时，将自动配置它为全文字符串full-text string字段，并用standard分析器分析．
你并不总是想这样做，你或许需要一个适合你的语言的分析器，有时候你想将string字段作为确切值匹配，不需要分析，例如ID，内部状态字段，标签等
为了达到这些，我们需要通过指定映射手动配置这些字段．
4. 自定义映射
为了能够把日期字段处理成日期，数字字段处理成数字，字符串字段处理成全文本或者确切值，ES需要知道每个字段包含了什么类型，这些类型和字段信息存储在映射中．
索引中每个文档都有一个类型type，每个类型拥有自己的映射mapping或模式定义schema definition．一个映射定义了字段类型，包括字段的数据类型，以及字段被ES处理的方式．
映射还用于设置关联到类型上的元数据．
ES支持以下简单字段类型：
表示的数据类型
Whole number
byte, short, integer, long
Floating point
float, double
当索引一个包含新字段的文档，ES使用动态映射猜测字段类型，根据JSON中的基本数据类型：
Field type
Boolean: true or false
Whole number: 123
Floating point: 123.45
String, valid date: ""
String: "foo bar"
注意，对于带引号的数字，"123"会被映射为string类型，而不是long类型．
可以使用mapping API查看一个类型的映射，
GET /website/_mapping/blog响应见第一节
错误的映射，例如把age映射为string，会造成查询结果混乱．要检查映射的数据类型，而不是假设映射是正确的．
自定义字段映射
尽管基本的字段数据类型已经能够满足很多需求，你需要为一些个别字段定义映射，尤其是string字段．
自定义映射可以是你做如下：
1.区分全文string字段和确切值string字段
2.使用特定语言分析器
3.优化一个字段，用作部分匹配
4.指定自定义的数据类型
5.以及更多
一个字段最重要的属性是type，对于除string字段外的大部分字段，除了type，你很少做其他的映射map．
"number_of_clicks": {
"type": "integer"
}因为对于string字段，需要考虑全文文本，它们的值在被索引前会先经过分析器，一个全文查询，查询字符串也需要经过分析器．
对于string字段，两个重要的属性是index和analyzer.
index属性控制字符串以何种方式被索引，有三种取值：
首先分析这个字符串，然后索引。换言之，以全文形式索引此字段。
not_analyzed
索引这个字段，使之可以被搜索，但是精确索引指定值。不分析此字段。
不索引这个字段。这个字段不能为搜索到。
string字段默认index属性值是analyzed，如果我们映射为确切值，需要设置为not_analyzed
"not_analyzed"
}其他的简单类型，如long，data等也接受index参数，但是其值只能是not_analyzed和no，因为它们的值不能被分析．
对于analyzed的string字段，可以通过analyzer参数指定使用哪种分析器，在搜索和索引的时候都会使用．默认的，ES使用standard分析器，但可以指定一个内置的分析器来更改它，例如whitesapce，simple和english
"tweet": {
"analyzer": "english"
}在自定义分析器章节，会详细的讲解如何定义以及使用自定义分析器．
可以在第一次创建索引时，为一个类型指定映射，也可以在后边为一个新类型添加映射，或者为已存在的类型更新映射．
注意，尽管可以增加一个字段映射，但是不能改变一个已经存在的字段映射．如果一个字段的映射已经存在，那个字段的数据很可能已经被索引，如果改变字段的映射，那么被索引的数据就会出现错误，不能被正确的搜索．
我们可以更新映射，来增加一个字段，但是不能改变一个已经存在的字段从analyzd转为not_analyzed
演示两种指定映射的方式：
创建新的索引，并指定tweet字段使用english分析器：
"mappings": {
"tweet" : {
"properties" : {
"tweet" : {
"analyzer": "english"
"date" : {
"name" : {
"user_id" : {
}创建索引，在请求体中定义了映射．响应：
"acknowledged": true
接下来，我们加一个新的not_analyzed文本字段tag在类型tweet的映射上．使用_maping后缀
PUT /gb/_mapping/tweet
"properties" : {
"not_analyzed"
}注意到我们不需要再列出已经存在的字段，因为我们不能再改变它们，新的字段已经被加入到存在的映射中．
使用GET /gb/_mapping/tweet获取看：
"mappings": {
"tweet": {
"properties": {
"type": "date",
"format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
"type": "string"
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
"tweet": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
"user_id": {
"type": "long"
基于tweet类型现在的映射，可以通过analyze API测试字符串字段tweet和tag的映射不同，对比两个请求：
GET /gb/_analyze?field=tweet&text=Black-cats响应：
"tokens": [
"token": "black",
"start_offset": 0,
"end_offset": 5,
"type": "&ALPHANUM&",
"position": 0
"token": "cat",
"start_offset": 6,
"end_offset": 10,
"type": "&ALPHANUM&",
"position": 1
GET /gb/_analyze?field=tag&text=Black-cats响应：
"tokens": [
"token": "Black-cats",
"start_offset": 0,
"end_offset": 10,
"type": "word",
"position": 0
}tag字段是不能分析的，tweet字段是english分析器分析的．
可是这里有个疑问，当使用如下两个请求时，只是和上边相比，文本写到了请求体中，结果就不一样呢？
对tweet字段的请求是和上边一样的：
GET /gb/_analyze?field=tweet
"text": "Black-cats"
}但是对tag的请求就不一样了：
GET /gb/_analyze?filed=tag
"text": "Black-cats"
"tokens": [
"token": "black",
"start_offset": 0,
"end_offset": 5,
"type": "&ALPHANUM&",
"position": 0
"token": "cats",
"start_offset": 6,
"end_offset": 10,
"type": "&ALPHANUM&",
"position": 1
}不知为什么，什么原因呢？导致分析了，而且是cats5. 复杂核心字段类型
除了前边提到的简单类型，JSON还有null，数组，对象，这些数据类型ES也都支持．
多值字段multivalue field
很有可能，我们希望tag字段包含不止一个标签，我们可以索引一个标签数组，来代替单一字符串．
{ "tag": [ "search", "nosql" ]}对于数组，没有特殊的映射要求，任何字段可以包含零个，一个，或多个值，像全文文本一样可以被分析为多个词．
一个数组的所有值必须有相同的数据类型，如果通过索引数组创建一个新的字段，ES将使用数组的第一个值的数据类型决定新字段的type属性．
当从ES中获取一个文档，所有数组的顺序与索引文档时的一致，_source字段精确包括了索引的JSON文档．
然而数组被索引为多值字段类型，用于被查询，它们是无序的，在搜索的时候不能指定＂第一个元素＂，＂最后一个元素＂等．而是把数组看为一个值集合(bag of value)．
空字段empty field
数组可以是为空的，这与有零个值是等价的，事实上在lucene中没有存储null的方式，所以一个存有null的字段被认为是空字段．
这三个字段都被认为是空字段，不被索引．
"null_value":
"empty_array":
"array_with_null_value":
多层对象multilevel objects
最后讨论的自然的JSON数据类型是对象object．
内置对象Inner Objects经常被嵌入到一个实体，或者另外一个对象中，比如，我们可以不使用user_name，user_id这样的字段，而是如下：
"Elasticsearch is very flexible",
"@johnsmith",
"John Smith",
映射内置对象
ES可以动态的发现新的对象字段，并且映射它们的类型为object，并在properties下使用一个内置字段列表：
"tweet": {
"properties": {
{ "type": "string" },
"properties": {
{ "type": "string" },
{ "type": "string" },
{ "type": "long"
"properties": {
{ "type": "string" },
{ "type": "string" },
{ "type": "string" }
}在实际操作时，没有返回对象字段的type属性，不知原因：
"mappings": {
"properties": {
"tweet": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
"properties": {
"type": "long"
"gender": {
"type": "string"
"type": "string"
"properties": {
"first": {
"type": "string"
"type": "string"
"type": "string"
内部对象是怎样被索引的：
Lucene不理解内置对象，一个lucene文档包含键值对的一个扁平化列表，以便于ES索引内置对象，它把文档转换为类似这样：
[elasticsearch, flexible, very],
"user.id":
[@johnsmith],
"user.gender":
"user.age":
"user.name.full":
[john, smith],
"user.name.first":
"user.name.last":
}内置字段与名字相关，区分两个字段中相同的名字，可以使用全路径，例如user.name.first，甚至类型的名字加在前边：tweet.user.name.first
内置对象数组
最后考虑一个包含内置对象的数组被索引，例如followers数组：
"followers": [
{ "age": 35, "name": "Mary White"},
{ "age": 26, "name": "Alex Jones"},
{ "age": 19, "name": "Lisa Smith"}
}这个文档也会被扁平化，但是结果类似：
"followers.age":
[19, 26, 35],
"followers.name":
[alex, jones, lisa, smith, mary, white]
}{age:35}与{Mary White}的相关性已经丢失，因为每个多值字段只是一个数值集，不是排序的数组．
对于问题："Is there a follower who is 26 years old?"
我们不能得到精确的回答．
关联Correlated内置数组有能力回答这样的问题，我们称之为嵌套对象nested objects，后续会学习到．
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HBase索引主要用于提高Hbase中表数据的访问速度，有效的避免了全表扫描，HBase中的表根据行健被分成了多个Regions，通常一个region的一行都会包含较多的数据，如果以列值作为查询条件，就只能从第一行数据开始往下找，直到找到相关数据为止，这很低效。相反，如果将经常被查询的列作为行健、行健作为列重新构造一张表，即可实现根据列值快速定位相关数据所在的行，这就是索引。显然索引表仅需要包含一个列，所以索引表的大小和原表比起来要小得多，如图4-14给出了索引表与原表之间的关系。从图可以看出，由于索引表
一、基本组成结构 1. ResourceManager 负责对各个NodeManager 上的资源进行统一管理和调度。包含两个组件： * Scheduler：调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序 * Applications Manager：应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败
7.spark Streaming 技术内幕 : 从DSteam到RDD全过程解析 原创文章，转载请注明: 转载自
周岳飞博客 ( http://blog.csdn.net/zhouzx2010)
上篇博客讨论了Spark Streaming 程序动态生成Job的过程,并留下一个疑问:
JobScheduler将动态生成的Job提交,然后调用了Job对象的run方法,最后run方法的调用是如何触发RDD的Action操作,从而真正 触发 Job的执行的呢?本文就具体讲解这个问题。 一、DStre
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