ElasticSearch7+Spark构建高相关性搜索服务与推荐系统实战

资源摘要信息:"ElasticSearch与Spark结合构建高相关性搜索服务及个性化推荐系统" 1. Elasticsearch基础概念介绍 - 索引(indexName): 在ElasticSearch中用于代表数据库的概念，与关系型数据库中的数据库相类似，例如mysql-database。 - 类型(type): 在ElasticSearch 7.x版本之前用于代表表的概念，但在7.x版本之后已经被废弃，不再使用，例如mysql-table。 - Document: 代表数据库中的一行数据，是索引中数据的基本单位。 2. Elasticsearch的倒排索引机制 倒排索引是ElasticSearch高效搜索的基石，其关键组成部分包括： - TF (Term Frequency，词频): 指一个词在某个Document中出现的次数，它体现了词在特定文档中的重要性。 - DF (Document Frequency，文档频率): 指分词在整个索引库中存在的文档频率，它体现了词的分布广泛程度。 - IDF (Inverse Document Frequency，逆文档频率): 是DF的取反值，用来评估一个词的重要程度，IDF值越高，代表词越少见。 3. Elasticsearch的查询语法解析 - match: 用于执行全文本搜索，会对查询条件进行分词处理，然后在索引中查找匹配的文档。 - term: 用于精确值搜索，不会对查询条件进行分词处理，适用于搜索不需要分词处理的数据字段。 4. Elasticsearch的查询执行过程 - 返回执行过程通常以"exp"形式展示，这可能是实际返回结果中的一部分，用于描述查询的具体执行步骤和结果。 5. Elasticsearch自定义Converter功能介绍 - 在ElasticSearch与Java系统交互时，为了处理不同数据类型之间的转换问题，提供了自定义Converter的功能，例如将Long类型转换为LocalDateTime或LocalDate类型。 6. Elasticsearch与Spark结合的应用场景 - 高相关性搜索服务: Elasticsearch的高效搜索能力结合Spark的大数据分析能力可以构建出具有高度相关性的搜索服务，能够快速响应用户查询请求。 - 千人千面推荐系统: 通过Spark进行数据处理和机器学习分析，结合ElasticSearch强大的搜索和索引能力，可以搭建出个性化的推荐系统，针对不同用户展示定制化内容。 7. Elasticsearch的版本兼容性注意事项 由于ElasticSearch的7.x版本废弃了type的概念，开发者需要留意在升级或构建系统时类型相关的代码迁移和适配工作，避免因版本差异导致的兼容性问题。 8. Java作为主要开发语言 由于标签中提到Java，表明本项目可能主要使用Java作为后端开发语言，这可能涉及Java与ElasticSearch、Spark的交互，包括通过Java客户端与ElasticSearch通信以及利用Spark的Java API进行数据处理等。 9. 文件名称与项目结构 - 文件名称"-ElasticSearch-Spark-Imooc-Learn--master"暗示了该项目可能是某个在线教学平台（如imooc）的学习材料，同时"-master"可能表示这是该学习项目的主分支或主版本，"master"通常用于版本控制系统中指主分支。 总结而言，本资源涉及了ElasticSearch的基础概念、倒排索引、查询语法和自定义Converter功能，以及ElasticSearch与Spark结合的应用，特别是构建高相关性搜索服务和个性化推荐系统，还包含了版本兼容性注意事项和Java作为主要开发语言的细节。这些知识内容对于构建一个功能完备的搜索引擎和推荐系统至关重要。