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笔记总结知识点:1.安装ElasticSearch。2.ELasticSearch是使用Java开发并使用Lucene作为核心来实现所有索引和搜索的功能3.使用是通过简单的restfulAPI来使用。4.安装Marvel(ES的管理和监控)5.特点:分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索分布式的实时分析搜引擎可以扩展到上百台服务器,处理PB级机构化或非结构化数据6.集群是一组具有相同cl
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- es笔记-提升性能
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1.合并请求批量索引,更新,删除多条搜索,多条获取2.优化分段处理刷新和冲刷:刷新会刷新索引快照,使得新建的索引能被搜索到。冲刷将索引的数据从内存写入磁盘合并和合并策略:lucene数据存储在不可变文件中(即分段),会合并分段,使得分段可控,消耗性能,可以限制多久合并一次,分段可以合并到多大等。存储和存储限流:每秒写入字节数3.充分利用缓存过滤器缓存分片查询缓存jvm和操作系统缓存预热器缓存热身4
- Elasticsearch 聚合查询的 Java 实现
Leon_Jinhai_Sun
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importco.elastic.clients.elasticsearch._types.aggregations.Aggregation;Mapaggregations=qu.buildAggregations(data.get("aggregations"));这段代码是Java语言编写的,用于构建Elasticsearch聚合查询。Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务
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在Elasticsearch中,插入数据时的refresh参数控制文档在写入后何时对搜索可见,其行为直接影响数据可见性和系统性能。以下是refresh参数的三个可选值(true、false、wait_for)的详细说明及适用场景:1.refresh=true行为:立即触发一次强制刷新(Refresh),将当前写入操作涉及的数据从内存缓冲区(In-memoryBuffer)刷新到新的LuceneSe
- Lucene初探之总体架构
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从总体上来说,Lucene的可以被概括为三点:高效、可扩展的全文检索库;基于Java实现;支持对纯文本文件进行索引可搜索;Lucene的工作流程和架构如下所示:通过该图片,我们可以看出,Lucene的工作流程可以被分为两个部分:索引、搜索。我们可以将这些过程进行抽象组件化:通过上下两个图片的对比,基本上可以直观地了解各个组件的工作:Document代表被索引的各个分散的文档;IndexWirter
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Lucene的高效性不仅源于其底层数据结构和算法,还得益于在实际应用中对性能的精心优化。本篇将从索引合并、内存管理、多线程搜索等方面,揭示Lucene如何应对高负载场景,并提供调优思路,帮助开发者充分发挥其潜力。一、索引合并(MergePolicy)与性能权衡Lucene的索引由多个分段组成,随着数据写入,分段数量增加会导致查询性能下降。索引合并是将小分段合并为大分段的过程,由MergePolic
- Lucene硬核解析专题系列(三):查询解析与执行
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Lucene的索引构建为高效搜索奠定了基础,而查询解析与执行则是将用户意图转化为实际结果的关键环节。本篇将从查询的解析开始,逐步深入到查询类型、评分模型和执行流程,揭示Lucene搜索能力的底层原理。一、查询语法与QueryParser的工作原理Lucene的查询过程始于用户输入的搜索字符串,例如“人工智能AND机器学习”。这一字符串需要被解析为Lucene能够理解的结构化对象。QueryPars
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使用ApacheLucene构建高效的全文搜索服务在现代应用程序中,全文搜索功能是不可或缺的一部分。无论是电子商务网站、内容管理系统,还是数据分析平台,快速、准确地搜索大量数据是提升用户体验的关键。ApacheLucene是一个强大的全文搜索引擎库,它提供了高效的索引和搜索功能,能够轻松集成到Java应用程序中。本文将介绍如何使用ApacheLucene构建一个高效的全文搜索服务,并通过一个实际的
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ApacheLucene详解及示例1.简介ApacheLucene是一个开源的高性能全文搜索引擎库,广泛应用于构建各种搜索系统和信息检索应用。Lucene提供了丰富的API来进行索引和搜索,支持高效的文本处理和查询。本文将深入解析Lucene的核心概念和主要功能,并通过示例代码演示其使用方法。2.核心概念2.1倒排索引倒排索引(InvertedIndex)是Lucene的核心数据结构。它将文档中的
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1.Elasticsearch基础Elasticsearch是什么?Elasticsearch是一个分布式搜索引擎,基于Lucene实现。Mapping是什么?ES中有哪些数据类型?Mapping:定义字段的类型和属性。数据类型:text、keyword、integer、float等。2.什么是全文检索?全文检索是一种基于文本内容的检索方式。3.ES支持哪些类型的查询?全文查询:match、que
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packagecn.luanmad.lucene;importnet.paoding.analysis.analyzer.PaodingAnalyzer;importorg.apache.lucene.analysis.Analyzer;importorg.apache.lucene.analysis.Token;importorg.apache.lucene.analysis.TokenStre
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一、ELK简介ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源工具的首字母缩写,现扩展为ElasticStack,新增轻量级数据采集器Beats。其核心价值在于提供一套完整的日志管理、搜索分析和可视化解决方案,广泛应用于实时数据处理、业务监控、安全分析等领域。二、核心组件详解Elasticsearch定位:分布式搜索与分析引擎,基于ApacheLucene构建。特性:实时
- ElasticSearch+Kibana通过Docker部署到Linux服务器中
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1、ElasticSearch概念Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎,它提供了一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。Elasticsearch能够对大量数据进行快速全文搜索,并且具有非常好的水平扩展能力,这意味着当你需要处理更多数据时,可以通过增加更多的服务器来提升性能。文档和字段:elasticsearch是面向文档(Document)存储的,可以是
- Lucene总体架构
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Lucene总的来说是:•一个高效的,可扩展的,全文检索库。•全部用Java实现,无须配置。•仅支持纯文本文件的索引(Indexing)和搜索(Search)。•不负责由其他格式的文件抽取纯文本文件,或从网络中抓取文件的过程。在Luceneinaction中,Lucene的构架和过程如下图说明Lucene是有索引和搜索的两个过程,包含索引创建,索引,搜索三个要点。让我们更细一些看Lucene的各组
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Lucenelucene文档search语言query磁盘
索引过程如下:创建一个IndexWriter用来写索引文件,它有几个参数,INDEX_DIR就是索引文件所存放的位置,Analyzer便是用来对文档进行词法分析和语言处理的。创建一个Document代表我们要索引的文档。将不同的Field加入到文档中。我们知道,一篇文档有多种信息,如题目,作者,修改时间,内容等。不同类型的信息用不同的Field来表示,在本例子中,一共有两类信息进行了索引,一个是文
- Elasticsearch详解
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Elasticsearch是什么Elasticsearch是使用Lucene为基础建立的开源可用全文搜索引擎,它可以快速地储存、搜索和分析海量数据Elasticsearch的特点和传统的关系数据库对比关系型数据库查询性能,数据量超过百万级千万级之后下降厉害,本质是索引的算法效率不行,B+树算法不如倒排索引算法高效。关系型数据库索引最左原则限制,查询条件字段不能任意组合,否则索引失效,相反Elast
- 在linux环境下启动es,linux上Elasticsearch 安装配置、网页访问
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在linux环境下启动es
一、ElasticSearch简述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RESTfulweb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,是当前流行的企业级搜索引擎。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
- ELK架构基础
skyQAQLinux
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ELK知识点一、Elasticsearch(一)基本概念分布式搜索引擎基于Lucene的分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎,能快速存储、搜索和分析海量数据。索引(Index)类似于传统数据库中的数据库,是文档的集合。一个Elasticsearch集群可包含多个索引。类型(Type)在Elasticsearch6.x之前,一个索引可包含多个类型,类似数据库中的表。从7.x开始,类型被废弃,一
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快速Elasticsearch向量评分插件安装与使用指南fast-elasticsearch-vector-scoringScoredocumentsusingembedding-vectorsdot-productorcosine-similaritywithESLuceneengine项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-elasticsear
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全文搜索属于最常见的需求,开源的Elasticsearch(以下简称Elastic)是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、StackOverflow、Github都采用它。Elastic的底层是开源库Lucene。但是,你没法直接用Lucene,必须自己写代码去调用它的接口。Elastic是Lucene的封装,提供了RESTAPI的操作接口,开箱即用。本文从零开
- Lucene搜索引擎原理与代码实例讲解
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Lucene搜索引擎原理与代码实例讲解关键词:搜索引擎,全文检索,倒排索引,查询优化,索引构建,分词,评分器1.背景介绍1.1问题由来在信息爆炸的互联网时代,如何高效地管理和搜索信息成为了一个严峻的挑战。传统的数据库系统尽管可以处理结构化数据,但在处理非结构化的文本信息时,效率和效果均不尽人意。搜索引擎作为帮助用户快速获取所需信息的重要工具,成为了当下解决信息管理问题的重要手段。Lucene是一个
- ElasticSearch优化
心勤则明
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内存设置1.不要超过物理内存的50%Elasticsearch和Lucene依赖于操作系统的文件系统缓存来加速数据读取。因此,留出足够的内存用于操作系统的文件系统缓存是非常重要的。2.堆内存大小不要超过32GBJVM的指针压缩机制在堆内存不超过32GB时有效,可以节省内存和提高性能。3.Xms和Xmx设置相同设置初始堆内存(Xms)和最大堆内存(Xmx)为相同的值,确保堆内存大小固定,这样可以减少
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
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- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数