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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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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
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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
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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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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
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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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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
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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
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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
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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
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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
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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
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何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
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string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
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Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
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8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
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java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
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javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
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- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
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用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
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PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
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拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
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import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
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体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
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ThinkPad预装改装windows 7windows 8
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缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
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nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
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PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
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