PUT /website/blog/ { "title" : "elasticsearchshi是是什么", "author" : "zhangsan", "titleScore" : 66.666 } 在检索出数据之后,我们观察有一个_source这样的字段, [注意]_source字段在我们检索时非常重要: Es除了将数据保存在倒排索引中,另外还有一分原始文档 原始文档就是存储在_source中的: 其

编辑完vimrc之后,使用source /etc/vimrc之后报错: $ source /etc/vimrc bash: /etc/vimrc: line 15: syntax error near unexpected token `"autocmd"' bash: /etc/vimrc: line 15: `if has("autocmd")' 主要是因为: vimrc是vim起动时解释的,而不是由shell来解释.用shell来source它肯定不行 解决办

​作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据,经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析(示例中采用小写转换函数对name字段进行了小写转换)

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

目录 1.什么是Gitlab Pages 2.开启Gitlab Pages 3.基本过程 4.托管markdown文档 4.1 安装sphinx等依赖 4.2 配置项目的sphinx配置 4.3 编写项目文档 4.4 创建首页索引 4.5 配置gitlab-ci.yml 4.6 生成网页 4.7 配置DNS或者hosts文件 5.预览和调试 5.1 直接使用sphinx命令生成网页 5.2 VScode+sphinx插件预览 5.3 下载Gitlab生成的网页 总结 这段时间准备软考去了,也挺久

theme: nico 前言 随着前端技术的发展,业界涌现出了许多的UI组件库.例如我们熟知的ElementUI,Vant,AntDesign等等.但是作为一个前端开发者,你知道一个UI组件库是如何被打造出来的吗? 读完这篇文章你将学会: 如何使用pnpm搭建出一个menorepo环境 如何使用vite搭建一个基本的Vue3脚手架项目 如何开发调试一个自己的UI组件库 如何使用vite打包并发布自己的UI组件库 作为一个前端拥有一个属于自己的UI组件库是一件非常酷的事情.它不仅能让我们对组件的原

相当多的WPF程序都有着丰富的页面和功能,如何使程序在不同页面间转换并降低资源占用,选择适合自己的导航框架就很重要了.最近花了一点时间做了一个简单的导航框架,并在这个过程中对Window.Page.UserControl有了更多的认识. 1."简单粗暴"的TabControl 如果你的应用程序很简单,各个页面间没有直接的联系,那么TabControl就完全可以满足要求.刚开始学WPF的时候,页面导航我只会用TabControl(其他不懂),自带Tab切换效果.   <Window

开机自启动,将要执行的语句写入/etc/rc.local. #!/bin/sh -e # # rc.local # # This script is executed at the end of each multiuser runlevel. # Make sure that the script will "exit 0" on success or any other # value on error. # # In order to enable or disable this

1.准备操作系统 1.1 系统登录界面 1.2 操作系统版本信息 jdbh:~ # uname -ra Linux jdbh -x86_64 # SMP Fri Dec :: CST x86_64 GNU/Linux jdbh:~ # cat /etc/issue Welcome to Rocky OS x86_64 security (--) (\n) 2.安装达梦数据库 2.2 配置用户环境 单独创建用户作为数据库的安装用户,基于安全的考虑一般不建议直接用root用户安装. jdbh:/ #

前言 版本控制说简单也简单,说复杂也困难的多.作为开发者,最基础的版本管理和团队协作的功能必须掌握.而其他一些相关的信息也可以了解下.比如,这次就有同事遇到了问题. 遇到的问题 在windows下,往repo里添加了一个xxx.exe文件,然后检查sourceTree却并没找到暂存的更改. 解决 我由于长时间不用source tree, 也不用eclipse,对这两种工具里的git操作也不太熟悉,幸好git的操作都是基于命令行的. 我先检查了.gitignore文件,发现里面并没有忽略所添加的x

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

面试回来之后把其中比较重要的问题记了下来写了个总结: (答案在后面) 1.简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 2.hadoop的TextInputFormat作用是什么,如何自定义实现 3.hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别 4.为什么要用flume导入hdfs,hdfs的构架是怎样的 5.map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题 6.简单说一下hadoop和spark的shuffle过程 以下是自己的理解,如果有不对的地方希望各位

文档生成工具: 自带的pydoc,比较差 建议使用sphinx 安装: pip install sphinx 安装主题: 由各种主题,我选择常用的sphinx_rtd_theme pip install sphinx_rtd_theme 使用方法: 1.创建文件夹doc:mkdir doc:cd doc:执行sphinx-quickstart,进入引导,根据需要选择yes或者no 2.执行sphinx-quickstart引导程序只会生成一个index.rst 3.在doc目录下执行sphinx

本节内容: Elasticsearch介绍 Elasticsearch集群安装部署 Elasticsearch优化 安装插件:中文分词器ik 一.Elasticsearch介绍 Elasticsearch是一个分布式搜索服务,提供Restful API,底层基于Lucene,采用多shard的方式保证数据安全,并且提供自动resharding的功能,加之github等大型的站点也采用 Elasticsearch作为其搜索服务. 二.Elasticsearch集群安装部署 1. 环境信息 主机名

elk的诸多beats 参考: https://www.elastic.co/guide/en/beats/libbeat/current/community-beats.html jmxproxybeat 参考: https://github.com/radoondas/jmxproxybeat Metricbeat 正确姿势启动metricbeat metricbeat.modules: - module: system metricsets: - cpu - filesystem - me

  igraph Tutorial¶   参考http://www.cs.rhul.ac.uk/home/tamas/development/igraph/tutorial/tutorial.html¶ In [25]: #导入包 import igraph from igraph import Graph,summary,plot In [26]: #查看安装包的版本,Tutorial中版本为0.6的 igraph.__version__ Out[26]: '0.7.1'   一.Creati

1.先查看脚本解释器 [es@bigdata-senior01 ~]$ echo $SHELL /bin/bash 2.编写最简单的脚本 vi test.sh#第一行的脚本声明(#!)用来告诉系统使用哪种 Shell 解释器来执行该脚本 #!/bin/bash #查看当前目录,按文件大小列出文件 pwd ls -lSh Shell 脚本文件的名称可以任意,但为了避免被误以为是普通文件,将.sh 后缀加上,以表示是一个脚本文件. 3.执行脚本的方式 第一种:用解释器执行,sh/bash或都可以,用

1.简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合 使用的是hadoop内置的数据类型,比如longwritable.text等 将键值对集合输入mapper进行业务处理过程,将其转换成需要的key-value在输出 之后会进行一个partition分区操作,默认使用的是hashpartitioner,可以通过重写hashpartitioner的getpartition方法来自定义分区规则 之后会对ke

前言 前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafk