问题描述 使用canal-adapter写入elasticSearch数据时,数据是写入了elasticSearch了,但出现了mysql表中的数据和elasticSearch中索引中的数据错乱的问题,即把A列的数据放到了B列中的. 研究了半天,发现是因为我在测试过程中,换过另外1个数据库,这2个库中的列不一致导致的. 因为canal会通过tsdb维护了一个当前数据库内表结构,具体配置如下: 我这里(tsdb使用的是本地的h2数据库). 我有2个数据库,首先在第1个库测试验证,是正常的,然后换成

ffmpeg从AVFrame取出yuv数据到保存到char*中   很多人一直不知道怎么利用ffmpeg从AVFrame取出yuv数据到保存到char*中,下面代码将yuv420p和yuv422p的数据取出并保存到char*buf中. 其他格式可以自己去扩展,前提先看戏yuv的各种格式,yuv的各种格式链接:数据格式分析   先确保视频格式sws_getContext()转换后是YUV格式: out_buffer=(uint8_t *)av_malloc(avpicture_get_size(P

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

使用json文件可以给es中导入数据,10万条左右的数据可以一次导入,数量太大时导入就会报错.大数量的到导入还是需要用bulk方式. accounts.json文件格式如下: {"index":{"_id":"1"}} {"title":"learn es","content":"work hard"} {"index":{"_id&qu

如何通过FILEBEAT,LOGSTASH,ES,KIBNA实现数据的采集总体参考网址:https://www.olinux.org.cn/elk/1157.html官方网址:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/6.2/filebeat-getting-started.html 第一步 启动ES,ES的安装请自行百度第二步 启动LOGSTASH,LOGSTASH的安装请自行百度启动命令../bin/logstash -f logstash

es定期删除数据 1.定期删除索引 使用sentinl报警后,会产生大量如下索引,虽然不占空间,但时间久了也不好,故写个脚本定期删除 脚本如下: 1 #!/bin/bash 2 #只保留5天内的日志索引 3 LAST_DATA=`date -d "-5 days" "+%Y.%m.%d"` 4 #删除上个月份所有的索引 5 curl -XDELETE 'http://10.139.xx.xx:9200/*-'${LAST_DATA}'' 再在设置一个定时策略即可 1

有时需要从ffmpeg中提取出YUV数据用作预览,另存什么的. ffmpeg是先解码成YUV, 再以这个YUV作为输入进行编码,所以YUV数据有两种:  解码后的YUV数据, 以及  编码重建的YUV数据.下面分别讲两个YUV数据从哪儿?以及如何取? 1. 解码后的YUV数据在ffmpeg/libavcodec/utils_codec.c的avcodec_decode_video2() 函数中: avcodec_decode_video2(...){  ...   ret = avctx->co

es中插入数据 学习了:https://www.imooc.com/video/15769/0 分为指定Id和自动生成Id两种: 1,指定Id使用PUT操作 PUT http://127.0.0.1:9200/people/man/1 { "name":"stono", "country":"China", "age":111, "date":"1999-11-11"

目录 1 什么是数据建模? 2 如何对 ES 中的数据进行建模 2.1 字段类型的建模方案 2.2 检索.聚合及排序的建模方案 2.3 额外存储的建模方案 3 ES 数据建模实例演示 3.1 动态创建映射关系 3.2 手动创建映射关系 3.3 新增需求 - 添加大字段 3.4 解决大字段带来的性能问题 3.5 mapping中字段的常用参数 3.6 mapping 设置小结 4 ES 数据建模最佳实践 4.1 如何处理关联关系 4.2 避免太多的字段 4.3 避免正则查询 4.4 避免空值引起的

php从数据库里取出的数据列表里添加一个属性实战例子:$opendata = $this->omitmodel->getHistory(1,1);var_dump($opendata);foreach ( $opendata as $row) { $opendata[0]->m54 = 1;}没添加前输出:array(1) { [0]=> object(stdClass)#22 (1) { ["number"]=> string(11) "201

关于OpenSL ES播放音频数据的一个奇怪的问题 Author:lihaiping1603@aliyun.com 最近用业余时间做了一个android平台的播放器sdk,其中视频用的opengl es,音频用的opensl es 做渲染,其中整个播放器在音视频同步的过程中,使用的视频同步到音频的方式,以音频作为主时钟. 今天在测试的过程中发现一个奇怪的问题,我音频数据的填充,使用了单独的音频线程,这其中的实现,主要参考ijk的实现代码和方式. 整个流程方式:我在音频播放的过程中设置的200ms

从es将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本篇主要是将第二步,第一步在<es实战之查询大量数据>中已讲述. csv vs excel excel2003不能超过65536, excel2007及以上版本支持1048576条数据.excel支持的数据量有限,并且生生成文件的速度比较慢. csv具有支持写入量大,文件较小的优点. 故选择csv作为导出文件类型. 导出文件的几种方式: 将数据从es中查询出来,在这个大前提下,对比导出文件的速度. 由前端处理 直接将数据返回给前端,

Django 前端通过json 取出后端数据 前端通过json 取出后端数据 步骤1:后台数据通过 JSON 序列化成字符串a 注意:1.json是1个字符串 ​ 2.通过json.dumps('xxx') 序列化成 1个字符串的 '字典对象' views.py def ajax(request): if request.method=='POST': print(request.POST) data={'status':0,'msg':'请求成功','data':[11,22,33,44]}

当我们使用ES批量插入数据的时候,一般会这样写代码: from elasticsearch import Elasticsearch,helpers es =Elasticsearch(hosts=[{'host':'localhost','port':9200}]) def gendata(): mywords =['foo','bar','baz'] for word in mywords: yield {"_index":"mywords","_ty

本地ES集群数据通过_reindex方式迁移到腾讯云服务器(亲测有效) 随着业务量的增加,本地的ES集群服务器性能和磁盘空间有点不够使用,项目组考虑使用腾讯云服务器,以下是我测试的使用_reindex方式迁移ES数据的具体步骤. 1.在腾讯云的ES上建立新索引 可根据业务需求,自行删减mappings无用的字段,更改字段类型和settings的设置,重新设置新索引. PUT /test1 { "mappings" : { "properties" : { "

示例 Product 表结构: 示例 Product 表数据: 想要的效果是,以 GroupName 字段分组,取出分组中通过 Sort 降序最新的数据,通过示例数据,可以推算出结果数据的 ID 应该为:7.5.3. 示例 SQL 代码: select * from Product p where ID=(select top 1 ID from Product where p.GroupName=GroupName order by Sort desc) order by Sort desc

[sql]mysql管理手头手册,多对多sql逻辑 国家--城市例子 class Country(models.Model): name = models.CharField(max_length=30) def __str__(self): return self.name class City(models.Model): country = models.ForeignKey(Country, on_delete=models.CASCADE) name = models.CharFiel

转载自:https://my.oschina.net/esdn/blog/814111 步骤1:后台数据通过 JSON 序列化成字符串 注意:1.json是1个字符串 2.通过json.dumps('xxx') 序列化成 1个字符串的 '字典对象' views.py def ajax(request): if request.method=='POST': print(request.POST) data={'status':0,'msg':'请求成功','data':[11,22,33,44]

Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎,每个索引都可以有多个分片,用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引,解决单个索引数据量过大导致的性能问题,另外每个shard还可以配置多个副本,来保证高可靠以及更好的抗并发的能力. 将一个索引切分成多个shard,大多数时候是没有问题的,但是在es里面如果索引被切分成多个shard,在使用group进行聚合时,可能会出现问题,参见官网文档 先了解ES 聚合的核心概念:桶(bucket)和指标(metric) 桶(bucket): 满足特定条件

参考: http://www.cnblogs.com/shuilangyizu/p/6019561.html JSON数据如下: { "total": 1, "rows": [ { "id": "1", "type": "1" }, { "id": "2", "type": "2" }, ] } 想要从上面的

es集群迁移,大规模迁移过程中,比如我们以当天时间做索引,在新的es集群会存在和老的es集群一样的索引文件名,这个时候用snapshot恢复数据会出现冲突问题.这里我们可以用reindex api来解决: 这里有两种方式使用 1.先在原来的es集群将迁移当天的索引文件名reindex,然后做快照,然后用快照恢复重命名的快照,然后重新reindex恢复 2.先在原来的es集群做快照,然后在新es集群做当日索引文件reindex,然后删除新生成的索引文件,然后从snapshot恢复当日索引文件,然后