学完ES分布式集群的工作原理以及一些基本的将数据放入索引然后检索它们的所有方法,我们可以继续学习在分布式系统中,每个分片的文档是被如何索引和查询的. 路由 首先,我们需要明白,文档和分片之间是如何匹配的,这就是路由.当你索引一个文档,它被存储在单独一个主分片上.Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢?当你创建一个新文档,它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢? 进程不能是随机的,因为我们将来要检索文档.事实上,它根据一个简单的算法决定: shard = hash(rou

(1)es写数据过程 1)客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node 4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果给客户端 (2)e

前言 最近面试过程中遇到问Elasticsearch的问题不少,这次总结一下,然后顺便也了解一下Elasticsearch内部是一个什么样的结构,毕竟总不能就只了解个倒排索引吧.本文标题就是我遇到过的两个问题,所以此次基本上只是围绕着这两个问题来总结. ES写入数据 在介绍写入数据的过程时,先明确一下ES中的一些关键性的概念: Clouster:集群,由一到N个Elasticsearch服务节点组成. Node:节点,组成Elasticsearch集群的基本单元,单个集群内节点名称唯一.通常一个

面试题 es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?底层的 lucene 介绍一下呗?倒排索引了解吗? 面试官心理分析 问这个,其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理,因为用 es 无非就是写入数据,搜索数据.你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候,es 在干什么,那你真的是...... 对 es 基本就是个黑盒,你还能干啥?你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了.要是出点什么问题,你啥都不知道,那还能指望你什么呢? 面试题剖析 es 写数据

es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么?底层的lucence介绍一下呗?倒排索引了解吗? 一.es写数据过程 1.客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2.coordinating node 对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3.实际的node上的primary shard 处理请求,然后将数据同步到replica node. 4.coordinating n

ES读数据的过程: 1.ES客户端选择一个node发送请求,该请求作为协调节点(coordinating node): 2.corrdinating node 对 doc id 对哈希,找出该文档对应所在的shards,将请求转发到对应的node, 此时会使用round-robin 随机轮询算法,在primary shard 和 replica shard 之中选择一个 ,实现读请求的负载均衡: 3.接受请求的node 返回给document 给coordinate node: 4.coordi

前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如

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

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 Kafka 中

ES读写数据过程及原理 倒排索引 首先来了解一下什么是倒排索引 倒排索引,就是建立词语与文档的对应关系(词语在什么文档出现,出现了多少次,在什么位置出现) 搜索的时候,根据搜索关键词,直接在索引中找到对应关系,搜索速度快. doc:表示哪个文档, frep:表示出现的频率 pos:表示出现的位置 1.写数据过程 客户端通过hash选择一个node发送请求,这个node被称做coordinating node(协调节点), 协调节点对docmount进行路由,将请求转发给到对应的primary s

def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo") val sc = new SparkContext(conf); // 读取hdfs数据 val textFileRdd = sc.textFil

/*使用之前要记得导入第三的jar包这个是我之前使用的时候那别人的东西自己修改了一下 还没来得及好好地封装一下还望见谅,注释我感觉写的挺清楚的就在不进行解释代码了*/package com.zzp.ExcelParse;import jxl.Workbook;import jxl.format.*;import jxl.format.Alignment;import jxl.format.Border;import jxl.format.BorderLineStyle;import jxl.wr

在上一篇<NPOI操作excel之读取excel数据>我们把excel数据写入了datatable中,本篇就讲如何把datatable数据写入excel中. using System; using System.Data; using System.IO; using NPOI.SS.UserModel; using NPOI.XSSF.UserModel; using NPOI.HSSF.UserModel; namespace NPOIOprateExcel { public class

背景 Python中,想要打开已经存在的excel的xls文件,然后在最后新的一行的数据. 折腾过程 1.找到了参考资料: writing to existing workbook using xlwt 其实是没有直接实现: 打开已有的excel文件,然后在文件最后写入,添加新数据 的函数的. 只不过,可以利用: Working with Excel Files in Python 中的库,组合实现. 2. writing to existing workbook using xlwt 给出了示

java io流 创建文件 写入数据 改变system.out.print的输出位置 //创建文件 //写入数据 //改变system.out.print的输出位置 import java.io.*; public class Index{ public static void main(String[] args) throws Exception{ /** * 存储为二进制,给计算机看的 */ //创建文件 DataOutputStream sjl = new DataOutputStrea

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 多态模拟移动硬盘和U盘 { class Program { static void Main(string[] args) { //用多态来实现U盘,Mp3,移动硬盘和电脑的对接,读取写入数据. MobileTool mt = new UDisk(

//打开一个文件 $f = fopen($filename,'wb'); $filename:打开一个文件,不存在则自动创建,如果不能创建,说明指定的文件目录有错误 wb:写入的方式 ---- 覆盖原内容ab:追加的方式 ---- 往文件尾部追加数据 if(!$f) { die("打开文件失败"); } else { echo '打开文件成功'."<br/>"; } //判断文件是否可写 if(!is_writable($f)) { die("

读取.写入和 Python 在 “探索 Python” 系列以前的文章中,学习了基本的 Python 数据类型和一些容器数据类型,例如tuple.string 和 list.其他文章讨论了 Python 语言的条件和循环特性,以及它们如何与容器数据类型进行协作来简化编程任务.编写程序的最后一个基本步骤就是从文件读取数据和把数据写入文件.阅读完这篇文章之后,可以在自己的 to-do 列表中加上检验这个技能学习效果的任务. 简单输出 贯穿整个系列,一直用 print 语句写入(输出)数据,它默认把表

一.向post请求中写入数据,最终保存在了HttpWebRequest.Params中: 1)如果存入的是IDictionary类型的字符串变量,如:“username=administrator”,则key=value: 2)如果写入的是string类型的变量,如"username",则key=null,value=username: protected void btnLogin_Click(object sender, EventArgs e) { string Url = &q

现象如标题. 解决思路: 1确定数据库charset是否是utf-8 a. charset不是utf-8 1, 更改数据库charset为utf-8 ALTER DATABASE db_name DEFAULT CHARACTER SET utf8; 2, 更改表格charset为utf-8 ALTER TABLE tbl_name DEFAULT CHARACTER SET utf8; 3, 更改表格列表为utf-8 ALTER TABLE tbl_name CONVERT TO CHARAC

package elwin.fei.mobileaudio; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; public class CreateFiles { String filenameTemp = Info.audioPath + "/hhaudio&q