kibana默认的是按照客户端的采集时间(@timestamp)进行排序,这往往不是我们所需要的,我们需要的是对日志实际时间进行排序,要解决这个问题,有很多种方法,可以在elasticsearch建立索引,不采取默认的索引模式,当然这种方法比较繁琐,需要懂得如何在elasticsearch建立索引及运用索引:今天我们主要研究的是另一种方法,通logstash的过滤插件将日志时间转换成默认@timestamp进行排序: 1.我们要解析的时间格式是标准的java日期格式: 2019-06-18 10

/// <summary> /// 获取图片库第一层文件夹--根据文件夹名称排序 /// </summary> /// <param name="siteUrl"></param> /// <param name="weburl"></param> /// <param name="listID"></param> /// <returns>

文件转自:http://www.2cto.com/os/201303/197829.html ls按时间排序输出文件列表   首先,ls --help查看ls相关的与时间排序相关的参数:   > ls --help|grep -E "time|sort" 如果不指定 -cftuSUX 或 --sort 任何一个选项,则根据字母大小排序.   -c                         配合 -lt:根据 ctime 排序及显示 ctime (文件            

string path = "~/Document/Introduction/团队管理制度/";            DirectoryInfo dirinfo = new DirectoryInfo(Server.MapPath(path));            FileInfo[] Files = dirinfo.GetFiles();            Array.Sort<FileInfo>(Files, new FIleLastTimeComparer(

工作中有时候会遇到文件存储数据,但是在前台显示的时候又因为没有数据库,无法使用上传或最后一次修改日期字段排序,所以有了如下代码: <?php $dir = "./";//目录 if (is_dir($dir)) { if ($dh = opendir($dir)) { $i = 0; while (($file = readdir($dh)) !== false) { if ($file != "." && $file != "..&

线性时间排序   各种排序算法总结已经介绍了几种能在O(n*log(n))时间内培训n个数的算法.归并排序和堆排序达到了最坏情况下的上界:快速排序在平均情况下达到该上界.这些算法都有一个有趣的性质:在排序的最终结果中,各元素的次序依赖于它们之间的比较.这类算法为比较算法,还有一类算法是线性时间复杂度的排序算法,有计数排序.基数排序和桶排序,当然,这些算法使用运算而不是比较来确定排序顺序的. 1 计数排序 计数排序假设n个输入元素中的每一个都是0到n区间的一个整数,其中n是某个整数.计数排序的思想

平时收集些用到的命令 方便使用 1:  ls -lrt 按时间排序  展示 2:nslookup  查看dns解析 3:lsof -p 进程号 lsof `which httpd` //那个进程在使用apache的可执行文件lsof /etc/passwd //那个进程在占用/etc/passwdlsof /dev/hda6 //那个进程在占用hda6lsof /dev/cdrom //那个进程在占用光驱lsof -c sendmail //查看sendmail进程的文件使用情况lsof -c

1 按文件大小排序 使用 ll -S | grep '^[^d]' // 格式化文件大小形式 ll -Sh | grep '^[^d]' 2 按文件修改时间排序显示 使用 ll -rt 3 设置ls -l命令中显示的日期格式 1.临时更改显示样式,当回话结束后恢复原来的样式 export TIME_STYLE='+%Y-%m-%d %H:%M:%S' # 直接在命令中执行即可2.永久改变显示样式,更改后的效果会保存下来 修改/etc/profile文件,在文件内容末尾加入 export TIME

表数据: mysql查询根据时间排序,如果有相同时间则只查询出来一个 所以需要再判断,如果时间相同,则根据id进行降序排序

转载 2014年12月29日 00:49:23 20298 > ls -alt # 按修改时间排序 > ls --sort=time -la # 等价于> ls -alt > ls -alc # 按创建时间排序 > ls -alu # 按访问时间排序   # 以上均可使用-r实现逆序排序 > ls -alrt # 按修改时间排序 > ls --sort=time -lra # 等价于> ls -alrt > ls -alrc # 按创建时间排序 >

#coding:utf8 import os,time directory = "d:/scrapy tutorial/" t = [] d = {} for filename in os.listdir(directory): path = directory + filename time1 = time.ctime(os.path.getmtime(path)) d[time1] = filename t.append(time1) n = 1 for i in sorted(t

排序使用的是 Collections.sort(List,Comparator) 自定义类实现Comparator接口 假如A的值大于B,你返回1.这样调用Collections.sort()方法就是升序 假如A的值大于B,你返回-1.这样调用Collections.sort()方法就是降序 import com.lanhetech.api.iso8583msg.utils.MyLog; import com.lanhetech.model.user.Trade; import java.tex

sql server 分页按时间排序 select * from (select<include refid="Base_Column_List"/>, ROW_NUMBER() OVER(Order by check_date )-1 AS RowNumber from user <include refid="pageListQueryCondition"/> ) c where RowNumber BETWEEN (#{paginati

序 到目前为止,关于排序的问题,前面已经介绍了很多,从插入排序.合并排序.堆排序以及快速排序,每一种都有其适用的情况,在时间和空间复杂度上各有优势.它们都有一个相同的特点,以上所有排序的结果序列,各个元素的次序都是基于输入元素之间的比较,因此,把这类排序成为比较排序. 对一个含有n个元素的输入序列,任何比较排序在最坏情况下都要用(nlogn)次比较来进行排序,由此也可以知道合并排序和堆排序是渐进最优的. 本章介绍了三种线性时间排序算法,计数排序.基数排序和桶排序,这些算法都是用非比较的操作来确定

比较排序:各元素的次序依赖于它们之间的比较{插入排序O(n**2) 归并排序O(nlgn) 堆排序O(nlgn)快速排序O(n**2)平均O(nlgn)} 本章主要介绍几个线性时间排序:(运算排序非比较排序)计数排序O(k+n)基数排序O() 第一节:用决策树分析比较排序的下界 决策树:倒数第二层满,第一层可能满的二叉树,它用来表示所有元素的比较操作{于此来分析下界},忽略控制,移动操作 1:2 #A[1]和A[2]比 <= 走左边 >走右边 <3,1,2> 最后的结果 下标对应排

上个月公司做项目的时候在列表排序的时候产品加了一个需求,通过点击量,发布时间,评论量进行筛选的一个需求. 一开始在电脑上测试基本没问题,然后我也就放下了这个按耐不住的小心脏,然后在完成所有模块后 showCase的时候 时间排序功能失效了.. 嗯..当时一头雾水随后百度了一下 才发现在iOS中是不能识别'xxx-xxx-xxx'这种事件格式的没有办法进行对比 所以在使用sort排序的时候需要先使用replace将多得到的数据的- 进行替换然后再进行对比 功能就可以正常使用了 demo: info

使用Redis 对问题下的回答按点赞数排序的思路; 1根据问题id查出所有的回答列表; 2吧回答的ids添加到zset1中; key为id,value为赞的数量;(用于点赞排行); //批量添加 Long add(K var1, Set<ZSetOperations.TypedTuple<V>> var2); 2-2吧回答的ids添加到zset2中;key为id,value为createTime.getLong();(用于创建时间排行); 3对回答进行点赞(取消)的时候 更改zse

> ls -alt # 按修改时间排序 > ls --sort=time -la # 等价于> ls -alt > ls -alc # 按创建时间排序 > ls -alu # 按访问时间排序 # 以上均可使用-r实现逆序排序 > ls -alrt # 按修改时间排序 > ls --sort=time -lra # 等价于> ls -alrt > ls -alrc # 按创建时间排序 > ls -alru # 按访问时间排序 实例:按文件生成时间倒

/// <summary> /// 创建一个按时间排序的Guid /// </summary> /// <returns></returns> public static string GetID() { byte[] guidArray = Guid.NewGuid().ToByteArray(); DateTime now = DateTime.Now; DateTime baseDate = new DateTime(1900, 1, 1); Time

目录和文件 按创建时间排序 # du -h --time --max-depth=1 . |sort -r -t $'\t' -k 230M 2020-04-01 14:54 .28K 2020-04-01 13:25 ./.dbus9.6M 2020-04-01 13:25 ./.config32K 2020-03-31 10:50 ./.gnupg1.5M 2020-03-31 10:49 ./.vnc228K 2020-03-31 10:49 ./.sogouinput14M 2020-0

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/sort-ages-with-hashtable.html [题目] 某公司有几万名员工,请完成一个时间复杂度为O(n)的算法对该公司员工的年龄作排序,可使用O(1)的辅助空间. [分析] 排序是面试时经常被提及的一类题目,我们也熟悉其中很多种算法,诸如插入排序.归并排序.冒泡排序,快速排序等等.这些排序的算法,要么是O(n2)的,要么是O(nlogn)的.可是这道题竟然要求是O(n)的,这里面到底有什么玄机呢