mongoDB大于小于符号对应: > 大于 $gt< 小于 $lt>= 大于等于 $gte<= 小于等于 $lte 要查询同一个时间多个约束可能出现的error: org.springframework.data.mongodb.InvalidMongoDbApiUsageException: Due to limitations of the com.mongodb.BasicDocument, you can't add a second 'createdDate' expre

01 一起来认识 find! 在 Linux 系统,find 毫无疑问是最强的文件查找工具.find 一般会与其他命令结合,将查找到的结果作为参数传入到后置命令中,进行删除.统计.复制迁移等操作. 02 find 文件名.类型查找过滤 find / -name 'hello.txt' #从根目录下开始查找文件 hello.txt: find . -iname 'hello.txt' #从当前目录下开始查找文件 hello.txt,-iname 会忽略大小写: find . -name '*hel

翻译一篇:HBase MVCC and built-in Atomic Operations 作者:Lars Hofhansl HBase 有一些特殊的原子操作: checkAndPut, checkAndDelete - 检查列值作为执行 put 和 delete 的前置条件,检查成功则执行. Increment, Append - 对一个列 value 的原子操作,将一个整数值增加,或者在值的尾部附加(译注:我理解是非整数值,比如 String) checkAndPut 和 checkAnd

文章来源: http://www.cnblogs.com/guozp/p/8686904.html 一 elasticsearch基础 这里假设各位已经简单了解过elasticsearch,并不对es进入更多的,更深层次的解释,如有必要,会在写文章专门进行es讲解. Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎.无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进.性能最好的.功能最全的搜索引擎库. 但是,Lucene只是一个库.想要使用它,你必

一.  Ansible 介绍Ansible是一个配置管理系统configuration management system, python 语言是运维人员必须会的语言, ansible 是一个基于python 开发的(集合了众多运维工具 puppet.cfengine.chef.func.fabric的优点)自动化运维工具, 其功能实现基于ssh远程连接服务, ansible 可以实现批量系统配置,批量软件部署,批量文件拷贝,批量运行命令等功能, 除了ansible之外,还有saltstack

ansible笔记():常用模块之文件操作(二) 文件操作类模块 find模块 find模块可以帮助我们在远程主机中查找符合条件的文件,就像find命令一样. 此处我们介绍一些find模块的常用参数,你可以先对这些参数有一个大概了解,然后再看小示例. paths参数 :必须参数,指定在哪个目录中查找文件,可以指定多个路径,路径间用逗号隔开,此参数有别名,使用别名path或者别名name可以代替paths. recurse参数 : 默认情况下,只会在指定的目录中查找文件,也就是说,如果目录中还包含

还是循环将Q2中的东西拿出来 然后查重(去mongodb里面把一天之内的新闻都拿出来,然后把拿到的新的新闻和mongodb里一天内的新闻组一个 tf-idf的对比)可看13.3 相似度检查 如果超过一定的值 我就认为他是一个老的新闻 丢掉 不插入数据库 吐过相似度低于那个值 我们就认为他是新的新闻 然后插入数据库里面 上面是需要的配置信息 后边mongodb是支持按照时间范围查找数据的 比如一天 设置一个时间的上界和下界 他们之间的时间设置成1天 那么就可以查出一天内的数据 下界就是昨天的时间戳

一.  Ansible 介绍Ansible是一个配置管理系统configuration management system, python 语言是运维人员必须会的语言, ansible 是一个基于python 开发的自动化运维工具, 其功能实现基于ssh远程连接服务, ansible 可以实现批量系统配置,批量软件部署,批量文件拷贝,批量运行命令等功能, 除了ansible之外,还有saltstack 等批量管理软件. Ansible能做什么? ansible可以帮助运维人员完成一些批量任务,或

本篇介绍Linux中常用的文件查找和定位工具,包括:find.locate.which.xargs等. GNU find 命令参考<https://www.gnu.org/software/findutils/manual/find.html>. 1.find -name   <file name>|pattern  查找等于文件名.文件基本名,不含路径.支持模式匹配. -iname   <file name>|pattern 与name功能相同.区别是不区分文件名大小

  Linux中find命令用来在指定目录下查找文件.通过组合不同参数可以在linux系统中快速查找需要的文件或目录. find命令语法 格式:find pathname -options [ -print | -exec | -ok | -print0 ] pathname: 查找路径设置 options: 选项.每一个选项前面都会带一个横杠-,常用选项如下: -name:按照文件名来查找文件(大小写匹配敏感),后面跟完整文件名或者文件模式,用双引号包含. -iname:按照文件名来查找文件(

本文转自: http://hbasefly.com/2018/02/09/timeseries-database-5/ 在时序数据库概述一文中,笔者提到时序数据库的基础技术栈主要包括高吞吐写入实现.数据分级存储|TTL.数据高压缩率.多维度查询能力以及高效聚合能力等,上文<时序数据库技术体系 – InfluxDB存储引擎TSM>基于InfluxDB存储引擎TSM介绍了时序数据库的高性能写入能力以及基于列式存储的数据高压缩率实现.接下来两篇文章分别基于InfluxDB系统的倒排索引实现以及Dru

本文转自 http://hbasefly.com/2018/01/13/timeseries-database-4/ 为了更加系统的对时序数据库技术进行全方位解读,笔者打算再写一个系列专题(嘿嘿,好像之前事务专题还有几篇关于分布式事务的文章没有写完,后续一定会补上)-时序数据库技术专题,详细解读当前主流时序数据库中会涉及到的相关技术点.这个专题前面已经写过三篇暖场文章: <时序数据库 – 为万物互联插上一双翅膀> - 介绍时序数据库的应用场景.时序数据库关注的核心技术点以及主流的几款时序数据库

前言 上一章节,简单讲解了如何集成Spring-data-jpa.本章节,我们来看看如何集成NoSQL的Mongodb.mongodb是最早热门非关系数据库的之一,使用也比较普遍.最适合来存储一些非结构数据了,适合对大量或者无固定格式的数据进行存储,比如:日志.缓存等. 一点知识 MongoDB简介 SpringBoot集成MongoDB 准备工作 MongoTemplate方式 MongoRepository方式 参考资料 总结 最后 老生常谈 一点知识 以下部分关于Mongodb介绍,来自网

前言 上一章节,简单讲解了如何集成Spring-data-jpa.本章节,我们来看看如何集成NoSQL的Mongodb.mongodb是最早热门非关系数据库的之一,使用也比较普遍.最适合来存储一些非结构数据了,适合对大量或者无固定格式的数据进行存储,比如:日志.缓存等. 一点知识 MongoDB简介 SpringBoot集成MongoDB 准备工作 MongoTemplate方式 MongoRepository方式 参考资料 总结 最后 老生常谈 一点知识 以下部分关于Mongodb介绍,来自网

Ansible 配置 Ansible 简单管理 下面的小实验,我们将采用以下的IP地址规划,请自行配置好. [实验环境] [状态] [主机列表] [python版本] 控制机 192.168.1.10 Python2.6/2.7 被控机 192.168.1.20 Python2.4 被控机 192.168.1.30 Python2.4 为了避免 Ansible 下发指令时输入目标主机密码,通过证书签名达到 SSH 无密码是一个好的方案,推荐使用 ssh-keygen 与 ssh-copy-id

经过前面的介绍,我们已经熟悉了 Ansible 的一些常识性的东西和如何编译安装Ansible,从本章开始我们将全面介绍 Ansible 的各种生产常用模块,这些也是我们使用 Ansible 的过程中必须掌握的重点,本章将介绍和使用 Ansible 中经常使用的一些模块,大体模块分为: 文件操作类,命令执行类,系统管理类,等使我们能对 Ansible 有一个全面的了解. 命令执行模块 ◆Command◆ Command模块是Ansible的默认调用模块,它可以帮助我们在远程主机上执行任意命令,但

list类型是简单的字符串列表,按照插入顺序排序.每个列表最多可以存储 232 - 1 个元素(40多亿) ,list类型主要有以下应用场景.. 1. 消息队列 list类型的lpop和rpush(或者反过来,lpush和rpop)能实现队列的功能,故而可以用Redis的list类型实现简单的点对点的消息队列.不过我不推荐在实战中这么使用,因为现在已经有Kafka.NSQ.RabbitMQ等成熟的消息队列了,它们的功能已经很完善了,除非是为了更深入地理解消息队列,不然我觉得没必要去重复造轮子.

0.新建操作:1.查看操作    2.删除操作 3.复制操作    4.移动操作:5.重命名操作: 6.解压压缩操作    7.上传文件工具    8.ln.file和touch命令 9.查找操作命令 0.新建操作: mkdir abc #新建一个文件夹 touch abc.sh #新建一个文件 1.查看操作: 查看目录: ll #显示目录文件详细信息 du -h 文件/目录 #查看大小 pwd #显示路径 查看文件内容: cat|head|tail命令 cat abc.txt #查看abc的内

前期数据准备 通过程序往数据库插入 50w 数据 数据表: CREATE TABLE `users` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `time_date` datetime NOT NULL, `time_timestamp` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `time_long` bigint(20) NOT NULL, PRIM

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序. 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态: 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数: 统计每天的新增与第二天的留存用户数: 统计网站的对访客(Unique Visitor,UV)量 最新评论列表 根据播放量音乐榜单 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息.