1:安装elasticsearch（1）:创建网络。因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络（es-net）：docker network create es-net（2）加载镜像。这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。#将镜像包上传到虚拟机中。# 导入数据 dock
# 使用Reddison与RedisTemplate关联的方案
在现代的微服务架构中，缓存应用程序的数据以提高响应速度和降低数据库负载显得尤为重要。Redis作为一个高性能的键值数据库，已经成为了许多应用的首选缓存解决方案。本文将探讨如何将Reddison与Spring中的RedisTemplate进行关联，从而有效地管理和操作缓存。
## 1. 背景介绍
Reddison是一个用于操作Re
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2024-08-23 08:27:18
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ES（6.3.1版本）在Linux中安装部署的时候，需要系统为其提供若干系统配置。如：应用可启动的线程数、应用可以在系统中划分的虚拟内存、应用可以最多创建多少文件等。当前linux系统版本：[root@localhost ~]# uname -a
Linux localhost.localdomain 3.10.0-327.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 19 22:10:57
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2024-07-23 13:34:04
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本文的安装文件是 2021.09.23 最新发布的【elasticsearch-7.15.0-linux-x86_64.tar.gz】和【kibana-7.15.0-linux-x86_64.tar.gz】以下内容均以 7.15.0 版本进行说明。1 ElasticSearch1.1 环境elasticsearch 的运行依赖 JDK，支持的最低版本为 Java 8。Elasticsearch r
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2024-06-20 19:04:42
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内容目录1.背景故事2.概述3.用户画像流程3.1整体流程3.2用户为什么进行标注3.3用户如何打标签3.3.1数据结构3.3.2用户画像模块3.3.3数据指标体系3.3.4常见的数据清洗问题问题1：缺失值问题2：空行问题3：列数据的单位不统一问题4：非ASCII字符问题5：一列有多个参数（可选）问题6：重复数据3.3.5标签维度3.3.6其他常见标签维度3.3.7标签命名方式3.3.8元数据管
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2024-07-23 10:48:05
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match系列match关键字，相当于mysql数据库中的like查询，match查询的字段如果是text类型，那么text会被分词，match就会匹配分词，查询所有包含分词的doc文档，如果不是text类型的，那就是精确查询。match：查询指定条件的数据，match会将查询的条件进行分词操作，然后doc文档中包含分词，就都会查询出来。
match_all：查询所有数据。
match_phras
通过Keras搭建简单的神经网络，这里以minist数据集为例，测试手写字体训练效果，并进行一些简单的应用。环境在Windows下进行的测试，主要的安装包如下：tensorflow_gpu==2.2.0imutils==0.5.4opencv_python==4.5.3.56scikit_image==0.18.3scikit_learn==0.24.2numpy==1.21.2py_sudoku
目录一.单节点安装部署1.版本选择2.推荐及总结3.官网下载地址4.创建网络5.拉取镜像6.创建文件夹7.运行docker命令二、安装kibana1.安装kibana2.浏览器访问3.国际化三、Elasticsearch查询1.数据插入：POST或PUT2.数据查询GET3.分词测试四、安装分词器IK（一）手动安装1.下载IK安装包2.解压IK，修改plugin-descriptor.
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2024-10-25 10:48:57
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作为solidworks的使用者，我们可以考取很多solidworks官方认证，能够完成SolidWorks认证考试并获得专业SolidWorks认证是一项伟大的成就。它不仅在你的简历上自豪地闪耀，而且还向雇主、决策者和同事展示了你对软件的技能和知识水平。公司通常会将某些策略和标准设定为一项业务，以帮助保持在竞争中的领先地位，拥有可靠、知识渊博且经过认证的员工对潜在客户很有吸引力。你知道吗，如果你
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2024-07-29 16:17:15
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上面一张介绍了ElasticSearch的安装和简单用法。现在应该都知道ElasticSearch是用来做全文搜索的，那今天我就简单介绍下Kibana。它是专门用来查看ElasticSearch内容的工具，并且可以图形化Docker安装Kibana命令:docker pull index.tenxcloud.com/docker_library/kibana注意:这里下载的镜像是最新版本的Kiba
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2024-04-17 14:46:49
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1 安装见我另外一篇文章:Elasticsearch安装指南 2.原生操作2.1 kibana操作##################################################################################################################
#分词
POST _analyze
{
"analyzer
# 项目方案：HTML页面与JavaScript交互
## 1. 项目介绍
在这个项目中，我们将学习如何在HTML页面中嵌入JavaScript代码，并实现页面与JavaScript的交互。通过这个项目，我们可以更好地理解前端开发中HTML和JavaScript之间的关联，以及如何利用JavaScript来操作页面元素和响应用户交互。
## 2. 技术栈
- HTML
- JavaScript
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2024-06-18 06:14:31
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在之前的文章 “Elasticsearch：使用 Runtime fields 对索引字段进行阴影处理以修复错误 - 7.11 发布”，我展示了如何使用 runtime field 来 shadow 一个已有的在 mapping 中的字段，比如 duration。在今天的练习中，我将展示如何创建一个崭新的字段并进行数据的统计。在这里请注意的是：新增加的 runtime field 并不在 sour
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2024-06-20 06:25:37
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0.添加索引|mapping# 创建索引
PUT lagou
{
"settings":{
"index":{
"number_of_shards":5,
"number_of_replicas":1
}
}
}
#number_of_shards 分片数量
#number_of_replicas 副本数量
#获取lagou的设置
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2024-03-17 10:24:36
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上周有用户在社区发了一例Kibana读取超时的问题：question#2319 。周末找时间帮其调查了下，发现某些较新的ES版本和Kibana搭配，会产生意想不到的缓慢问题。 考虑到这个问题比较普遍，因此在这里总结一下问题的根源和解决办法，希望用到问题版本的用户不要踩到坑。首先问题的现象在上面的问题链接里有描述，简而言之就是对于一个硬件配置比较高的集群，每天写入一个20亿左右数据的索引，
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2024-03-23 13:01:49
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一、前言日志分析是目前重要的系统调试和问题排查的重要手段之一，而目前分布式系统由于实例和机器众多，所以构建一套统一日志系统是非常必要的；ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用，是目前的主流选择之一。本文主要介绍如何实现一套 ELK日志系统 同时给 多套环境 、多个系统 共同使用/测试，并实现相互之间的数据与视图相互 隔离 互不影响。&n
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2024-06-04 05:43:01
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1. docker pull image docker pull elasticsearch:6.7.2 docker pull mobz/elasticsearch-head:5 docker pull kibana:6.7.22. run ES in docker docker run -it
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2019-05-15 21:34:00
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首先平台配置： 1、注册OneNet账号(通过访问OneNet官网进入注册)； 2、进入控制台，选择“全部产品服务”——“NB-IoT物联网套件”； &n
1.ES安装 一定要关闭防火墙！ 测试访问： 注意：-p 5601:5601 是kibana的端口地址 (我这里kibana的container共用elasticsearch的网络，所以这样设置。 补充: 如果运行时候报错： docker run -it --name elasticsearch -
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2019-08-14 00:45:00
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目录1 docker安装ES1.1 方法一1.2 方法二2 安装Kibana3 注意4 docker安装ik分词器
1 docker安装ESdocker安装es单机版部署
1.1 方法一首先来到docker hub搜索eselasticsearch可以看到es的版本信息。 那么可以现在服务器上把es镜像pull下来。 命令docker pull el
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2022-03-18 11:22:01
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