一、概述与简介Filebeat是一个日志文件转运工具，在服务器上以轻量级代理的形式安装客户端后，Filebeat会监控日志目录或者指定的日志文件，追踪读取这些文件（追踪文件的变化，不停的读），并将来自成百上千台机器的数据发送到elasticsearch、logstarsh、kibana或其他模块中存放（也支持Redis、Kafka等中间件输出）。正如官方描述：“当您要面对成百上千、甚至成千上万
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2024-04-24 11:17:50
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文章目录1. 前言2. 先说结论3. 在结论上补充其他更加特殊情况1. 数字类型可以使用#字符来确认精度2. 数组类型转化需要注意3. 输出特殊字符4. 如何判断一个String是否有替换位4. 粗略原理 1. 前言在工作中发现接口的返回报文，大部分公司通常都会封装一层，具体如下：// dto封装
{
"code": "错误码",
"message": "错误信息",
"
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2024-04-18 13:21:38
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前言： 最近感觉有好多事情要做，时间真是越来越珍贵啦正文： 首先Elasticsearch（以下简称es）是一个基于Lucene的搜索服务器，顾名思义是查询方面的一个能手，但是他也是有一套自己的增删改的、相对而言用处较少，也比较简单所以简单略过啦：增：指定的 /Index/Type/id 发送 PUT 请求
可不指定id，POST
目录索引操作创建与删除索引库 创建索引 删除索引判断索引是否存在查看索引 查看单个索引 &nbs
elasticsearch的命令行操作增删改查使用restful方式操作，总体有三种：kibana方式postman的http请求linux系统下的curl方式本文主要介绍使用postman怎样对ES进行操作。着重介绍ES的查询方式目录1 term查询（精准查询）2 math查询（分词匹配查询）3 fuzzy查询（模糊查询）4 wildcard(通配符查询)5 bool查询（布尔查询）
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2024-02-19 21:05:32
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相关度评分背后的理论// 附录8总述: 匹配文档+实用评分函数打分Lucene（或 Elasticsearch）使用 布尔模型（Boolean model） 查找匹配文档，
并用一个名为 实用评分函数（practical scoring function） 的公式来计算相关度。
这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率（term frequency/inverse document frequency）
tip：有问题或者需要大厂内推的+我脉脉哦：丛培森 ٩( ‘ω’ )و上次整理ES6的数组扩展方法 觉得ES5的数组方法都忘得差不多了 索性就复习总结一下 ES5扩展的数组方法还是很有用的 #迭代forEach() 这是ES5数组方法中最基本的一个了 也非常的简单，就是遍历、循环 我们传统的数组循环方法是这样的var arr = [1, 2, 3, 4, 5];
for(var i = 0, le
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2024-09-27 13:19:09
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hello-es6ES6 各种新语法 入门了解hello-es61.ES6怎么来的2.ES6兼容性3.变量 let 和 常量 const4.函数-箭头函数5.函数-参数6.解构赋值7.数组8.字符串9.面向对象-基础10.面向对象应用11.json12.Promise13.generator-认识生成器函数14.generator-yield是啥15.generator-实例16.ES7 预览1.
一、mapping 说明elasticsearch 是一个文档数据库，但是它也是有模式和概念的。文档中的每个字段仍然需要定义字段的类型，默认情况下，elasticsearch中的字段的值类型都是 string。那有些时候，我们可能需要特殊的数据类型，如：keyword、date、boolean、ip等，这些时候就需要 mapping 来定义数据的类型。为不同的目的以不同的方式索引相同字
先说结论：ID-Mapping是大数据分析中非常基本但又关键的环节。通俗地说，ID-Mapping就是把几份不同来源的数据，通过各种技术手段识别为同一个对象或主题，例如同一台设备（直接），同一个用户（间接），同一家企业（间接）等等。这个过程可以形象地理解为用户画像的“拼图”过程。背景在构建精准用户画像时，面临着这样一个问题：日志采集不能成功的收集用户的所有ID，且每条业务线都有各自定义的UID来标
如果您使用过 Apache Lucene 或 Apache Solr，就会知道它们的使用体验非常有趣。尤其在您需要扩展基于 Lucene 或 Solr 的解决方案时，您就会了解 Elasticsearch 项目背后的动机。Elasticsearch（构建于 Lucene 之上）在一个容易管理的包中提供了高性能的全文搜索功能，支持开箱即用地集群化扩展。您可以通过标准的 REST
Smart Forms. 1文本模块... 2节点元素... 3Page节点... 3窗口元素... 4文本节点... 4图形节点SE78. 5模板节点... 6地址节点... 7样式... 7小技巧：查看Form生成的函数... 9SmartForm强制分页（抬头、项目表都显示）... 9打印参数控制... 14一次性输出多张报表... 15SmartForm转PDF乱码问题... 15定义打印
对分词字段检索使用的通常是match查询，对于短语查询使用的是matchphrase查询，但是并不是matchphrase可以直接对分词字段进行不分词检索（也就是业务经常说的精确匹配），下面有个例子，使用Es的请注意。某个Index下面存有如下内容 {
"id": "1",
"fulltext": "亚马逊卓越有限公司诉讼某某公司"
}其中fulltext使用ik分词器
# MySQL中TEXT和MEDIUMTEXT数据类型的转换
在使用MySQL数据库时，我们经常会遇到不同类型的数据字段，其中`TEXT`和`MEDIUMTEXT`是非常常用的文本类型。这两种数据类型的设计目的在于存储大块文本数据，但它们之间有一些显著的区别。在某些情况下，我们可能需要在这两者之间进行转换。本文将介绍`TEXT`和`MEDIUMTEXT`之间的区别，以及如何进行数据类型的转换过程
原创
2024-08-08 16:15:22
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# MySQL 类型转换 text
在MySQL数据库中，当我们需要将一个字段的数据类型从其他类型转换为`text`类型时，可能会遇到一些问题。本文将介绍MySQL中的类型转换，以及如何将其他数据类型转换为`text`类型。
## MySQL 数据类型转换
MySQL支持多种数据类型，例如`int`、`varchar`、`text`等。当需要将一个字段的数据类型进行转换时，需要考虑数据的精度
原创
2024-02-26 07:29:29
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Elasticsearch中，内置了很多分词器（analyzers），例如standard （标准分词器）、english （英文分词）和chinese （中文分词）。其中standard 就是无脑的一个一个词（汉字）切分，所以适用范围广，但是精准度低；english 对英文更加智能，可以识别单数负数，大小写，过滤stopwords（例如“the”这个词）等；chinese 效果很差; 1、ela
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2024-06-01 18:32:26
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目录一、 Field的介绍二、Field的属性介绍三、常用的Field类型 （一）text文本字段 （二）keyword关键字字段 （三）date日期类型  
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2024-03-17 10:41:08
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作者：Carlos CaballeroES10 虽然没有像 ES6 那么多新特性，但 ES10 仍然有一些有用的特性。文本通过简单示例来介绍了 ES10 新出来的特性。通过这种方式，咱们就可以快速理解，而不需要看太多的官方解释。ES10 新特性主要如下：数组方法：flat和flatMapObject.fromEntries字符串方法：trimStart 和 trimEndSymbol 的 desc
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2024-03-30 18:34:12
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ES中的聚合被分为两大类：Metric度量和bucket桶。说的通俗点，metric很像SQL中的avg、max、min等方法，而bucket就有点类似group by了。
1. Metric聚合metric的聚合按照值的返回类型可以分为两种：单值聚合 和 多值聚合。
1.1 单值聚合
1.1.1 Sum 求和这个聚合返回的是单个值，dsl可以参考如下
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2024-05-07 17:03:39
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在某个项目中，我遇到了一个有趣的问题：需要将文本转换为Java对象。我的目标是详细记录解决这个问题的整个流程，确保每个步骤都清晰明了。
## 环境预检
在进行转换之前，我们首先需要进行环境预检。为此，我创建了一个四象限图，分析了不同环境下的性能和兼容性。在这一步，我确定了需要的工具版本与平台支持。
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quadrantChart
title 环境预检四象限图
