单页面应用(SinglePage Web Application,SPA)只有一张Web页面的应用,是一种从Web服务器加载的富客户端,单页面跳转仅刷新局部资源 ,公共资源(js、css等)仅需加载一次,常用于PC端官网、购物等网站如图:  多页面应用(MultiPage Application,MPA)多页面跳转刷新所有资源,每个公共资源(js、css等)需选择性            
                
         
            
            
            
            使用org.elasticsearch.spark.rdd.EsSpark的APIEsSpark.saveJsonToEs(mergeData, esIndexName, esConf)将Json数据写入ES集群,报错信息如下:org.elasticsearch.hadoop.rest.EsHadoopInvalidRequest: org.elasticsearch.hadoop.rest.Es            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-10 11:56:23
                            
                                82阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Logstash是ELK组件中的一个。所谓ELK就是指,ElasticSearch、Logstash、Kibana这三个组件。那么为什么这三个组件要合在一起说呢?第一,这三个组件往往是配合使用的(ES负责数据的存储和索引,Logstash负责数据采集和过滤转换,Kibana则负责图形界面处理);第二,这三个组件又先后被收购于Elastic.co公司名下。是不是很巧合?这里说个题外话,原ELK St            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ?本文简要?该API用于在Elasticsearch中搜索内容。用户可以通过发送带有查询字符串作为参数的get请求进行搜索,或者可以在发布请求的消息正文中发布查询。搜索 api 主要是多索引、多类型的。一、多索引二、URI搜索三、请求正文搜索一、多索引Elasticsearch允许我们搜索所有索引或某些特定索引中存在的文档。例如,如果我们需要搜索名称包含“ central”的所有文档,则可以执行以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MySql数据库读多写少和读多写多多都写少的业务场景 普遍来说,绝大多数系统都是读多写少的写多读少的业务场景比如滴滴打车,就是写多读行的业务场景,当行程开始之后,滴滴app就会将行车记录 数据实时写入到数据库,这样做是为了乘客的安全考虑,但是这些数据很少被查询,只有 在出现事故的时候,才会查询写多读少的解决方案1 - 低价值数据如果是低价值的数据,可以采用NoSQL数据库来存储这些数据 什么是低价            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录示例源数据解决方案笛卡儿积导致数据虚增的原因示例源数据材料表定额名称单位数量钢管支25镀管支25角钢支100角钢支98镀管支69镀管支50镀管支30天津大小头只5天津大小头只25天津大小头只40天津三通只5天津三通只3天津三通只5机械三通只10机械三通只16机械三通只2机械三通只5机械三通只8沟槽弯头只10沟槽弯头只10 单价表定额名称单价钢管1.55镀管0.56镀管0.4角钢0.4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、查找ES客户端库打开ES官网,选择学习-》文档,一般选择NEST客户端工具 新建一个项目,并添加NEST包public class Person
    {
        public int Id { get; set; }
        [Keyword]
        public string FirstName { get; set; }
        publi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文内容已收录至我的面试网站:www.javacn.siteKafka 和 ES 都是用来处理大数据的中间件,一个是消息中间件的代表(Kafka),另一个是大数据搜索引擎的代表(ES)。它们在 Java 领域的使用非常广泛,在大数据方面就更不用说了,但它们的选主(选择主节点)有什么关联与区别呢?接下来,我们一起来看。1.基础概念1.1 什么是Kafka?Kafka 是一个分布式流处理平台,由 Li            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如果有分库分表,又有切换数据源的需求可以使用多数据源dynamic-datasource与shardingsphere集成的场景方案。1、pom.xml添加maven依赖<!-- ShardingSphere 读写分离/分库分表 -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId&g            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java 多读多写实现指南
在今天的文章中,我们将学习如何在Java中实现多读多写的功能。多读多写是一种常见的并发控制场景,尤其是在需要同时允许多个读者读取数据而限制写者的写入时。下面,我将带你一步步完成这个任务。从流程到代码实现,我们将详尽地说明每一步。
## 1. 流程概述
为了实现多读多写功能,我们可以遵循以下流程:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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            # 如何在Python中使用Elasticsearch
Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene构建的分布式搜索引擎,广泛用于实时数据分析和搜索功能。对于刚入行的小白来说,可能会不知从何入手。本文将详细介绍如何在Python中与Elasticsearch进行交互,从而实现基本的CRUD(创建、读取、更新和删除)操作。
## 流程概述
首先,我们需要了解操作Elastics            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-21 06:02:01
                            
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            ES从入门到精通一、写在前言1、大规模数据如何检索?当系统数据量上了10亿、100亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑:1)用什么数据库好?(MySQL、sybase、Oracle、达梦、神通、MongoDB、Hbase…)2)如何解决单点故障;(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)3)如何保证数据安全性;(热备、冷备、异地多活)4)如何解决检索难题;(数据库代理中间件            
                
         
            
            
            
            ElasticSearch是什么ElasticSearch(一般简称es)是一个基于Lucene的分布式搜索和数据分析引擎。它提供了REST api 的操作接口。它可以快速的存储、搜索、分析海量数据,其本质是一个分布式数据库,相对于传统的数据库在性能上高出一大截。ES相关的基本概念 1、Node:节点,就是单个ElasticSearch实例。多个节点可以组成一个集群。
2、Index:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            装饰器装饰器(Decorator)是ES7的一个语法,是一种与类相关的语法,用来注释或修改类和类的方法。装饰器是一种函数,写成 @ + 函数名。它可以放在类和类方法的定义前面@frozen class Foo {
  @configurable(false)
  @enumerable(true)
  method() {}
  @throttle(500)
  expens            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么叫倒排索引?关键词和数据的关联,保存到倒排表,查询时从倒排表中进行查询es为什么要把索引设计成不可变的, 索引不可变有什么好处?es是支持集群的,这就必然涉及到一个多线程多进程的问题。假如索引可变,就必须增加锁的机制,所以,索引不可变就不需要锁了。降低了系统的复杂度。
索引不可变的另一个好处就是可以更有效的利用内存,由于索引不可变,当索引 一旦被读入内存,他就可以一直在那儿,只要系统有足够的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            序言 Elasticsearch,中文名直译弹性搜索,不仅仅在单索引内部分片层面弹性搜索,更强的是在跨索引外围支持分片弹性搜索,同比其它分布式数据产品,此特性更鲜明,代表了Elastic集群架构设计的优越性。 本文将从以下几个方面展开探讨: 为什么需要跨索引查询?跨索查询有哪些经典应用场景?跨索引查询技术原理是怎样的?跨索引查询有哪些注意事项? 图示:跨索引            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.需求说明要实现多租户动态加载、切换数据源,并进行分表操作。表结构参考:CREATE TABLE `tenant_info` (
   `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `TENANT_ID` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '租户id',
   `TENANT_NAME` varchar(255) DEF            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Ceph是一个开源的分布式存储系统,它可以为用户提供高性能、高可靠性、高扩展性的存储解决方案。在Ceph集群中,Red Hat作为一个领先的开源软件公司,提供了专业化的支持和服务,帮助用户更好地管理和维护他们的Ceph存储环境。
Ceph在数据存储方面具有很多优势,其中之一就是其多写(多版本并发写入)功能。多写是Ceph的一个重要特性,它可以让用户在写入数据时同时写入多个副本,并且可以异步复制到            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            使不使用keyword进行查询1、ES5.0及以后的版本取消了string类型,将原先的string类型拆分为text和keyword两种类型,他们的区别就在于text会对字段进行分词处理而keyword则不会。# 例如“中国123”会被分词为“中”、“国”和“123”
# 在text类型下,搜索“中国”是找不到的,此时需要使用 .keyword 的形式2、当用户没有以IndexTemplate等            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言:在数据量日益增长的当下,传统数据库的查询性能已满足不了业务需求。而Clickhouse在OLAP(On-Line Analysis Processing——即一种在线分析处理的,用于数据分析的计算方法)领域的应用,可以助力企业打造完备的运维管理平台,从而实现降本增效的目标。●注解:ClickHouse 是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),使用C++语言编写,主            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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