Elasticsearch 5.x segments merge 流程分析这两周主要看了下 Elasticsearch（其实是Lucene）的 segments 的 merge 流程。事情起因是，线上的ES有些大索引，其中的segments 个数几十个，每个大小100M+，小 segments 若干，而遇到问题就是这些大的 segments 不再做 merge 了，除非强制进
# 教你如何实现Python中两个range的连接
## 概述
在Python中，我们经常需要对一些数据进行连接操作。在这里，我将教你如何将两个range对象进行连接操作，并返回一个新的range对象。
## 流程图
```mermaid
pie
title Python两个range连接操作
"创建range1" : 40
"创建range2" : 30
python2中，range()返回的是list，可以将两个range()直接相加，如range(10)+range(15) python3中，range()成了一个class，不可以直接将两
原创
2023-01-18 00:47:52
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一、Linux的启动过程
1)开机自检,读取MBR中的引导程序(比如,现在的GRUB,LILO引导器)；
2)引导器根据用户所选择的系统,引导相应的操作系统,LINUX引导其内核程序；
3)LINUX内核负责启动系统的前期工作,加载INIT进程；(INIT是内核启动的第一个进程)
4)根据不同的运行级别,加载相应的服务；
5)最后,提示
ElasticSearch、Kibana安装及配置ElasticSearch简称es，是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，他可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展上百台服务器，处理PB(1PB=1024TB)级别的数据。es也是用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文
ROC是一个综合性较强的摆动型指标，一般既适用于常态行情，也适用于极端行情。该指标一般由两条曲线（分别记为ROC和MAROC）组成，其具体用法如下：（1）当ROC由下向上穿过MAROC，即金叉出现时，发出买入信号；（2）当ROC由上向下穿过MAROC，即死叉出现时，发出卖出信号；（3）股价创新低，而ROC未同时创新低，即底背离现象出现时，发出买入信号；（4）股价创新高，而ROC未同时创新高，即顶背
ElasticSearch偶尔查询不到数据 现象：每次insert之后，立刻查询es的数据是有可能查不到的，因为es从内存写到磁盘需要时间 原因：es默认每1s执行一次refresh，因此文档实时性被提高到1s，这也是es被称为近实时的原因 解决方法：写的时候指定数据刷新策略， request(). ...
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2021-10-17 18:31:00
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1.准备工具我们需要安装两个系统，win10和deepin准备2个u盘，1个u盘使用优启通制作pe（支持uefi启动），1个u盘使用deepin官网上的启动盘制作工具制作启动盘2.基础知识2.1 磁盘格式磁盘格式分为mbr和guid，是指的整个磁盘，而不是指某个盘符，这两种格式的区别：分区：mbr只能最多4个主分区（或者3个主分区＋1个扩展分区），而guid可以最多支持128个主分区，没有扩展分区
1、Object.assign() 对象的合并2、链判断运算符（链式判断对象的某个属性）3、Null 判断运算符（指定默认值）
1、Object.assign() 对象的合并 用于对象的合并，将源对象(source)的所有可枚举属性，复制到目标对象中。Object.assign(target, source1, source2) target：目标对象 source1,…sourcen：
来自于流行病的Gossip协议2019-03-12Gossip协议本身比较简单，其使用类似于流行病的传播方式，它把信息以一种随机的方式散布到整个网络中，你可以在这里看到Gossip协议的信息散布方式的在线模拟。Gossip协议传播数据的方式分为 Push-based 和 Pull-based 两种，Push-based 方式的工作流程如下网络中的某个节点随机选取其它n个节点作为传输对象该节点向其它
一、核心概念介绍索引（index）：一个索引可以理解为一个关系型数据库。类型（type）：一种类型就像一类表 注意：ES7.x以后就已经完全一处type这个概念映射（mapping）：定义了每个字段的类型信息，二、基本操作创建索引名为nba的索引库使用put请求
192.168.43.10:9200/nba{
"acknowledged": true,
"shards_acknow
需要注意的是：（1）采用在线安装head的方式，命令中“-instal”前面的“-”不需要下面才是重头戏：在本地配置单机双节点的elasticsearch，配置相对简单，将上述安装好的elasticsearch的文件夹拷贝一份，命名为“****-node.2”，之后是修改两个目录下的config文件夹下的elasticsearch.yml文件，我是下载的最新的elasticsearch
简介索引是具有相同结构的文档集合。在Elasticsearch中索引是个非常重要的内容，对Elasticsearch的大部分操作都是基于索引来完成的。同时索引可以类比关系型数据库Mysql中的数据库database创建索引创建索引的时候可以通过修改number of shards和 number of replicas参数的数量来修改分片和副本的数量。在默认的情况下分片的数量是5个，副本的数量是1
译者按该文虽然名为Elasticsearch中的相似度模型，实际上多数篇幅讲的都是信息检索邻域的通用相似度模型。其中涉及到具体实现的部分，Elasticsearch中相似度实际上是Lucene实现的，因此对于Lucene和Solr的开发者也具有参考意义。导读Elast
使用随机函数randint()，依次向二维列表A和B中增加元素，建立两个长度为5的二维列表A和B。两个列表包含的数据如下：A列表：包含子列表 [学号，p成绩，m成绩]，学号为从1开始递增的正整数，成绩为0-100之间的随机整数。
前言：本文介绍Web API中的Range接口和Selection接口的应用，通过许多demo理解它们属性和方法的定义，相对于官网陈述性表达，介绍了很多实际应用。一、Range对象Range是Web Api的接口，Range 接口表示一个包含节点与文本节点的一部分的文档片段。（一）创建Range有以下几种方式Document.createRange()new Range()（二）属性介绍range
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录
一、对range函数的补充二、字典类型和操作
1.概念
2.字典的特性1
3.字典类型的函数和方法4.嵌套 前言千古兴亡多少事，一江春水向东流，流过太平洋，流过印度洋，不回头。
我们都知道，Elasticsearch作为搜索引擎被广泛应用在各个领域，尤其是电子商务网站和App的检索，如下几乎囊括的商城大部分搜索使用场景查询定义，其中包括：基本查询：简单的查询方式terms：目标列包含指定词(不分词)match：会把输入的“短语”进行分解成分词，分词器可自定义bool match：match分解成多个词，并且是and的关系，默认是or的关系match phrase：进行分词
查询合并(Combining Queries)
在Combining Filters这一节我们讨论了在布尔过滤器中如何通过and/or/not逻辑来合并多个过滤子句（filte clauses），在查询中bool query跟bool filter是类似的除了一点。
在filter中它做的是一个yes/no的过滤：表示当前文档是否符合过滤条件（是否应该包含在结果集中），其
1.概述在一次聚合测过程中，我们希望通过增加分片数量的方式，让聚合计算过程更快完成。因此准备了一个索引，该索引有2.6亿 条 doc，大小为70GB，有2个分片。命名为 index2，然后将其 split 为40个分片，生成一个新索引，命名为 index40：集群有2个节点，JVM 配置30GB，每个索引都经过了 forcemerge。让集群处于空闲状态，然后执行聚合测试。这次聚合测试是为了验证在
