1. bucket与metric两个核心概念单词意思就可以理解： bucket：桶 就是对我们的数据进行分组； sql中相当于：group by user_idmetric：度量标准 就是对一个数据分组执行的某种聚合分析的操作，比如说求平均值，求最大值，求最小值；2、家电卖场案例背景以一个家电卖场中的电视销售数据为背景，来对各种品牌，各种颜色的电视的销量和销售额，进行各种各样角度的分析//添
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2024-04-04 10:36:50
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项目背景公司基于elasticsearch实现了很多的业务统计分析与展示服务，而且随着业务的发展，数据量的持续增涨，es的查询效率方面遇到了很多的问题。由于在早期建设该技术平台时，未过多考虑性能加速方面的设计，故均是配置使用的普通大容量、低速磁盘。 现在，为满足业务使用需求，我们需要对es平台继续进行扩容，加入更多的SSD配置的服务器，服务于频繁查询使用的近期数据使用需求。为达到这一设计目的，我们
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2024-04-19 12:59:05
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目录1. 数据聚合2. 面向列的多函数应用3. 以"没有行索引"的形式返回聚合数据1. 数据聚合聚合指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程。之前的例子已经用 过一些，比如mean、count、min以及sum等。你可能想知道在GroupBy对象 上调用mean()时究竟发生了什么。许多常见的聚合运算(如下表所示)都 有进行优化。然而，除了这些方法，你还可以使用其它的。 你可以使用自
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2023-09-27 09:53:46
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文章目录设置合理分片数推迟分片分配 设置合理分片数分片和副本的设计为 ES 提供了支持分布式和故障转移的特性，但并不意味着分片和 副本是可以无限分配的。而且索引的分片完成分配后由于索引的路由机制，我们是不能重新修改分片数的。可能有人会说，我不知道这个索引将来会变得多大，并且过后我也不能更改索引的大小， 所以为了保险起见，还是给它设为 1000 个分片吧。但是需要知道的是，一个分片并不是没 有代价
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2024-10-04 15:27:38
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一、文档字段介绍1、核心数据类型#字符串类型：string，字符串类还可被分为text和keyword类型，如果我们让es自动映射数据，那么es会把字符串定义为text，并且还加了一个keyword类型字段。text文本数据类型，用于索引全文值的字段。使用文本数据类型的字段，它们会被分词，在索引之前将字符串转换为单个术语的列表(倒排索引)，分词过程允许ES搜索每个全文字段中的单个单词。什么情况适合
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2023-12-15 10:24:24
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映射的分类：(1)动态映射：当ES在文档中碰到一个以前没见过的字段时，它会利用动态映射来决定该字段的类型，并自动地对该字段添加映射。可以通过dynamic设置来控制这一行为，它能够接受以下的选项：true：默认值。动态添加字段
false：忽略新字段
strict：如果碰到陌生字段，抛出异常dynamic设置可以适用在根对象上或者object类型的任意字段上。POST /lib2#给索引lib2创
原创
2023-11-11 19:33:44
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分布式搜索引擎02在昨天的学习中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了elasticsearch的数据存储功能。但elasticsearch最擅长的还是搜索和数据分析。所以今天，我们研究下elasticsearch的数据搜索功能。我们会分别使用DSL和RestClient实现搜索。一. DSL查询文档elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。1
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2024-03-21 16:53:26
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ElasticSearch入门 初识ElasticSearchElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么
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2024-06-11 13:42:20
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基于es聚合函数bucket_sort、terms和指标聚合cardinality实现实现方式：(以会员编码分组分页展示会员最近一条时间记录排序为例)：1、查询实现// 桶排序聚合
BucketSortPipelineAggregationBuilder bucketSortAggregation = PipelineAggregatorBuilders.bucketSort(
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2024-07-19 07:40:23
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# 如何实现“Java ES 每天分类”
在最近的大数据时代，分类是数据处理中的关键步骤。我们将使用Java和Elasticsearch（简称“ES”）进行分日分类。本文将详细介绍整个流程和每一步所需的代码。
## 整体流程
首先，为了便于理解，我们将整个流程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-09-01 05:16:52
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ES6快速入门一、解构1. 对象解构 let person = {
name: 'Tang',
age: 28
};
//必须同名，必须初始化
let {name, age} = person;
console.log(`Name: ${name} Age: ${age}`); //Name: Tang Age: 28 let person = {
name
冷库主要用作对食品、乳制品、肉类、水产、禽类、果蔬、冷饮、花卉、绿植、茶叶、药品、化工原料、电子仪表仪器等的恒温贮藏。冷库实际上是一种低温冷冻设备，存储冷冻食品的量比较大。长期以来，冷库适用范围的界定，从温度分区、管理分类上概念模糊，一定程度上影响了行业发展、客户定位、功能服务、价值智能的发挥。《冷库标识》是中冷联盟集体倡导性行业标准，是统一规格实施“冷链蜘蛛计划”，深度整和与优化行业资源措施，是
常用分类算法总结分类算法NBC算法LR算法SVM算法ID3算法C4.5 算法C5.0算法KNN 算法ANN 算法 分类算法分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分，其主要
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2023-11-25 15:47:44
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上一篇文章我们简单的介绍了python中的字符串，数字类型和运算符等，接下来，我们将继续学习python中的基本数据类型，如列表，元组，字典，集合。数据类型是根据数据本身的性质和特征来对数据进行分类，在python中，常见的数据类型有：：Number（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Set（集合）Dictionary（字典）。对于python数据类型·，有很多的分类方
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2023-08-10 11:32:58
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今天我们来学习下数据可视化，其实在前面的章节中，我们也接触到了一些数据可视化的知识，在分析数据集的时候，有效的可视化图表，可以帮助我们更好的了解数据。常用的可视化图表我们常用的图表其实也有很多，比如说文本表格，条形图，饼图等等。下面我就来简单介绍10种常见的图表散点图散点图一般是两个变量的二维图表，很适合展示两个变量之间的关系。当然也有三维散点图，不过使用的并不是很多折线图折线图可以很好的呈现数据
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2024-08-28 19:27:49
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1. 数据类型概述
python中的字符串，列表，元组，字典，集合这五种数据类型均是可迭代的，可以使用for循环访问，涵盖了三类数据结构分别为序列、散列、集合。
序列：
字符串 str
列表 list()
元组 tuple()
散列：
字典 dict()
集合:
set()
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2023-08-07 21:09:44
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题记Elaticsearch的原理明白了以后，手头有很多不同类型的数据，如: 1）单条数据，如程序中自己构造的JSON格式数据； 2）符合Elasticsearch索引规范的批量数据； 3）日志文件，格式*.log; 4）结构化数据，存储在mysql、oracle等关系型数据库中； 5）非结构化数据，存储在mongo中； 如何将这些数据导
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2024-04-20 11:50:17
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前言在上手使用前，需要先了解一些基本的概念。ES中的一些概念index（索引）相当于mysql中的数据库type（类型）相当于mysql中的一张表document（文档）相当于mysql中的一行（一条记录）field（域）相当于mysql中的一列（一个字段）节点一个服务器，由一个名字来标识集群一个或多个节点组织在一起分片将一份数据划分为多小份的能力，允许水平分割和扩展容量。多个分片可以响应请求，提
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2024-04-23 10:28:51
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1.获取方式整理不易，+q ⑤7八久④六900，有偿获取2.问题描述最近在做一个相关项目，从网上整理了许许多多的有关于垃圾图片的数据集，十几万张图片应该是有的。种类也比较全四大类近150种，找的时候发现很多在也在找，本着共享的精神把我这段时间收集的数据集分享出来。3.数据集构成目前收集整理到到五个数据集，其中四个图片数据集，图片共计10w+，垃圾图片库最大最全。一个含有标注文件，已经手动标注好的数
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2024-05-10 12:36:31
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一、什么是大数据？大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 二、大数据的数据类型：大数据包括体积庞大，高流速和可扩展的各种数据。它的数据为三种类型。结构化数据：关系数据。半结构化数据：XML数据。非结构化数据：Word, PDF, 文本，媒体日志。 三、大数据两大技术：
操作大数据 这些包括像MongoDB系统，提供
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2024-04-09 19:52:32
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