ES2021新特性关于ES的新特性的学习必然是必须的,目前已发布已被增添到 Google Chrome V8 引擎中的特性将于本文学习1 String.prototype.replaceAll我们都知道String.prototype.replace()方法来完成字符串的替换'betterman'.replace('e','1111')
// "b1111tterman"在 String.prot
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2023-12-20 15:35:36
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# ESSpark 降低ES CPU
ES（Elasticsearch）是一个分布式、RESTful风格的开源搜索和分析引擎，它被广泛应用于日志分析、全文搜索、指标监控等场景。随着数据量和查询负载的增加，ES集群的CPU使用率也会逐渐上升，这可能会对集群的性能和稳定性造成影响。本文将介绍如何利用ESSpark来降低ES集群的CPU负载。
## ESSpark简介
ESSpark是一个开源的J
原创
2024-01-09 03:38:26
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一、前言使用ES构建搜索引擎时需要经常对文档进行操作，除了简单的单条文档操作，有时还需要进行批量操作。我们这章主要学习ES文档的增删改的操作，由于涉及到的代码量会比较多，所以分为3篇文章分别说明文档的这个三个操作。那么我们对文档操作的学习除了在kibana客户端之外，还会涉及到java的highLevelClient相应的操作代码。那么话不多说，我们直接开始下面的学习、二、写入文档2.1、单条写入
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2024-01-12 15:33:53
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EsSpark 是一种 Spark 的扩展，它可以帮助用户更高效地处理大数据。但是在使用 EsSpark 时，我们有时也会遇到一些问题。今天，我们将详细记录解决 EsSpark 问题的过程，涵盖从环境准备到扩展应用的各个环节。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境适合运行 EsSpark。下面是对硬件和软件的要求。
### 软硬件要求
- **硬件**：
- 至少 16 G
简述ES的写流程，GET读取数据流程和Search搜索数据流程。
简述ES的写流程，GET读取数据流程和Search搜索数据流程。ES的读写流程主要是协调节点，主分片节点、副分片节点间的相互协调。ES的读取分为GET和Search两种操作。GET根据文档id从正排索引中获取内容；Search不指定id，根据关键字从倒排索引中获取内容。写单个文档的流程客户
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2023-07-20 15:01:59
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1 关于机器 配置。 内存：上亿的数据一般需要64G内存的服务器。劲量不要使用小于32G 内存的服务器。 cpu：es 对cpu 要求依赖不如内存。一般要求2-8 核就可以了。 磁盘：es 对磁盘依赖严重。Lucene 底层 是基于磁盘存储。所以 劲量使用ssd。并且 io 模式 不要设置为 cfq（适用于机械硬盘）。劲量使用deadline/noop scheduler 这两种模式。可以使
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2023-07-20 15:01:53
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# Spring Boot项目集成Elasticsearch的实践指南
Spring Boot作为一种快速开发框架，因其简洁而高效的特性受到广泛欢迎。Elasticsearch作为高效的搜索与分析引擎，能够与Spring Boot项目完美结合，从而构建出强大的数据分析和搜索应用。
## 一、环境准备
在开始集成之前，请确保已安装以下环境：
1. JDK 8+
2. Maven
3. Ela
CKEditor是一个专门使用在网页上的所得文字编辑器，适用于PHP、ASP.NET、Java等后端开发语言。CKEditor原名为FCKeditor，“FCK” 是这个编辑器的作者的名字Frederico Caldeira Knabben的缩写。 09年发布更新到3.0，并改名为CKEditor，CK意指"Content and Knowledge"。 新版的编辑器的更新包括：新的用户界面，一个
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2024-01-10 18:22:18
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前面主要介绍了Elasticsearch的索引和映射，但这两个内容只解决存储的问题，在使用Elasticsearch的时候，大部分是和搜索相关的内容。现在开始介绍Elasticsearch的搜索功能，通过学习详细了解搜索的语法和查询专用语言（DSL）的相关知识。深入搜索搜索方式1.URL参数搜索请求：GET http://127.0.0.1:9200/secislan/_search?参数，多个参
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2024-03-22 19:56:50
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1.analyzer功能：给文本字段设置分词器。默认对索引和查询都是有效的使用案例：PUT blog
{
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type":"text",
"analyzer": "ik_smart"
}
}
}
}2.search_analyzer功能：设置
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2024-04-09 10:25:49
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上期文章告诉了一个教大家如何查找陶瓷电容的参数的方法，这一期我们就来聊一聊铝电解电容。 普通铝电解电容的ESR参数厂家一般都有各种系列的电解电容，低ESR的，长寿命的，高温的。而标准品是性能最低的，或者是最便宜的 ，一般温度和寿命参数是85℃/105℃-1000h/2000h。我这里说的也是这种铝电解电容。损耗角正切值是有功功率与无功功率之比，在频率低的时候，比如120Hz，感抗可以忽略
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2024-04-29 15:27:45
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背景基于elasticsearch-5.6.0机器配置：3个阿里云ecs节点，16G,4核，机械硬盘优化前，写入速度平均3000条/s，一遇到压测，写入速度骤降，甚至es直接频率gc、oom等；优化后，写入速度平均8000条/s，遇到压测，能在压测结束后30分钟内消化完数据，各项指标回归正常。生产配置这里我先把自己优化的结果贴出来，后面有参数的详解： elasticsearch.yml中增加如下
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2024-07-19 09:07:12
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文章目录前言一、让分片均匀分布二、修改索引刷新时间及副本数三、修改merge参数以及线程数四、修改事务日志translog参数五、禁用Doc Values六、禁用_source字段总结 前言优化的场景除了集群基础的性能优化之外，还要区分具体的场景，往往一些参数调整会有相应的好处和坏处，而且往往写入和查询的优化是对立的，要结合相应的业务场景提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、让分片均
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2024-03-02 08:05:45
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# 实现SparkConf es参数的步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建SparkConf对象]
B --> C[设置es参数]
C --> D[创建SparkSession对象]
D --> E[使用SparkSession对象进行操作]
E --> F[结束]
```
## 步骤
###
原创
2024-02-26 05:48:09
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前言JavaServer Faces 1.0 （JSF 1.0）规范由 Java Community Process JSR-127 专家组开发（关于JCP的更多信息参见<http://www.jcp.org>）。上一版以来的最新变更本版的主要变更/特性和最初发布的 JavaServer 技术相比已经有了一些变化，这里是最重要的一部分的摘要。特别感谢 JSR127专家组的Hans Be
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2024-08-03 17:47:41
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为什么要压测?如何进行压测?入门简介快速入门相关术语压测流程压测结果分析实战问题一问题二问题三进阶自定义car自定义track分布式压测最后一个问题总结参考资料为什么要压测？关于压测，我们先来看下百度百科上的一个定义。压测，即压力测试，是确立系统稳定性的一种测试方法，通常在系统正常运作范围之外进行，以考察其功能极限和隐患。从定义不难看出压测的目的，是要测出一个系统的极限，提早发现隐患，早作打算。那
从一个玩具函数开始：gets函数：会读取输入的内容直到遇到换行或EOF停止，gets(buffer)而读取到的内容去了buffer数组；在不进入另一个call的情况下buffer算是临时变量，存在堆栈中 O(∩_∩)O。这里是一个程序的源代码和汇编代码保存返回地址把ebp设为栈基地址，esp为偏移地址 栈16字节对齐，编译的时候优化的吧 对齐访问效率高一些给栈分配空间（60个
subject是什么意思，关于subject的用法和例句搭配有哪些，本文比网校为大家整理相关内容。 subject的意思n. 主题，话题,学科，科目,[哲]主观adj. 须服从…的,(在君主等)统治下的v. 提供，提出,使…隶属变形：过去式: subjected； 现在分词：subjecting； 过去分词：subjected；subject用法subject可以用作名词subject是可数名词,
ES与数据库比较 查询操作Elasticsearch中当我们设置Mapping（分词器、字段类型）完毕后，就可以按照设定的方式导入数据。有了数据后，我们就需要对数据进行检索操作。根据实际开发需要，往往我们需要支持包含但不限于以下类型的检索：
1）精确匹配，类似mysql中的 “=”操作；
2）模糊匹配，类似mysql中的”like %关键词% “查询操作；
3）前缀匹配；
4）通配符匹配
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2024-09-02 22:59:09
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背景 Elasticsearch（ES）作为NOSQL+搜索引擎的有机结合体，不仅有近实时的查询能力，还具有强大的聚合分析能力。因此在全文检索、日志分析、监控系 统、数据分析等领域ES均有广泛应用。而完整的Elastic Stack体系（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats），更是提供了数据采集、清洗、存储、 可视化的整套解决方案。 本文从性能和稳定性两方
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2024-05-27 15:12:58
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