# 在项目中使用 Elasticsearch (ES) 和 Redis 的整合方案
随着数据处理需求的日益增加，使用 Elasticsearch（ES）和 Redis 的组合已成为现代应用程序中的一种常见模式。ES 适合于大规模的文本搜索和分析，而 Redis 则是一个内存数据库，适合于高并发、快速的读写操作。下面我们将详细讲解如何将这两者结合使用。
## 流程概述
首先，我们将建立一个流程
原创
2024-10-29 04:56:51
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原来的架构这样的架构会导致ES压力太大引入redis架构图 redis不能直接对接ES 所以使用logstash进行转换 redis的数据是filebeat输入的 logstash 从redis（仓库中）拿取数据 给ES使用redis缓存服务来缓解ES压力1.安装redis
yum install redis
sed -i 's#^bind 127.0.0.1#bind 127.0.0.1 10
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2023-08-09 21:37:17
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最常用的两个输出插件：redises一、redis1、用法1 output {
2 redis{
3 batch => false
4 batch_events => 50
5 batch_timeout => 5
6 codec => plain
7 congestion_
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2023-06-29 13:36:28
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一、部署redis1、下载redis[root@linux-node2 ~]# wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.6.tar.gz
[root@linux-node2 ~]# tar -zxvf redis-4.0.6.tar.gz
[root@linux-node2 ~]# mv redis-4.0.6 /usr/loca/src
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2023-12-14 14:48:56
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config目录下有2个配置文件：es的配置文件（elasticsearch.yml） 和日志配置文件（logging.yml ）cluster.name: elasticsearch配置es的集群名称，默认是elasticsearch，es会自动发现在同一网段下的es，如果在同一网段下有多个集群，就可以用这个属性来区分不同的集群。node.name: "Franz Kafka" 节点名，默认随机
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2024-01-17 09:07:43
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在当前的大数据生态系统中，许多公司需要将大量的数据从Elasticsearch（ES）提取并使用Spark进行分析和处理。随着时间的发展，我在这个过程中遇到了不少技术挑战，也积累了一些经验。本篇文章将详细描述如何有效地将ES与Spark结合，以实现高效的数据处理。
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### 背景定位
随着业务的快速发展，数据量的迅猛增长使得传统的分析方法面临瓶颈。早期，我们尝试使用数据库进行数据分析，
# 使用Qt与Redis协同工作的指南
## 引言
在现代应用程序开发中，选择合适的数据存储解决方案至关重要。Redis因其高性能和丰富的数据结构而成为许多应用的首选。然而，Qt作为一个强大的跨平台开发框架，能够帮助我们构建客户端和服务端应用，结合Redis的特点，让我们的应用更加高效。本文将展示如何通过Qt与Redis进行高效的数据交互。
## Redis简介
Redis是一个开源的内存
原创
2024-10-29 06:44:32
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# 如何实现“shiro配合redis”
## 一、整体流程
首先我们来看一下整个实现“shiro配合redis”的流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置Shiro框架 |
| 2 | 配置Redis缓存 |
| 3 | 编写Shiro的Realm |
| 4 | 编写Shiro的Filter |
| 5 | 将Shiro和Redis集成
原创
2024-05-25 05:56:25
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# Redis 配合 MySQL 实现
## 简介
在实际的开发中，Redis 和 MySQL 是两种常用的数据库技术，它们分别适用于不同的场景。Redis 是一个高性能的缓存数据库，适合用于存储和读取频繁的数据，而 MySQL 是一种传统的关系型数据库，适合用于存储结构化的数据。
当需要将 Redis 和 MySQL 结合使用时，我们可以利用 Redis 的快速读取特性和 MySQL 的持久
原创
2023-11-08 12:21:51
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# 使用 Redis 配合 MySQL 的完整指南
在现代应用开发中，数据库的选择和使用至关重要。在本指南中，我们将教你如何将 Redis 和 MySQL 结合起来使用，以提高应用的性能和用户体验。Redis 作为一种高性能的缓存数据库，能够有效减少 MySQL 的负担，提升读取效率。
## 流程概述
为了让你清晰了解整个过程，我们将实现的步骤概括成一个表格。设想一下我们的应用需要从 MyS
目前对于互联网公司不使用Redis的很少，Redis不仅仅可以作为key-value缓存，而且提供了丰 富的数据结果如set、list、map等，可以实现很多复杂的功能；但是Redis本身主要用作内存缓存，不适合做持久化存储，因此目前有如SSDB、 ARDB等，还有如京东的JIMDB，它们都支持Re
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2020-08-20 19:54:00
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# Django配合Redis实现
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[创建Django项目] --> B[安装django-redis包]
B --> C[配置settings.py]
C --> D[编写代码]
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 创建Django项目
首先，你需要创建一个Django项目。在命令
原创
2024-04-20 06:02:38
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市面上有很多硬盘搜索工具，Windows、macOS 系统也自带全文搜索，可是能把全文搜索（划重点：能所搜文件内容文字）真正做好的，且对中文资料友好的不多。搜索引擎大家都用过，搜索网页又快又准又智能，可是硬盘搜索呢？有没有一款又快又准又智能的硬盘搜索工具？小编今天为大叫介绍一款号称"快如 Everything 准如搜索引擎"的硬盘搜索工具：归海数据。四大亮点它是一个基于搜索引擎技术的硬盘资料搜索软
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2024-08-02 11:13:41
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# HBase和ES配合使用
## 引言
HBase是一个可扩展的分布式数据库，而Elasticsearch（ES）是一个强大的开源搜索引擎。将HBase和ES配合使用可以实现数据的实时搜索和分析。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用HBase和ES配合使用的流程，并提供每一步需要执行的代码和注释。
## 流程概述
下表展示了将HBase和ES配合使用的主要步骤及其顺序：
| 步骤 | 描述
原创
2023-10-17 11:54:33
160阅读
1.python脚本
原创
2023-06-19 17:46:51
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背景 在我们的项目架构中，基本上是web服务器和数据库独立部署，独占服务器资源，随着用户数的增长，并发读写数据库，会增加数据库访问的压力，导致性能下降，严重则会导致系统宕机：此时，我们可以在Tomcat同服务器上增加本地缓存，并在外部增加分布式缓存，缓存热门数据。也就是通过缓存把绝大部分请求在读写数据库前拦截掉，大大降低数据库压力。基于这样的一种架构设计，于是redis分布式数据库就诞生了。Red
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2023-08-23 17:14:58
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1.引入2.传统方案介绍3.监控binlog实现"同步"更新4.总结1.引入先前介绍了ElasticSearch，以及ES配合MySQL的问题，这种方案是让ES上的数据根据MySQL的数据做对照从而形成对应的索引，再将数据通过处理和封装存放在ES当中。回到生产环境，我们如何保证MySQL中与ES对照的数据发生更新的时候ES也进行更新呢？就以ES为例。2.传统方案介绍2.1直接的"同步"更新第一种方
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2023-10-04 19:56:20
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一、前言在《redis构建web应用（一）》中，我们实现了三个基本功能： (1) 记录登录用户的token和用户名 (2) 记录每个用户最近浏览的五个商品 (3) 当登录网站的用户量超服务器限制时，使用淘汰最近最久未使用算法删除一部分用户所对应的信息 通过上篇blog的练习，读者是否对redis的数据类型应用有了更加强的印象了呢，在本文中，我们将继续完善web应用的一些基础功能。如果对Java语言
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2024-06-19 08:24:41
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# Redis集群与YAML配置详解
在现代应用中，数据存储和管理是至关重要的环节，而Redis作为一个高性能的内存数据存储系统，已经被广泛应用于各种场合。Redis集群能够提供更高的可用性和扩展性，通过将数据分散到多个节点上，不仅提高了系统的负载能力，也能有效防止单点故障。本文将探讨如何利用YAML文件来配置Redis集群，并附上代码示例和状态图、类图的可视化说明。
## 一、Redis集群
原创
2024-08-30 03:52:53
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标题：ruoyi 配合 Redis 集群的使用指南
## 引言
随着互联网应用的不断发展，数据量的增加和访问压力的加大，单节点的 Redis 已经不能满足业务需求。为了提高性能和可靠性，Redis 集群被广泛应用于各类大型分布式系统中。本文将介绍如何使用 ruoyi 框架配合 Redis 集群，充分发挥 Redis 集群在分布式应用中的优势。
## Redis 简介
Redis（Remot
原创
2023-10-13 08:14:47
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