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问反应语义-UI水平步骤
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Stack Overflow用户

提问于 2019-02-23 14:59:13

回答 1查看 537关注 0票数 0

我正在查看React Semantic-UI的步骤示例

在提供的CodeSandbox中，水平示例似乎都不起作用。它们都是垂直渲染的。我是不是遗漏了什么？

https://codesandbox.io/s/zwp4wmmx24?module=/example.js

reactjs

semantic-ui-react

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-02-23 15:05:08

steps元素是有响应的。如果您将浏览器部分停靠到底部，它将是水平的。如果宽度太小，它会自动垂直堆叠。

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/54842887

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误删除Elasticsearch ILM Rollover Action滚动生成的索引后怎么解决

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Elasticsearch ILM Shrink Action源码优化与探讨

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elasticsearch

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sir5kong

2023/07/20

9750

Elastic ILM 索引生命周期管理最佳实践

日志数据 bash bash 指令 api es

引入索引生命周期管理的一个最重要的目的就是对大量时序数据在es读写操作的性能优化，对于日志或指标（metric）类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot阶段索引负责最新数据的读写，可使用SSD存储；warm阶段索引负责较旧数据的读取，可使用高性能磁盘存储；cold阶段索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。delete阶段索引将被被删除。随着时间的推移，索引数据不断从hot阶段->warm阶段->cold阶段>delete阶段迁移。针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数，副本数，单分片的segment数等等，更好的利用机器资源。

Kevin song

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http 正则表达式

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勤奋树苗

2023/02/07

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Elasticsearch ILM实现索引全生命周期自动管理，解放双手

alias elasticsearch freeze 生命周期索引

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2021/01/12

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腾讯云 ES 重磅推出，一站式全托管的自治索引终于来了！

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作者：腾讯云 ES 团队背景概述当您有日志、监控等持续产生的时序数据存储需求时，通常通过滚动Elasticsearch索引的方式完成，该方式虽然能帮忙您完成基本的数据管理功能，但是仍然需要结合索引模版、索引生命周期管理、索引别名等实现较完整的索引管理，有一定的使用门槛。另外也有一定的索引维护成本，例如需准确的进行索引分片数预估，避免索引分片数不足影响写入可用性、不合理的索引分片数设置导致分片数过多影响集群稳定性，以及索引所在节点故障阻塞写入时需要介入滚动新的索引等问题。为了解决这些问题，腾讯云Ela

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独家特性 | 腾讯云大数据ES：一站式索引全托管，自治索引大揭秘！

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作者：腾讯云大数据ES团队自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案，应用于日志分析、运维监控等时序数据场景，提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时，提高使用效率与读写性能。背景概述腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现，索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础，现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高，更是很多线上问题的源头，目前ES 60%的运维管理操作、60%的基础线上问题都与此相关，是使用ES的关键痛点。基于此背景，腾讯云ES推出

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2022/11/18

7200

Elasticsearch：Index 生命周期管理入门

大数据 Elasticsearch Service

如果你要处理时间序列数据，则不想将所有内容连续转储到单个索引中。取而代之的是，您可以定期将数据滚动到新索引，以防止数据过大而又缓慢又昂贵。随着索引的老化和查询频率的降低，您可能会将其转移到价格较低的硬件上，并减少分片和副本的数量。

腾讯云大数据

2020/10/09

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E往无前 | get正确使用姿势！腾讯云大数据ES日志场景优化案例回顾

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随着ELK方案在开源日志分析领域越来越流行，各种业务场景也给ELK方案带来了越来越多的挑战。本文将回顾一次真实客户案例，从使用姿势上，提供一些大集群、多日志主题场景下的集群优化思路。

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Python与Elasticsearch的接口【未测试】

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目前，有两个标准库提供了Python与Elasticsearch之间的接口：https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/http://pyelasticsearch.readthedocs.io/en/latest/这里以elasticsearch库为例，给出一个从MySQL数据库抓取数据存到ES数据库的简单例子：

双面人

2019/04/10

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Elasticsearch——Rollover的正确使用姿势

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WeldonWang

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