一、什么是ISO 8601日期时间格式 ISO 8601是国际标准化组织制定的日期时间表示规范，全称是《数据存储和交换形式·信息交换·日期和时间的表示方法》。 示例： 1. 2014-12-12T00:00:00.000Z 2. 2014-12-12T00:00:00.000+08 3. 2014-12-12T00:00:00.000+0800 4. 2014-12-12T00:00:00.000+08:00 5. 2004-W17-3 6. 0001-165 详细说明请参考
aws生产实践-19：在aws的eks上部署kubesphere3.2.0并修改其分布
引用类型是把数据和功能组织到一起的结构，从技术上讲JavaScript是一门面向对象语言，但是ECMAScript缺少传统的面向对象所具备的某些基本结构，入类和接口(但是ES6出现了类的概念，同时TypeScript也有了接口的概念)。
本文介绍了Day.js的使用方法，Day.js 是一个轻量级的JavaScript库，用于解析、验证、操作和格式化日期和时间。Day.js 的使用方法类似于Moment.js，但 Day.js 的大小只有 2KB，比 Moment.js 更小。
所有的这些问题，我们都可以使用 Pipeline aggregation 来算出来，这是因为这些数据的统计需要用到它的 parent 或 sibling 级的聚合输出。
Pipeline aggregation 用中文讲就是管道聚合。它工作于其他聚合而不是文档集所产生的输出，从而将信息添加到输出树中。与 metric 及 bucket aggregation 相比，管道聚合将处理其他聚合所产生的输出，这些输出将转换它们已经计算出的值。 因此，管道聚合适用于原始文档集中不存在的中间值。 这使得管道聚合对于计算复杂的统计和数学度量（例如累计和，导数和移动平均值等）非常有用。 管道聚合有很多不同类型，每种类型都与其他聚合计算不同的信息，但是可以将这些类型分为两类：
不同国家，使用不同时区，而服务器代码却在国内，跨时区日期不同，根据日期查询，查询不到数据了
Elasticsearch的聚合主要分成两大类：metric和bucket,2.0中新增了pipeline还没有研究。本篇还是来介绍Bucket聚合中的常用聚合——date histogram.参考：官方文档 用法 Date histogram的用法与histogram差不多，只不过区间上支持了日期的表达式。 { "aggs":{ "articles_over_time":{ "date_histogram":{ "field":"date",
GOES-17（G17）是美国 NOAA 的 GOES-R 系列中的第二颗卫星。它于 2018 年 3 月 1 日在西经 89.5 度的临时位置发射，用于初始 Cal/Val，2018 年 11 月移至西经 137.2 度的额定位置，并于 2019 年 2 月 12 日宣布 NOAA 运营 GOES-West 卫星。前言 – 人工智能教程
MongoDb中集合概念就是关系型数据库中的表，本文讨论的内容主要集中在MongoDb数据库库设计集合时关键原则和常见的设计误区。
碰到一个场景，得到一串输入时间格式，但是需要转换成我本地的时间，输入的时间格式是 UTC 时间格式：yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSZ
在学习本文之前，请先参考【ES系列09：Term-level queries 之 Term/Terms query】完成 blogs_index 索引的创建，同时批量导入如下数据：
聚合框架有助于基于搜索查询提供聚合数据。它基于称为聚合的简单构建块，可以组合以构建复杂的数据摘要。
数据集设计模式，MongoDB在官方文档https://docs.mongodb.com/ecosystem/ 中的use cases部分提供了详细的参考内容。
工作中使用了一点ELK，偶尔使用Kibana拼接ES DSL简直要命。如果你和我一样「熟悉SQL，但不咋会写DSL」 or 「想要用SQL简化查询」，本文会介绍一下官方对ES SQL的支持，希望对你有所帮助～
es中的去重，cartinality metric，对每个bucket中的指定的field进行去重，取去重后的count，类似于count(distcint)
如果你和我一样「熟悉SQL，但不咋会写DSL」 or 「想要用SQL简化查询」，本文会介绍一下官方对ES SQL的支持，希望对你有所帮助～
233酱工作中使用了一点ELK，偶尔使用Kibana拼接ES DSL简直要命。如果你和我一样「熟悉SQL，但不咋会写DSL」 or 「想要用SQL简化查询」，本文会介绍一下官方对ES SQL的支持，希望对你有所帮助～
使用ElementUI已经有一段时间了，在一边上手开发后台管理系统的同事，也记录了一些笔记，一直都没有时间将这些零零散散的笔记总结起来，整理成一个比较系统详细一点的教程，可以留着以后来看。
Query DSL又叫查询表达式，是一种非常灵活又富有表现力的查询语言，采用JSON接口的方式实现丰富的查询，并使你的查询语句更灵活、更精确、更易读且易调试
geomesa_2.11-2.x和geomesa_2.11-3.1.1，安装有些许差异，
通过SQL进行检索ElasticSearch的文档，在一些复杂场景更为灵活。由于DSL需要熟悉其语法，自建的日志平台可能将DSL屏蔽和封装，暴露SQL的查询更易上手。本文顺着官方指南实操一把，文章内容有。
通常格式化日期时，都是使用的YYYY/MM/dd来格式化日期，但是在遇到跨年日期时，就会遇到很神奇的现象，如下：
在今天的这篇文章中，我们将来学习如何运用 Elasticsearch 来对我们的数据进行分析及一些关于 Analyzer 的介绍。在学习这个之前，我们必须完成之前的练习：
MySQL 字符串截取函数：left(), right(), substring(), substring_index()。还有mid(), substr()。其中，mid(), substr()等价于substring()函数，substring()的功能非常强大和灵活。
Elasticsearch 除了在搜索方面非常之快，对数据分析也是非常重要的一面。正确理解 Bucket aggregation 对我们使用 Kibana 非常重要。Elasticsearch 提供了非常多的 aggregation 可以供我们使用。其中 Bucket aggregation 对于初学者来说也是比较不容易理解的一个。在今天的这篇文章中，我来重点讲述这个。
在使用iview的日期时间组件，传值到服务器端的时候，发现组件的值和格式不对，在后端很不好处理，代码：
Elasticsearch 除了在搜索方面非常之快，对数据分析也是非常重要的一面。正确理解 Bucket aggregation 对我们使用 Kibana 非常重要。Elasticsearch 提供了非常多的 aggregation [ˌæɡrɪˈɡeɪʃn] 可以供我们使用。其中 Bucket aggregation 对于初学者来说也是比较不容易理解的一个。在今天的这篇文章中，我来重点讲述这个。
使用element-ui DateTimePicker组件 直接将值传给后台发现选择的时间比正常时间慢8小时。
最近遇到这样一个需求，要通过Elasticsearch将Doc根据A字段降序，然后获得B字段的值，最终根据B字段的值再去做Pipeline Aggregation。
全球ML建筑脚印 必应地图正在发布全球范围内的公开建筑脚印。我们从2014年至2021年的Bing地图图像中检测到777M的建筑，包括Maxar和Airbus的图像。为了完整起见，早期发布的数据集也包括在这个数据集中，并被纳入其中。你可以在这里找到Github repo和关于方法的更多信息。数据集是压缩的，可作为不同地区的GeoJSON和GeoJSONL文件。关于预处理的其他信息和一些更多的背景，可以在这里的博客上找到
Druid 是多进程架构，每种进程类型都可以独立配置，独立扩展。这样可以为集群提供最大的灵活度。这种设计还提供了强失效容忍：一个失效的组件不会立即影响另外的组件。
默认情况下，对字段值进行索引以使其可搜索，但不存储它们 (store)。 这意味着可以查询该字段，但是无法检索原始字段值。在这里我们必须理解的一点是: 如果一个字段的 mapping 中含有 store 属性为 true，那么有一个单独的存储空间为这个字段做存储，而且这个存储是独立于 _source 的存储的。它具有更快的查询。存储该字段会占用磁盘空间。如果需要从文档中提取（即在脚本中和聚合），它会帮助减少计算。在聚合时，具有store属性的字段会比不具有这个属性的字段快。 此选项的可能值为 false 和 true。
2020-01-07T16:00:00.000Z 该格式是element的默认时间输出格
大家好，本篇文章将用 1 分钟的时间给大家分享下如何移除字符串最后一个字符，如何使用Promise.allSettled() 方法、以及如何进行日期数组的排序。
public static final long MILLIS_PER_SECOND = 1000
ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多员工能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 语言开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。
最近监控MongoDB集群的慢日志,发现存在一个查询需要4s左右，返回结果集大部分情况下都为0(相当于SQL空跑),与研发沟通交流后，这个定时将检查已审核账单数据推送到ES中(双11时直接关闭这个功能,说明这个功能消耗资源)
vue-element-admin一个基于 vue2.0 和 Eelement 的控制面板 UI 框架，这是使用vue技术栈开发的前端程序员的首选管理系统模板，模板以及非常的成熟了，并且有相关的社区和维护人员，开发时候遇到问题也不要慌。
ACEPOL 研究扫描偏振计（RSP）遥感数据（ACEPOL_AircraftRemoteSensing_RSP_Data）是在 ACEPOL 期间由 ER-2 上的研究扫描偏振计（RSP）收集的遥感测量数据。为了更好地了解气溶胶对气候和空气质量的影响，测量气溶胶的化学成分、粒度分布、高度剖面和光学特性至关重要。在遥感仪器方面，通过将强度和偏振的被动多角度、多光谱测量与高光谱分辨率激光雷达进行的主动测量相结合，可以获得最广泛的气溶胶属性集合。2017 年秋季，由美国国家航空航天局（NASA）和荷兰空间研究所（SRON）联合发起的 "偏振计和激光雷达气溶胶特征描述（ACEPOL）"活动从 NASA 的高空 ER-2 飞机上对美国上空的气溶胶和云层进行了测量。飞机上部署了六台仪器。其中四台是多角度偏振计：机载超角彩虹偏振计（AirHARP）、机载多角度光谱偏振成像仪（AirMSPI）、机载行星探测光谱仪（SPEX Airborne）和研究扫描偏振计（RSP）。另外两台仪器是激光雷达：高光谱分辨率激光雷达 2（HSRL-2）和云物理激光雷达（CPL）。ACEPOL 的运行基地设在美国宇航局位于加利福尼亚州帕姆代尔的阿姆斯特朗飞行研究中心，从而能够观测各种场景类型，包括城市、沙漠、森林、沿海海洋和农业区，以及晴朗、多云、污染和原始大气条件。ACEPOL 的主要目标是评估不同偏振计检索气溶胶和云层微物理和光学参数的能力，以及它们推算气溶胶层高度的能力（近紫外偏振测量法，O2 A 波段）。ACEPOL 还侧重于开发和评估结合主动（激光雷达）和被动（偏振计）仪器数据的气溶胶检索算法。ACEPOL 数据适用于算法开发和测试、仪器相互比较以及主动和被动仪器数据融合研究，是遥感界准备下一代星载 MAP 和激光雷达任务的宝贵资源。
检查了客户的mapping 有两个timestamp字段，通过timestamp range查询报错number_format_exception、通过@timestamp range查询报错illegal_argument_exception。kibana默认是用@timestamp筛选数据的，那我们尝试把上面dsl range查询更换为@timestamp会怎么样。报错如下
在未设置前数据内的时间数都比当前时间少8小时。比如2019-2-27 15:00,在MongoDB里面时间就是2019-2-27 7:00 设置很简单，点击Options==>Display Date In...==>将UTC改为Local Timezone即可
在com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper设置相应属性
像操作Mysql一样使用Elasticsearch，缩减DSL的学习成本，更多人爱上ES的特性。
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Filter：在查询过程中，Filter只判断该文档是否满足条件，只有YES或者NO。 ES会对它的结果进行缓存，所以相较于Query而言Filter的速度会更快一些。
用于判断参数的值是否是对象，这里运用了Object 构造函数创建一个对象包装器，如果是对象类型，将会原值返回。
有索引属性和 length 属性的对象被称为 类数组对象。这种对象可能还具有其他属性和方法，但是没有数组的内建方法。如下
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