我们在设计表时，通常为了记录数据插入和更新的时间，会定义两个字段，create_time/insert_time和update_time，按照需求，记录插入的时间，会存储到create_time/insert_time...字段中，记录更新的时间，会存储到update_time字段中，当创建记录时，会同步更新create_time/insert_time和update_time，然而，当更新记录时，只会更新update_time...虽然我们的工程中设置了这两个字段，但是更新记录时，很可能就发现create_time/insert_time和update_time都做了更新，和实际是相反的。...MySQL中的CURRENT_TIMESTAMP： 在创建时间字段的时候， (1) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 表示当插入数据的时候，该字段默认值为当前时间。...(2) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 表示每次更新这条数据的时候，该字段都会更新成当前时间。
filebeat.yml文件 [root@es-master21 mnt]# cd filebeat/ [root@es-master21 filebeat]# vim filebeat.yml （使用时删除文件中带...filebeat收集Nginx的日志中多增加一个字段log_source,其值是nginx-access-21，用来在logstash的output输出到elasticsearch中判断日志的来源，从而建立相应的索引...，也方便后期再Kibana中查看筛选数据） log_source: nginx-access-21 fields_under_root: true #设置为true，表示上面新增的字段是顶级参数...（表示在filebeat收集Nginx的日志中多增加一个字段log_source,其值是nginx-error-21，用来在logstash的output输出到elasticsearch中判断日志的来源...，从而建立相应的索引，也方便后期再Kibana中查看筛选数据，结尾有图） fields_under_root: true #设置为true，表示上面新增的字段是顶级参数。
有时需要保留特定版本的软件不升级，但升级其他软件，这时就需求用到下面的技巧。当CentOS/RHEL/Fedora下的Linux服务器使用 yum update 时命令如何排除选定的包呢？...image.png Yum使用/etc/yum/yum.conf或/etc/yum.conf中的配置文件。您需要放置exclude指令来定义要更新或安装中排除的包列表。这应该是一个空格分隔的列表。...允许使用通配符*和？）。 当我使用yum update时，如何排除php和内核包？...= repoid install php httpd 这里： all：禁用所有排除 main：禁用yum.conf中[main]中定义的排除 repoid：禁用为给定repo id定义的排除 yum...-exclude 命令行选项 最后，您可以使用以下语法在命令行上跳过yum命令更新： 注意：上述语法将按名称排除特定包，或者从所有存储库的更新中排除。
补充知识：Django中models下常用Field以及字段参数 一、常见的FieldType数据库字段类型 1、AutoField：自增Field域，自动增加的一个数据库字段类型，例如id字段就可以使用该数据类型...]][TZ] 注意：DateField与DateTimeField有两个属性，配置auto_now_add=True，创建数据记录的时候会把当前时间添加到数据库，配置auto_now=True，每次更新数据记录的时候都会更新该字段...ForeignKey 2、处理多对多关系数据表：使用ManyToManyField 三、字段参数 1、null：用于表示某个字段可以为空 2、unique：如果设置为unique=True则该字段在此表中必须是唯一的...3、related_name：反向操作时，使用的字段名，用于代替原反向查询时的”表名_set” 4、on_delete：当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为，例如删除一个出版社，那么和这个出版社有关联的书籍也都被删除掉了...https://docs.djangoproject.com/en/dev/ref/models/fields/ 以上这篇Django中的AutoField字段使用就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
空指针 原因及解决办法：1.常常发生空指针的地方(用之前判断是否为空) 2.RDD与DF互换时由于字段个数对应不上也会发生空指针 4. org.apache.spark.SparkException...可以自己监测“缓存”空间的使用，并使用LRU算法移除旧的分区数据。...driver都是运行在JVM中的，但Client模式下Driver默认的JVM的永久代大小是128M,而Cluster模式下默认大小为82M....中driver的stack overflow 堆栈溢出 一般有两种： 1.过于深度的递归 2.过于复杂业务的调用链(很少见) spark之所以会出现可能是...SparkSql中过多的OR，因为sql在sparkSql会通过Catalyst首先变成一颗树并最终变成RDD的编码 13.spark streaming连接kafka报can not found leader
FilePathField(path=None[, match=None, recursive=False, max_length=100, **options]) 一个 CharField ，内容只限于文件系统内特定目录下的文件名...该参数或 allow_files 中必须有一个为 True. 当然，这些参数可以同时使用。...FilePathField实例被创建在您的数据库为varchar列默认最大长度为 100 个字符。作为与其他字段，您可以更改使用的max_length最大长度。...大多数网站在插入图片时一般都是这样处理的： 上传大尺寸图时，自动生成一张缩略图；网页中插入缩略图，并把地址指向大尺寸的图。...所以在Django中，我这样定义主要字段： title = models.CharField(max_length = 120) img = models.ImageField(upload_to
在实践中，会出现某些字段中的内容变了，比如三方提供的图标地址变了，那么或许对字段中存储的图片域名进行更新，此时就需要用到mysql更新字段中的部分内容的功能。...基本更新语句如下： update table set icon = REPLACE(icon,'http://a.com','http://b.com'); 其中table便为对应的表明，icon为要更新的字段...，REPLACE中第二个参数为将要被替换的内容，第三个字段为替换成的新内容。
一、Mapping 字段类型: Elasticsearch 字段类型类似于 MySQL 中的字段类型。Elasticsearch 字段类型主要有：核心类型、复合类型、地理类型、特殊类型。...,而 creator_id(用户id) 使用 integer time 都是日期类型，所以使用了 date 字段 text 类型适用于需要被全文检索的字段，例如新闻正文、邮件内容等比较长的文字。...所以 sensor_type（传感器类型） 和 data_source_system（源系统） 使用了 keyword 类型 index 索引为false，说明这个字段只用于存储，不会用于搜索，搜索这个字段是搜索不到的...timed_out 告诉我们查询是否超时 在 hits 数组中每个结果包含文档的 _index 、 _type 、 _id ，加上 _source 字段。...这意味着我们可以直接从返回的搜索结果中使用整个文档。这不像其他的搜索引擎，仅仅返回文档的ID，需要你单独去获取文档。
使用Elasticsearch时，了解字段的概念，是必不可少的。毕竟无论是es还是传统的数据库，都无法弱化字段的类型。...背景知识 在Es中，字段的类型很关键： 在索引的时候，如果字段第一次出现，会自动识别某个类型，这种规则之前已经讲过了。 那么如果一个字段已经存在了，并且设置为某个类型。...如果自动映射无法满足需求，就需要使用者自己来设置映射类型，因此，就需要使用者了解ES中的类型。 下面就步入正题吧！...当然你也可以独立的存储某个字段，只要设置store:true即可。 独立存储某个字段，在频繁使用某个特殊字段时很常用。...而且获取独立存储的字段要比从_source中解析快得多，而且额外你还需要从_source中解析出来这个字段，尤其是_source特别大的时候。
') for i in orderMenu: # 我的思路是既然不能在更新主表的时候更新多对多字段那就单独把多对多字段提出来更新 # 在传入对多对多字段的时候同步传入需要更新的中间表...id obj = OrderCenterThough(pk=i.get('id')) # 将获取到的id实例 传入序列化器中再把需要更新的字段传入data...，在写的时候又发现了代码中的几个bug1、可以更新不是订单人的菜品2、更新的时候只能更新已经生成的菜品内容，因为无法为订单添加新的菜品，这个涉及到中间表中的对应关系已经确定了。...如果解决的话应该还是要加判断或者其他的处理方法3、针对第二点的解决方法个人认为如果有新的菜品添加的话就要删除当前的订单再重新添加这样的逻辑应该就说的通了，不过具体还要看使用的需求。...主要是一个思路，drf 的ModelSerializer 和 ModelViewSet 封装的太严实了，通过这样的方法来更新和添加多对多字段实属自己技术不成熟。
有时需要保留特定版本的软件不升级，但升级其他软件，这时就需求用到下面的技巧。当CentOS/RHEL/Fedora下的Linux服务器使用 yum update 时命令如何排除选定的包呢？...Yum使用/etc/yum/yum.conf或/etc/yum.conf中的配置文件。您需要放置exclude指令来定义要更新或安装中排除的包列表。这应该是一个空格分隔的列表。...允许使用通配符*和？）。 当我使用yum update时，如何排除php和内核包？...= repoid install php httpd 这里： all：禁用所有排除 main：禁用yum.conf中[main]中定义的排除 repoid：禁用为给定repo id定义的排除 yum...-exclude 命令行选项 最后，您可以使用以下语法在命令行上跳过yum命令更新： 注意：上述语法将按名称排除特定包，或者从所有存储库的更新中排除。
使用Kafka的High Level Consumer API (kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector 的createMessageStreams）的确是像文档中说的...但是，当Spark Streaming Job使用KafkaUtils.createDirectStream()读取topic的时候，多个同一group id的job，却每个都能consume到全部message...在Spark中要想基于相同code的多个job在使用相同group id 读取一个topic时不重复读取，分别获得补充和的子集，需要用以下code： Map topicMap...return null; } }); createStream()使用了Kafka的high level API，在读取message的过程中将offset存储在了zookeeper中。...而createDirectStream()使用的是simple Kafa API， 该API没有使用zookeeper，因此spark streaming job需要自己负责追踪offset。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
关于ShellSweep ShellSweep是一款功能强大的webshell检测工具，该工具使用了PowerShell、Python和Lua语言进行开发，可以帮助广大研究人员在特定目录中检测潜在的webshell...功能特性 1、该工具只会处理具备默写特定扩展名的文件，即webshell常用的扩展名，其中包括.asp、.aspx、.asph、.php、.jsp等； 2、支持在扫描任务中排除指定的目录路径； 3、在扫描过程中...，可以忽略某些特定哈希的文件； 运行机制 ShellSweep提供了一个Get-Entropy函数并可以通过下列方法计算文件内容的熵： 1、计算每个字符在文件中出现的频率； 2、使用这些频率来计算每个字符的概率...（这是信息论中熵的公式）； 工具下载 广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/splunk/ShellSweep.git 相关模块...下面给出的是ShellCSV的样例输出： 工具使用 首先，选择你喜欢的编程语言：Python、PowerShell或Lua。
ElasticSearch已经可以与YARN、Hadoop、Hive、Pig、Spark、Flume等大数据技术框架整合起来使用，尤其是在添加数据的时候，可以使用分布式任务来添加索引数据，尤其是在数据平台上...，很多数据存储在Hive中，使用Hive操作ElasticSearch中的数据，将极大的方便开发人员。...字段：area、media_view_tags、interest Hive建表 由于我用的ElasticSearch版本为2.1.0，因此必须使用elasticsearch-hadoop-2.2.0...总结 使用Hive将数据添加到ElasticSearch中还是非常实用的，因为我们的数据都是在HDFS上，通过Hive可以查询的。...转载请注明： » 使用Hive读写ElasticSearch中的数据
//下面这个函数的作用：有两点 //1、后面的是前面的注释，在rules验证的时候，如果报错，会把此处的后面的内容显示出来 //2、hint作用，即表单中用户插入数据时，提示用户该字段该填什么内容...public function attributeLabels() { return [ 'id' => 'ID',//id为数据表中的字段名，ID 为表单显示的描述...'name' => '这是用户名', 'password' => 'Password', ]; } 可以新增加个属性，设置set和get 代码如下，添加到模型中即可...，name1是修改后的值 private $name; public function getName(){ return $this->name1; } public
在这种情况下，可以使用ElasticSearch存储数据，然后使用Kibana（Elasticsearch / Logstash / Kibana堆栈的一部分）构建自定义仪表板，以便可视化重要的数据。...同理，在Elasticsearch中，我们使用相同类型(type)的文档表示相同的“事物”，因为他们的数据结构也是相同的。...返回的数据中，found字段表示查询成功，_source字段返回原始记录。...max_score：最高的匹配程度，本例是1.0。 hits：返回的记录组成的数组。 返回的记录中，每条记录都有一个_score字段，表示匹配的程序，默认是按照这个字段降序排列。...SQL中的DataFrame存入到ES中，具体可以参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/spark.html#CO47
2、集群压测性能不能上去，cpu 使用未打满，查询的 qps 上不去，且有队列堆积。 2、优化方法 通过云厂商内核组的同学抓取火焰图发现，主要消耗在 fetch phrase 阶段。...3.1 查询耗时有进一步的提升 3.2 压测时cpu使用率和qps也有了明显的上升 压测最终的指标：优化前1800qps，优化后9200qps。...4、优化根因分析 在优化前，由于Elasticsearch默认从_source字段读取数据，这导致每次查询都需要读取整行数据并进行解压。...而使用“docvalue_fields”指定从列存中获取字段内容，没有压缩的转换，进一步减少了数据处理的开销。这种方法不仅降低了CPU的使用率，同时只提取必要的字段也减少了了网络传输的负担。...最终，通过这些优化措施，查询的QPS（每秒查询数）得到了显著提升，从1800qps提高到9200qps，这在高性能应用场景中是一个巨大的飞跃。
如果你熟悉 Unix/Linux 或者做bash shell 编程，那么你应该知道什么是内部字段分隔符 (IFS) 变量是。Awk 中的默认 IFS 是制表符和空格。...Awk: 遇到输入行时，根据定义的IFS，第一组字符为field one，访问时使用 1，第二组字符是字段二，使用访问 2，第三组字符是字段三，使用访问 为了更好地理解这个 awk 字段编辑，让我们看看下面的例子.../{print $1 $2 $3 }' rumenzinfo.txt rumenz.comisthe 从上面的输出中，您可以看到前三个字段中的字符是根据 IFS 定义哪个是空间： 字段一是 rumenz.com...字段二是 is使用$2. 第三场是 the使用$3. 如果您在打印输出中注意到，字段值没有分开，这就是打印默认的行为方式。...需要注意并始终记住的一件重要事情是使用($)inAwk 不同于它在 shell 脚本中的使用。
01 介绍 在 Golang 语言中，我们可以使用反单引号为 Struct 中的字段设置 Tag，通过 Tag 可以为 Struct 中的字段定义附加属性。...Tag 实际上就是一个字符串，只不过有特定的格式，也就是说 Tag 字符串必须由 key:"value"组成，key 必须是非空字符串，value 必须由双引号引起来。...Tag 在 Golang 语言中，可以使用标准库 reflect 包操作 Struct 中的 Tag。...在 reflect 包中，使用一个 StructField 表示 Struct 中的一个字段。...03 总结 本文我们介绍了 Struct 字段中的 Tag 是什么，同时介绍了如何使用标准库 reflect 包操作 Struct 字段中的 Tag，实际上 Tag 只是一个字符串，reflect 包可以通过
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