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之elasticsearch安装篇

基础介绍 1 名词解释: Elasticsearch是一个实时分布式和分析。它让你以前所未有的速度处理增添可能性。它用于全文、结构化、分析以及将这三者混合使用。 Elasticsearch常常被应用在中心的实时协议分析和安全威胁检测,如apache、nginx、操作系统、网络流量等日志的分析,快速定位攻击位置,威胁预警等。 2 使用案例: 1.维基百科使用Elasticsearch提供全文并高亮关键字,以及输入实时(search-as-you-type)和纠错(did-youmean)等建议功能。 2.英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表 的文章的回应。 3.StackOverflow结合全文与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。 4.Github使用Elasticsearch检1300亿行的代码。

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用Python实现一个

领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的功能,试图让家理解的基本原理。 布隆过滤器是领域的一个常见算法,它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要的词并不存在与我的中,那么它可以以很快的速度返回目标不存在。 •利用哈希算法来决定应该存在哪一位,也就是组的 •当一个被加入到布隆过滤器的时候,计算它的哈希值然后把相应的位置为True •当检查一个是否已经存在或者说被过的时候,只要检查对应的哈希值所在的位的 True/Fasle 看到这里,家应该可以看出,如果布隆过滤器返回False,那么一定是没有过的,然而如果返回True,那也不能说一定就已经被过。 倒排表是绝部分的核心功能。

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    用 Python 实现一个

    领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的功能,试图让家理解的基本原理。 布隆过滤器是领域的一个常见算法,它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要的词并不存在与我的中,那么它可以以很快的速度返回目标不存在。 利用哈希算法来决定应该存在哪一位,也就是组的 当一个被加入到布隆过滤器的时候,计算它的哈希值然后把相应的位置为True 当检查一个是否已经存在或者说被过的时候,只要检查对应的哈希值所在的位的 True/Fasle 看到这里,家应该可以看出,如果布隆过滤器返回False,那么一定是没有过的,然而如果返回True,那也不能说一定就已经被过。 倒排表是绝部分的核心功能。

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    之elasticsearch使用篇(一)

    1基础介绍 在上一篇文章《分析elasticsearch(安装篇)》中,斗哥介绍了elasticsearch的基本安装过程,本期,我们将着重介绍elasticsearch的基本使用方法。 (Index):一个就是含有某些相似特性的文档的集合。 例如,你可以有一个用户,一个产品目录的,还有其他的有规则。 一个被一个名称(必须都是小写)唯一标识,并且这个名称被用于通过文档去执行,更新和删除操作。 这个文档用JSON格式表现,JSON是一种普遍的网络交换格式。 在一个或类型中,你可以根自己的需求存储任意多的文档。 下次,将分享的文章是《elasticsearch基本使用篇(二)》。

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    ——Elasticsearch

    01 前言 家先看两个故障,带着问题去思考: 【故障诊断 - 案例 A】首先致看一下分片未分配原因: ? 意味着 Elasticsearch 找到了这个分片在磁盘的,但是由于分片不是最新的,无法将其分配为主分片。 【故障诊断 - 案例 B】分片分配失败,查看日志有如下报错: ? 主分片转发的请求到达副分片,由于是自动生成 id 的,副分片将直接写入该 doc,不做检查。最终导致副分片与主分片 doc 量不一致。 A、B 两个案例的解决方式如何? 磁盘中存在,而集群状态中不存在的称为 dangling index,例如从别的集群拷贝了一个目录到当前集群,Elasticsearch 会将这个加载到集群中,因此会涉及到为 dangling ,导致主分片未分配,这种要观察是否有节点离线,极端情况下只能手工分片陈旧的分片为主分片,这会导致丢失一些新入库的

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    ——ElasticSearch

    意味着 Elasticsearch 找到了这个分片在磁盘的,但是由于分片不是最新的,无法将其分配为主分片。 【故障诊断 - 案例 B】分片分配失败,查看日志有如下报错: ? 主分片转发的请求到达副分片,由于是自动生成 id 的,副分片将直接写入该 doc,不做检查。最终导致副分片与主分片 doc 量不一致。 A、B 两个案例的解决方式如何? 磁盘中存在,而集群状态中不存在的称为 dangling index,例如从别的集群拷贝了一个目录到当前集群,Elasticsearch 会将这个加载到集群中,因此会涉及到为 dangling ,导致主分片未分配,这种要观察是否有节点离线,极端情况下只能手工分片陈旧的分片为主分片,这会导致丢失一些新入库的。 集群 RED 与 YELLOW 是运维过程中最常见的问题,除了集群故障,正常的创建,增加副分片量等操作都会导致集群 RED 或 YELLOW。

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    工具有哪些?

    今天,L氪迹详细整理了一些能够为我们做参考分析的工具,希望能够帮助各位收藏起来,便于日后运到统计工作时使用。 1、狗指(微信指工具介绍:狗指平台是以海量网民行为为基础的分析统计平台,在这里您可以查看全网热门事件、品牌、人物等查询词的热度变化趋势,掌握网民需求变化。 微信指是微信官方提供的基于微信分析的移动端指。 2、百度指 百度工具介绍:百度指是以百度海量网民行为为基础的分享平台。 8、360趋势-分享平台 360趋势工具介绍:360趋势是基于360分享平台。通过指查询,可掌握关键字热度趋势、理解用户真实需求、了解关键字的人群属性。 12、海关百 海关百工具介绍:海关百由全关通信息网编辑整理,为用户提供海关外贸领域信息、服务,包括海关检,海关,海关信息检,海关,海关信息,海关

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    Java:全文Elasticsearch入门

    featured-1140x593.png 是我们日常生活当中非常熟悉的一项功能,各以及各种资讯APP,都会提供功能。 而Elasticsearch 在分布式分析领域,可以说是功能强。 ElasticSearch应用场景 (1)海量分析。当你需要对应用日志、系统日志等进行分析时,可以使用ElasticSearch的聚合功能来实现; (2)站内。 使用ElasticSearch强的分布式能力,直接将其作为仓库产品来使用,可以存储PB级别的结构化或者非结构化,这样可以为上层应用提供强存储能力。 关于Java,全文Elasticsearch入门,以上就为家做了简单的介绍了。

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    海量---

    本文会向家讲述的基本知识以及中文分词的一些方法、然后会做一个小的demo来尝试。让家初步了解的实现。 1.2 分类 包括全文、目录、元、垂直、集合式、门户与免费链接列表等。 本文主要介绍全文,即百度使用的分类。 全文 首先是库中集,的自动信息集功能分两种: 一种是定期,即每隔一段时间(比如Google一般是28天),主动派出“蜘蛛”程序,对一定IP地址范围内的互联网网站进行检 1.3 能解决什么问题 高效查询(运用多种算法查询,查询速率是毫秒级别,无论是千万条还是上亿的) 比较容易,将普通的库切换成比较容易。 1.4 的应用场景 库达到百万级别的时候 要求检时效性、性能要求高,Ms级响应 1.5 Solr 接下来看在平常的互联网中的应用Solr。那么什么是Solr呢?

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    时代

    这意味着买单的时代已经到来。笔者今天想谈谈关于关系的一些看法。注意,离我们太远,这不是谈。 2012年10月沈向阳接受采访时说BING战略是社交、实体(移动)和地图。而现在,BING中国主要方向已变为英文。 1、远离 需要的掌握在谁手里呢? 这两种方式都会增加内容提供者或者的成本,但是付出带来的回报是用户快速得到准确的唯一的答案。 2、挖掘是的机会。 经过十多年的发展,在文本分析、关系发掘、图谱构造、用户语义理解等方面已有丰富的积累。这些技术是挖掘依赖的基本技术。咱们会叫它挖掘。 也可以将金矿卖给或者挖掘公司来挖掘。为金矿买单的同时,必须将自己从加速信息流动的管道,转变为会淘金的人。

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    Python-挖掘-

    Python-挖掘-初识 ? 是通用爬虫的最重要应用领域。 ? 第一步:爬取网页 使用通用爬虫来爬取网页,其基本工作流程与其它爬虫类似,致步骤如下: ① 选取一部分种子 URL,将这些 URL 放入待爬取的 URL 队列。 第二步:存储 通过爬虫爬取到网页后,将存入原始页面库。其中的页面与用户浏览器得到的 HTML 是完全一样的。 蜘蛛在爬取页面时,也做一定的重复内容检测,一旦遇到访问权重很低的网站上有量抄袭、采集或者复制的内容,很可能就不再爬取。 第四步:提供检服务,网站排名 在对信息进行组织和处理后,为用户提供关键字检服务,将用户检的相关信息展示给用户。同时能根页面的 PageRank 值(链接的访问量排名)来进行网站排名。

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    它们都称之为。虽然听起来比较高上。但实际上他们就是用的。但站在方面考虑,实际上会分为两种:结构化和非结构化。 结构化:简单来说,就是有固定格式固定长度的的。 既然是工具包,所以它提供了强的API功能例如: 可扩展的⾼高性能 强⼤,准确,⾼高效的算法 跨平台解决⽅方案 由于它只是一个全文检工具包,所以在使用时,需要我们自行编码。 那为什么还会出现类似Elasticsearch这样的技术呢?答案就像我上面介绍的那样。并不会将所有的全部按照结构化存储,而是按照相应的关键字存储。 除此之外,我们在库中创建时,并不是越多越好。因为如果过多的话,则会影响inster和update的性能。所以,正是因为库有种种这样的原因,才会出现全文存在的必要。 ---- 下面我们介绍一下全文比较适合的应用场景都有哪些: 比较的非结构化。 支持文本量达百万级别。 支持交互式⽂文本的查询。

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    Dataset Search | 专用

    读取文件内容的方式与网页的方式不同。有专家表示,该填补了这一领域的空白,可以极地促进开放运动的发展,这一运动旨在实现的开放利用和重复利用。 Noy 和 Brickley 写道,为了帮助现有集,拥有集的人应该使用一个叫作 Schema.org 的标准化词汇表来「标记」集,Schema.org 是谷歌和另外三个巨头 试验 目前谷歌已经正式对外测试开源,用户在键入集名称或关键信息后,该会给出一系列源列表,每一个源都会有简要的介绍,例如更新日期、作者、版权和内容说明等。 其实浏览这么多源,给出的简介页面就显得非常重要了。我们不需要跳转到每一个集的原地址,仅根简介就能了解该集的概应用领域与内容。如下展示了 COCO 集的简介页面: ? 但是在我们检「SQuAD 2.0」的时候,并没有到斯坦福学发布的机器阅读理解问答集 SQuAD 2.0,也可能是该集太新,还没有被收录。

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    Algolia

    然后我就想到博客还没有这个东西,所以我就打算配置下,不然的话有时候找东西实在太难找了。 (而且也很多人跟我说过,一直咕咕咕罢了QAQ) 搭建的时候呢我试过两个插件,一个是“本地”,而另外一个就是我现在用的“Algolia”。 搭建 搭建成品图 image.png 介绍 本篇目说的是 Algolia 的搭建。 Algolia 是一家为网站与移动应用提供托管式API的初创企业,成立于2012年,总部位于旧金山,曾参加过2014年的YC训练营。 网站或移动应用只需嵌入 简单代码分钟即可实现 功能。 hexo clean && hexo g -d && hexo algolia 此代码,清除缓存,上传,上传直接一步到位啦~ 好了,完了。给我点个赞呗(点锤子)

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    ElasticSearch分布式弹性使用

    从ELK这种系统层的工具到电商平台的核心业务交易系统的设计都需要它来支撑实时分析。比如,商品中心的上千万的sku需要实时,再到海量的在线订单实时查询都需要用到。 es默认内嵌了groovy脚本的功能,还有很多plugin脚本插件,确实不太安全。es刚出来的时候还有groovy漏洞,所以建议在产线的es instance 关掉这个脚本功能。 4.开发 我们进入最后一个环节,所有的东西都准备好了,我们是不是应该操作操作这个强了。come on。 4.2.1.mapping 配置 mapping是es实例用来在index的时候,作为各个字段的操作依。比如,username,这个字段是否要、是否要存储、长度小等等。 在你添加好mappings之后,创建当前的时候必须指定&routing=xxx,参。这有个很的好处就是你可以根不同的业务维度自由调整分片策略。

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    读会

    一般由管理器,器,构建器,文档管理器组成。 管理器,顾名思义是管理带有结构的,负责对的访问。那么是怎么管理的呢? 不可能总是放在内存里,通常来讲是作为二级存储的二进制文件,二级存储可以理解为 硬盘之类的,二进制文件是除了文本文件以外的文件(文本文件是指由ascii码等方式显示的文件)。 器,是负责利用对全文进行,输入是应用层传输过来的,和管理器一起协同查询文档,并以某种方式反馈给用户。 构建器,从文本中生成的组件。 通常而言,构建器会将文本解析成一个个单词序列,再将单词序列转换为结构。 文档管理器,存储着文档,负责取出与查询结果匹配的文档,如果有需要的话会选取一部分作为摘要。 只要根ID的来检库就好,至于自己用文件夹存储呢,还是用mysql之类的库可以自己考虑。 此外,还会有爬虫和排序系统,最出名的当属pagerank。

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    语法

    0x00 前言 语法是一个本该经常使用但是却一直被我忽略工具。它可以在很程度上满足一些特殊需求,比如:渗透时查找网站后台或者上传文件页面等。 目前主要常用的主要baidu、google、bing,每个的语法有细微的差别,但是很多地都非常类似,由于google在国内经常无法访问(比如我现在用了Chromebook,在家里面整笔记时候还没弄好 FQ,就没法用goole),所以baidu依然是最常用所。 0x01 常用语法 1.site 把范围规定在特定的站点中 。但是有时候你需要找一些特殊的文档,特别是针对于专业性比较强的网站合理使用site可以让你取得事半功倍的效果。 中括号、双号或书名号 可精确匹配,缩小范围。

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    其他

    Shodan的介绍可以说是很详细了,对于其他的空间,我就不再详细的去研究了,因为都是差不多的。 Censys 之前对这款的了解并不是很多,曾经在Freebuf上看到过介绍,当然仅仅是介绍而已,可能是因为Censys提供了官方文档(https://censys.io/overview) Censys 我就借着Exploit-DB上的进行一下介绍 我们都知道,Google是一个基于关键字的内容型的,返回的是网站的内容 首先我们明确一下基本规则吧 1. +- + 表示包含 - 表示不包含 这里我就不进行SQL注入尝试了 Exploit-db给我们提供这么多方法其实还是比较适合批量来用,当然你也可以在每一个前面加上 site:hasee.com来进行筛选主机 下面我们就简单一下吧 ---- 对于,我只是对于Shodan详细介绍了,其他几个并没有进行深入探讨,甚至没有进行深入介绍,概就是因为Shodan做的确实很好吧!

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    百度指令

    例如: -返回的则是包含“”这个词,却不包含“”这个词的结果。 三、星号 星号*是常用的通配符,也可以用在中。百度不支持*号指令。 比如在Google 中*其中的*号代表任何文字。返回的结果就不仅包含“”,还包含了“”,“”等内容。 比如:inurl:优化 返回的结果都是网址url 中包含“优化”的页面。由于关键词出现在url 中对排名有一定影响,使用inurl:可以更准确地找到竞争对手。 例如 :allintitle:SEO 优化就相当于:intitle:SEO intitle:优化返回的是标题中中既包含“SEO”,也包含“优化”的页面 八、allinurl 与allintitle 雅虎的反向链接还比较准确,是SEO 人员研究竞争对手外部链接情况的重要工具之一。

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