我在Elasticsearch中的增量式的Elasticsearch现在正在失败。我什么都没碰,好像什么都没变,不知道出了什么问题。
我通过以下操作检查了我的Snapshots:GET _cat/snapshots/cs-automated?v&s=id并找到了一个失败的GET _cat/snapshots/cs-automated?v&s=id的细节:
GET _snapshot/cs-automated/adssd....
它显示了这个堆栈跟踪:
java.nio.file.NoSuchFileException: Blob object [YI-....] not fou
我使用Python3在PySpark中使用elasticsearch-py客户端,并且在使用ES和RDD时遇到了一个问题。特别是,我的RDD中的每条记录都是一串文本,我正试图分析它以获取令牌信息,但是当我试图在Spark中的map函数中使用它时,我会遇到一个错误。
例如,它非常好地工作:
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
t = 'the quick brown fox'
es.indices.analyze(text=t)['tokens'][0]
{'end_o
当我第一次创建Logstash jdbc conf文件以将我的MySQL数据导入Elasticsearch时,它工作得很好。但是,突然,相同的文件工作正常,不再工作,并给出一个错误“错误注册插件”。
这是我的sms-logstash.conf文件
input {
jdbc {
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/sms"
# The user we wish to execute our statement as
jdbc_user => "root
我正在构建一个应用程序,该应用程序可以在Elasticsearch中索引一堆文档,并通过布尔查询将文档检索到Spark中进行机器学习。我正试图通过Python通过pySpark和elasticsearch完成这一切。
对于机器学习部分,我需要使用每个文本文档中的标记创建特性。要做到这一点,我需要处理/分析每个文档中典型的东西,如小写,词干,删除停止词等。
因此,基本上,我需要把"Quickly the brown fox is getting away."变成类似"quick brown fox get away"或["quick", "
我正在尝试提交pandas udf的pyspark代码(使用fbprophet...)它在本地提交中运行良好,但在集群提交中出现错误,如
Job aborted due to stage failure: Task 2 in stage 2.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 2.3 in stage 2.0 (TID 41, ip-172-31-11-94.ap-northeast-2.compute.internal, executor 2): java.io.IOException: Cannot run program
&
在我们遗留DWH过程中,我们根据传统RDBMS中的rowid查找重复记录并跟踪重复记录。
对于ex。
select pkey_columns, max(rowdid) from table group by pkey_columns
将仅返回对应最大记录的重复记录。即使当我们识别重复记录时,这也有助于识别/跟踪记录。
在pySpark中有没有类似的东西?如何在dwh到pyspark dwh转换项目中处理此问题?
来自:和
我删除了一个项目,然后转到cli并重新启动,现在它处理了以下内容:
2015.05.08 15:10:57 INFO es[o.s.p.ProcessEntryPoint] Starting search
2015.05.08 15:10:57 INFO es[o.s.s.SearchServer] Starting Elasticsearch[sonarqube] on port 9001
2015.05.08 15:10:58 INFO es[o.elasticsearch.node] [sonar-1431061857323] version[1.4.4],
我正在使用elasticsearch-rails gem开发一个应用程序。根据需要设置文档中提到的所有代码。我的问题是,每当创建新记录时,如何将新记录数据导入到elasticsearch。模型回调没有像预期的那样工作。
include Elasticsearch::Model::Callbacks
谢谢,Aashish