Elasticsearch，这个开源的分布式搜索与数据分析引擎，因其强大的全文搜索功能而广受欢迎。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
链接: https://ahmedbesbes.com/end-to-end-ml.html
下周开始，项目中要添加Elasticsearch大数据搜索服务了。并且用kong运行整个项目。开文章，后面用来记录。 安装java JDK 下载地址 需要对应自己所需要的版本 安装 elastics
ElasticSearch 作为一款常见的搜索引擎，在项目中随时会用到。为方便在项目中访问 ElasticSearch，Spring 官方封装了对 ElasticSearch 的支持。通过 Spring Data 的 ElasticSearch 模块，我们可以方便地使用 ElasticSearch。 本文主要涉及的知识点有： ElasticSearch 的使用场景和技术。 spring-data-elasticsearch 中 Operations 和 Repository 相关技术的使用。 如何在 Spr
If you can change your mind, you can change your life.
在企业级项目开发中，大多数公司都会集成Spring来简化开发成本，要使用Spring自然少不了一大堆需要依赖注入的Bean，通常情况下，我们会选择在spring的xml中，配置一些类的实例，比如连接池，或者配置文件初始化类，或者集成duboo时配置一些Service的引用等等。 有些类的实例生成比较复杂，直接在xml中，是没法进行配置的，比如我想在Spring注入ElasticSearch的Client实例，注意（这里并不是使用的spring-data-elasticsearch项目），而是使用原始的E
本文将通过三个层次的监控与运维案例，指导您如何在GPT的智能指导下，提高Elasticsearch集群的可靠性和稳定性。
本文将通过三个层次的安全防护案例，指导您如何在GPT的智能指导下，提升Elasticsearch集群的安全性能。
在数字化时代，数据的价值日益凸显。而如何有效地存储、检索和分析这些数据，成为了开发者们面临的关键问题。
在 django 博客教程中，我们使用了 django-haystack 和 Elasticsearch 进行文章内容的搜索。django-haystack 默认返回的搜索结果是一个类似于 django QuerySet 的对象，需要配合模板系统使用，因为未被序列化，所以无法直接用于 django-rest-framework 的接口。当然解决方案也很简单，编写相应的序列化器将返回结果序列化就可以了。
在项目中，添加 peacetrue-microservice-zipkin 模块，安装启动 Zipkin 服务：
通过以上自我评估，你可以大致了解自己在Elasticsearch方面的技能水平，并根据实际需求制定合适的学习计划和目标。
The brain is like a muscle. When it is in use we feel very good. Understanding is joyous.
本文是The Texas Tribune使用Docker的实战经验总结，概述了他们选择Docker的原因、问题和注意点，值得一看。 以下为原文： 我们The Texas Tribune是Docker的粉丝。在Doker 1.0版本发布之前我们就开始关注它了，自去年6月份Doker发布第一版production-ready代码时就已经将其纳入我们的基础架构中。目前，Docker 已经成为我们平台的主要基础。 我们是一个小型非盈利的新闻机构，主要报道国家层面的政治与政策，以及有一个主新闻网站（www.texas
本文将通过三个层次的性能优化案例，指导您如何在GPT的智能指导下，深入挖掘Elasticsearch性能优化的奥秘。
如果想了解Elasticsearch的内部工作原理，源代码是最终的权威。如果源代码已经下载，那么像IntelliJ IDEA这样功能齐全的集成开发环境（IDE）对于浏览、编辑和调试它非常有用。因此，在这篇博客文章中，我介绍了（1）如何下载Elasticsearch源代码，（2）如何在IntelliJ IDEA中设置Elasticsearch项目，以及（3）如何在IntelliJ IDEA中启动Java调试器。
在项目中后期，如果想调整索引的 Mapping 结构，比如将 ik_smart 修改为 ik_max_word 或者 增加分片数量 等，但 Elasticsearch 不允许这样修改呀，怎么办？
博客提供 RSS 订阅应该是标配，这样读者就可以通过一些聚合阅读工具订阅你的博客，时时查看是否有文章更新，而不必每次都跳转到博客上来查看。现在我们就来为博客添加 RSS 订阅功能。
上班的时候，自己手头的事情处理完了，我除了在掘金摸鱼，就是在知乎逛贴。在我的认知中，知乎是一个高质量论坛，基本上各种“疑难杂症”都能在上面找到相应的专业性回答。但平时逗留在知乎的时间过多，我不知道自己是被知乎上面的精彩故事所吸引，还是为知乎上面的高深技术而着迷。
文章，教程和讲座 MicroPython 为我的房屋供暖 链接: https://www.youtube.com/watch?v=P5nOGKVLIYo 2018年，我从美国搬到爱尔兰，虽然我租的房子
ElasticSearch之前我没有深入去学过，在上家公司也是简单用了一下，本来是想用来做千万级ip库数据缓存的，后面查询耗时就弃用了，也就没有深入去学习。之前看过一些视频，也只是说说怎么去使用而已。
Django By Example 中文版 1 创建一个博客应用 2 为博客添加高级功能 3 扩展你的博客应用 4 创建一个社交网站 5 分享内容到你的网站 6 跟踪用户动作 7 构建在线商店 8 管理支付和订单 9 扩展你的商店 10 构建一个在线学习平台 11 缓存内容 12 构建 API 13 上线 Flask Framework Cookbook 中文版 第一章 Flask 配置 第二章 使用 Jinja2 模板 第三章 Flask 中的数据模型 第四章 视图的使用 第五章 使用 WTForms
学习真的是一件令人开心的事情，上次分享了 Redis 入门的文章后，收到了很多小伙伴的鼓励，比如说：“哎呀，不错呀，二哥，通俗易懂，十分钟真的入门了”。瞅瞅，瞅瞅，我决定再接再厉，入门一下 Elasticsearch，因为我们公司的商城系统升级了，需要用 Elasticsearch 做商品的搜索。
选用django的第三方包djangohaystack。它支持多种全文检索引擎，本项目选择最流行的全文检索引擎之一elasticsearch。
sudo docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0
把服务对象（service）和资源库对象（repository）设计成接口是最常见的。但是这对接口化的认识还远远不够，我们需要更深入地去分析接口化设计和更全面地应用接口化编程。所以我们要讨论的是全面接口化，尤其是对领域模型 接口化的认识。
在本文中，我记录了在 PostgreSQL（使用 Django ORM）和 ElasticSearch 中实现全文搜索 (FTS) 时的一些发现。 作为一名 Django 开发人员，我开始寻找可用的选项来在大约一百万行的标准大小上执行全文搜索。有两个值得尝试的选项：PostgreSQL 和 ElasticSearch。 在深入研究我的发现之前，让我们澄清一下全文搜索 (FTS)（或“搜索”）与数据库过滤器或查询之间的区别。“搜索”涉及从零开始，然后向其中添加结果。数据库过滤从一个集合开始，然后根据条件从中删
通常的情况下我们会把领域模型设计成类（class），但是你有没有想过把领域模型设计成接口（interface）？比如：
数据管理比以往更加复杂，到处都是大数据，包括每个人的想法以及不同的形式:广告 , 社交图谱,信息流 ,推荐 ,市场, 健康, 安全, 政府等等。 过去的三年里，成千上万的技术必须处理汇合在一起的大数据获取，管理和分析; 技术选型对IT部门来说是一件艰巨的任务，因为在大多数时间里没有一个综合的方法来用于选型.
Elasticsearch是一个强大的开源搜索和分析引擎，它可以用于存储、搜索和分析大规模的数据。本文将带您快速入门Elasticsearch，并演示如何在Next.js应用程序中使用Elasticsearch进行全文搜索。
为了防止博客首页展示的文章过多以及提升加载速度，可以对文章列表进行分页展示。不过这需要比较多的文章才能达到分页效果，但本地开发时一般都只有几篇测试文章，如果一篇篇手工添加将会非常麻烦。
搜索是现代软件必备的一项基础功能，而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎。
文章来源于，我在知乎相关话题上的回答。问题大意是：SQLite 和 SQLAlchemy 项目的 Star 比许多学习笔记、面经还要少。
在 HelloDjango 全栈系列教程的第一步——Django博客教程（第二版）中，我们一步步地开发了一个功能完善的个人博客系统。
CMDB 是什么，作为 IT 工程师的你想必已经听说过了，或者已经烂熟了，容我再介绍一下，以防有读者还不知道。CMDB 的全称是 Configuration Management Data Base，翻译下就是配置管理数据库，它存储与管理企业 IT 架构中设备的各种配置信息，它支撑服务流程的运转、发挥着配置信息的价值。在今天，无论是自动化运维、标准化运维、DevOps、甚至是时髦的智能运维，其实都离开不 CMDB，可以说 CMDB 是运维体系的基石，有了配置信息数据库，后面各种标准、流程都可以建立在 CMDB 基础之上，从而实现真正的标准化、自动化、智能化运维，节约运维成本的同时，也降低运维流程混乱带来的操作风险。
最近在学习一个开源的 cmdb 系统 (配置管理系统) ，仓库链接：https://github.com/open-cmdb/cmdb，学习的这个开源项目有以下两原因： 一是 cmdb 不仅在运维领域中有很强的实用价值，也可以用做资产管理系统。 二是它用到的技术栈
在信息爆炸的时代，有效地检索和处理数据变得至关重要。Langchain 和 Elasticsearch 的结合，为我们提供了一个强大的工具，以更智能的方式进行数据检索和分析。
操作Elasticsearch的客户端有很多，SpringBoot也提供了方式去操作，这里介绍另外一种方式去使用Elasticsearch --- JestClient
另外对于入门小白，我强烈推荐这篇Elasticsearch搭建教程给你，小白会碰到的坑，这里都已经写了答案。
在 Elasticsearch 中，可以使用 Painless 脚本来实现一些非标准的处理结果。这些脚本可以直接嵌入到数据处理管道中，但为了使脚本与管道相互独立，还可以将脚本单独存储在 Elasticsearch 中，并在数据摄取管道（Ingest pipeline）中按需调用它们。
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