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何在Elasticsearch里面使用索引别名

在elasticsearch里面给index起一个aliases(别名)能非常优雅的解决两个索引无缝切换的问题,这个功能在某些场景下非常使用。...比如电商的核心商品索引库,除了实时增量数据外,每天都要重建一遍索引,避免index里面的数据和db里面的数据不一致,因为index分shard了,所以要一个一个的shard做全量替换,直到所有的shard...在es里面index aliases就像是软连接一样,它可以映射一个或多个索引,提供了非常灵活的特性,使用它我们可以做到: (1)在一个运行中的es集群中无缝的切换一个索引到另一个索引上 (2)分组多个索引...,比如按月创建的索引,我们可以通过别名构造出一个最近3个月的索引 (3)查询一个索引里面的部分数据构成一个类似数据库的视图(views) es里面操作索引别名的有两个api命令: _alias 执行单个别名操作...总结: 本文介绍了es里面别名的功能和作用并讲解了如何使用别名,如果我们的索引不确定未来如何使用时,给索引加一个别名是一个不错的选择。

8.5K90

何在spark里面使用窗口函数

在大数据分析中,窗口函数最常见的应用场景就是对数据进行分组后,求组内数据topN的需求,如果没有窗口函数,实现这样一个需求还是比较复杂的,不过现在大多数标准SQL中都支持这样的功能,今天我们就来学习下如何在...虽然有两种形式,但底层原理都一样,借助了spark里面的window算子,我们先来看下纯sql的实现方式,其代码如下: def main(args: Array[String]): Unit =...| ios| 1| 1| 1|+---+----------+-------+-------+----+----------+----------+ 在sql里面也一样...在spark的窗口函数里面,上面的应用场景属于比较常见的case,当然spark窗口函数的功能要比上面介绍的要丰富的多,这里就不在介绍了,想学习的同学可以参考下面的这个链接: https://databricks.com

4.1K51

何在elasticsearch里面使用深度分页功能

es里面提供了两种方式来读取深度分页的数据: (1)离线的读取深度分页数据的Scroll方法 (2)能够用于实时和高并发场景的searchAfter方法(5.x之后) Scroll方式在前面的文章提到过...它的缺点就是维护一个search context需要占用很多资源,而且在快照建立之后数据变化删除和更新操作是不能被感知到的,所以不能够用于实时和高并发的场景。...第一个请求发出之后,我们需要获取第一个请求里面最后一条的数据的date和id,然后把这个信息传送到下一个批次,依次类推直到把所有的数据处理完。...1463538857, "654323"], "sort": [ {"date": "asc"}, {"_id": "desc"} ] } 总结: 本篇文章介绍了如何在...es里面使用深度分页的功能,并对比了scroll和searchAfter的优缺点及不同之处,了解这些知识之后,我们就可以在适合的场景下正确的选择最优的处理方式。

2.5K80

何在 Python 里面精确四舍五入?

在Python 2里面,直接使用 round, 1.125精确到两位小数后为 1.13,而 1.115精确到两位小数后是 1.11。 再来看看Python 3下面的效果: ?...骂完了,我们来说说,在Python 3里面, round这个内置的函数到底有什么问题。...还有更奇怪的,另一个在计算机里面能够精确表示的小数 0.375,我们来看看精确到小数点后两位是多少: >>> round(0.375, 2)0.38 为什么这里又 五入了?...因为在Python 3里面, round对小数的精确度采用了 四舍六入五成双的方式。 如果你写过大学物理的实验报告,那么你应该会记得老师讲过,直接使用四舍五入,最后的结果可能会偏高。...官方文档已经很清楚地说明了,如果你传入的参数为浮点数,并且这个浮点值在计算机里面不能被精确存储,那么它会先被转换为一个不精确的二进制值,然后再把这个不精确的二进制值转换为 等效的十进制值。

4.8K50

【如何在 Pandas DataFrame 中插入一列】

解决在DataFrame中插入一列的问题是学习和使用Pandas的必要步骤,也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 在 Pandas DataFrame 中插入一个新列。...本教程展示了如何在实践中使用此功能的几个示例。...不同的插入方法: 在Pandas中,插入列并不仅仅是简单地将数据赋值给一个新列。...总结: 在Pandas DataFrame中插入一列是数据处理和分析的重要操作之一。通过本文的介绍,我们学会了使用Pandas库在DataFrame中插入新的列。...在实际应用中,我们可以根据具体需求使用不同的方法,直接赋值或使用assign()方法。 Pandas是Python中必备的数据处理和分析库,熟练地使用它能够极大地提高数据处理和分析的效率。

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