我将事件日志加载到elasticsearch引擎中,并使用Kibana将其可视化。我的事件日志实际上存储在Google Big Query表中。目前,我正在将json文件转储到Google存储桶中,并将其下载到本地驱动器。然后使用logstash将json文件从本地驱动器移动到elastic搜索引擎。
现在,我正试图通过在google大查询和弹性搜索之间建立联系来自动化这个过程。根据我所读到的,我了解到有一个输出连接器,它将来自elastic search的数据发送到Google大查询,但反之亦然。我只是想知道是否应该将json文件上传到kubernete集群,然后在集群和Elastic搜索引
我想构建一个应用程序,其中匹配要求文档中的每个令牌至少包含在查询中一次!
请注意它与标准预期相反。因此,文档现在相当小,而查询可能很长。示例:
文件:
"elastic super cool".
有效的查询匹配将是
"I like elastic things since elasticsearch is super cool"
我设法从弹性搜索中获得匹配标记的数量(也请参阅)。因此,在上面的示例中,3个匹配(= document的长度)意味着查询匹配。
但是我怎样才能把它和同义词结合起来呢??
假设“酷”的同义词是“好”、“好”和“好”。通过使用同义词令牌过滤
Spark版本- 2.2.1。
我已经创建了一个包含64个存储桶的存储器表,我正在执行一个聚合函数select t1.ifa,count(*) from $tblName t1 where t1.date_ = '2018-01-01' group by ifa。我可以看到Spark UI中有64个任务,它们只使用了20个中的4个executor (每个executor有16个核心)。有没有一种方法可以扩展任务的数量,或者这就是存储桶查询应该如何运行(正在运行的核心数量相当于存储桶的数量)?
下面是create table:
sql("""CREATE
我正在试图更好地理解哈希集的内部机制,例如HashSet<T>是如何工作的,以及它们为什么表现出色。我发现了下面的文章,使用存储桶列表实现一个简单的示例。
就我对本文的理解而言(我之前也是这么想的),存储桶列表本身将每个存储桶中的一定数量的元素组合在一起。一个存储桶由散列代码表示,即由在元素上调用的GetHashCode表示。我认为更好的性能是基于存储桶比元素少的事实。
现在我已经编写了以下简单的测试代码:
public class CustomHashCode
{
public int Id { get; set; }
publi