所以有一个ML研究领域正在研究这个问题，基于该领域的研究，本文将讨论6种方法，使模型可以在保持旧的性能的同时适应新数据，并避免需要在整个数据集(旧+新)上进行重新训练。...这样做的目的是训练这些提示来表示新的任务，同时保持旧的模型不变，这里提示的很小，大概每个提示只有20个令牌。...要使此方法成为值得考虑的方法，它必须能够在旧数据上保留老模型> 80%的性能，同时提示也应该帮助模型在新数据上获得良好的性能。 这种方法的缺点是需要使用提示池，这会增加额外的时间。...因为数据集的关键信号被提炼并浓缩为更小的数据集，我们对新数据的训练只需要提供一些提炼的数据以保持旧的性能。 在此示例中，我将数据蒸馏应用于密集检索（文本）任务。...最后说明的一点是：要使这些方法有价值，它们应该在旧数据和新数据上同时获得良好的性能 。
数据迁移稍有不慎，便会造成新系统不能正常运行，而迁移过多垃圾数据，将有可能使新ERP系统运行缓慢、甚至瘫痪。 ? 下面主要从数据继承整合的角度，来阐述ERP升级替换过程中的一些焦点问题。...1 在进行新旧ERP系统替换的过程中，企业CIO除了要对新ERP系统进行项目需求、规划、实施、解决用户应用习惯以及开发相关接口外，还要认真考虑历史数据的导入问题。...对于ERP替换过程中的历史数据，并不是所有的数据都可以平滑过渡到新的ERP系统之中，尤其是对不同厂商的ERP系统替换，原有数据的利用率非常低。...其实施的前提是，这些数据能够通过其它数据产生。 4 最后，特别要说明的是，在实际ERP数据迁移过程中，同时采用通过工具迁移和手工录入方式可能更为合理，即少量数据通过手工导入，大量数据通过工具迁移。...另外，在对旧ERP系统数据迁移完成后，用户还需要对迁移后的数据进行校验。而检验的指标应包括数据的准确性、有效性、一致性三部分，迁移后的数据只有完全符合标准，才能称得上是完美的替换升级。
随着零售业持续加速扩张，商户们也急于寻找大数据在零售业中的最佳用例。 根据财经网站Kiplinger报道，2017年，光是零售业销售额就有望增长3.5%，电子商务则持续大幅迈进，预期增幅15%。...从日志文档、交易信息，到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇，助其在一个日益扩张的行业领域内，实现空前的价值与竞争优势。...为更好地理解大数据分析在零售业发挥的价值，我们不妨看看以下五个用例，眼下，它们正在多家领先的零售企业中发挥作用。 ?...要发掘顾客行为数据中隐藏的洞见——不论这些数据是结构化还是非结构化的——数据工程是关键。因为，你可以同时汇总并分析所有数据，进而得到所需洞见，以提升客户获取率与忠诚度。...在一个加速扩张的市场中，零售企业要维持竞争优势，就有必要寻求创新手段，主动利用新的大范围的数据来源，这一点正变得愈加重要。在数据的帮助下，零售商可以深入理解顾客数据，进而获取宝贵的商业洞见。
本文是Meltwater的工程师结合工作中实践，分享了Elasticsearch调优秘笈，以及要绕过的一些陷阱。...Elasticsearch 1.X中使用默认的bitset作为缓存，对于稀疏结果来说开销非常大，不过在Elasticsearch 2.X中已经做了优化。...起初打算使用不同层级的数据，在较慢的磁盘上存储较旧的数据，但是由于我们只有相关的较低量级旧于15个月的数据（只有编辑数据，因为我们丢弃了旧的社交数据），然而这并未奏效。...同时也让不同类型的数据保存在不同的索引库中，以便诸如社论文档和社交文档类数据最终位于不同的每日索引库中。这样可以在需要的时候只丢弃社交索引，并增加一些查询优化。每个日索引运行在两个分片中的一个。...从 Elasticsearch 来看分布式系统架构设计 超详细的Elasticsearch高性能优化实践 MySQL从零到一解读增量同步数据到elasticsearch canal adapter方式(
快速检查集群的健康状况 快速查看集群中有哪些索引 简单的索引操作 商品的CRUD（Document的CRUD） 新建索引 新增文档 查询文档 Kibana方便我们查询索引中的数据 修改文档（全局替换操作...它的特点有：分布式、零配置、自动发现、索引自动分片、索引副本机制，REST风格接口、多数据源、自动搜索负载等等。 ● Logstash：Logstash基于Java开发，是一个数据抽取转换工具。...● ES的Document用JSON数据格式来表达。...● 原则：类似数据放在一个索引中。和数据库中的表的定义规则类似。如图书信息放在book索引中，员工信息放在employee索引中。各个索引存储和搜索互不影响。 ● 定义规则：英文小写。...○ Java程序根据id去ES集群中查询到对应的文档数据，如果查询到，那么就将从ES集群中查询到的对应的文档数据替换用户发送数据的指定字段的值。 ○ Java程序将替换后的数据发送到ES集群中。
如 果 想 修 改 字 段 的 映 射 ， 首 先 需 要 新 建 一 个 索 引 ， 然 后 使 用Elasticsearch的reindex功能将旧索引复制到新索引中。...不过，直接重命名字段时，使用reindex功能会导致原来保存的旧字段名的索引数据失效，这种情况该如何解决？...一般而言，会先保留旧的字段，然后直接添加并使用新的字段，直到新版本的代码全部稳定运行后，再找机会清理旧的不用的字段，即分成两个版本完成修改需求。...1）当新的Document被创建时，数据首先会存放到新的Segment中，同时旧的Document会被删除，并在原来的Segment上标记一个删除标识。...陷阱二：Elasticsearch宕机恢复后，数据丢失 上一小节中提及每隔1秒（根据配置）Memory Buffer中的数据会被写入Segment中，此时这部分数据可被用户搜索到，但没有持久化，一旦系统宕机
如 果 想 修 改 字 段 的 映 射 ， 首 先 需 要 新 建 一 个 索 引 ， 然 后 使 用Elasticsearch的reindex功能将旧索引复制到新索引中。...不过，直接重命名字段时，使用reindex功能会导致原来保存的旧字段名的索引数据失效，这种情况该如何解决？...一般而言，会先保留旧的字段，然后直接添加并使用新的字段，直到新版本的代码全部稳定运行后，再找机会清理旧的不用的字段，即分成两个版本完成修改需求。...1）当新的Document被创建时，数据首先会存放到新的Segment中，同时旧的Document会被删除，并在原来的Segment上标记一个删除标识。...◆ 陷阱二：Elasticsearch宕机恢复后，数据丢失 上一小节中提及每隔1秒（根据配置）Memory Buffer中的数据会被写入Segment中，此时这部分数据可被用户搜索到，但没有持久化，一旦系统宕机
3）若存在多个消费者同时有迁移动作的情况，就涉及并发性的问题，这与前一场景冷热分离中的并发性处理逻辑类似，这里不再赘述。 结合以上处理过程，再分析一下前面的两个MQ宕机场景。...比 如 在 这 个 项 目 中 ， 设 计 架 构 方 案 时 选 用 了Elasticsearch，之所以这样，除Elasticsearch对查询的扩展性支持外，最关键的一点是团队对Elasticsearch...举一个例子：假设更新工单的操作可以在100毫秒内完成，但是将新的工单同步到Elasticsearch需要2秒，那么在这2秒内，如果用户去查询，就可能查询到旧的工单数据。 这里分享两种解决思路。...◆ 历史数据迁移 新的架构方案上线后，旧的数据如何适应新的架构方案？这是实际业务中需要考虑的问题。...3）将工单的查询数据存储在Elasticsearch中。因为Elasticsearch是一个分布式索引系统，天然就是用来做大数据的复杂查询的。
ElasticSearch作为一款开源的全文搜索引擎在如今的软件开发得到了越来越广泛的应用，在业务功能开发方面，可以选用ElasticSearch提供比数据库查询更强大的搜索方式，同时基于搜索结果评分（...ES索引更改后怎样做无缝重建 ES索引更改发生在ElasticSearch 索引结构发生变化，比如随着业务的发展对Type中字段的增减以及字段类型的更改，或者发生在ES版本升级带来的结构变化时，例如ES...服务升级中：发布新服务V2，负载均衡依旧指向旧服务，此时存在新旧服务同时存在 服务升级完成：新服务V2启动完成，负载均衡切换指向，将访问流量导向新服务V2 服务升级完成：负载均衡切换指向后停掉旧服务...执行全量数据导入 切换对外别名指向 一个别名可以指向多个索引，所以我们在添加别名到新索引的同时必须从旧的索引中删除它。...DELETE /test_v1 开启增量更新 这样在升级过程中的数据库中有更新的记录将会在新索引上同步
Elasticsearch X-Pack 6.0.0 发行说明 Elasticsearch 6.0.0 部分亮点如下： 无宕机升级： 使之能够从 5 的最后一个版本滚动升级到 6 的最后一个版本，不需要集群的完整重启...5.x 中创建的 Indices ，但不能读取在 2.x 中创建的 Indices 。...不同的是，现在不必重新索引所有的旧 Indices ，你可以选择将其保留在 5.x 群集中，并使用跨群集搜索同时在 6.x 和 5.x 群集上进行搜索。...迁移助手 Kibana X-Pack 插件提供了一个简单的用户界面，可帮助重新索引旧 Indices ，以及将 Kibana、Security 和 Watcher 索引升级到 6.0 。 ...你还应该查阅弃用日志，以确保您没有使用 6.0 版中已删除的功能。 使用序列号更快地重启和还原 6.0 版本中最大的一个新特性就是序列 ID，它允许基于操作的分片恢复。
2、Elasticsearch写入核心概念 2.1 索引 index Elasticsearch中的“索引”有点像关系数据库中的数据库。 它是存储/索引数据的地方。...2.5 translog日志文件: 为了防止elasticsearch宕机造成数据丢失保证可靠存储，es会将每次写入数据同时写到translog日志中。 translog还用于提供实时CRUD。...合并过程还会清除这些旧的已删除文档。 3、Elasticsearch写入步骤拆解 步骤1：新document首先写入内存Buffer缓存中。...index buffer之后，与此同时会将操作记录在translog之中，当发生refresh时ranslog中的操作记录并不会被清除，而是当数据从filesystem cache中被写入磁盘之后才会将...1、当新的文档写入后，写入 index buffer的同时会写入translog。
数据量 每天都有数量相当庞大的新闻和微博产生；在高峰期需要索引大约300多万社论文章，和近1亿条社交帖子数据。其中社论数据长期保存以供检索（可回溯到2009年），社交帖子数据保存近15个月的。...Elasticsearch 1.X中使用默认的bitset作为缓存，对于稀疏结果来说开销非常大，不过在Elasticsearch 2.X中已经做了优化。...起初打算使用不同层级的数据，在较慢的磁盘上存储较旧的数据，但是由于我们只有相关的较低量级旧于15个月的数据（只有编辑数据，因为我们丢弃了旧的社交数据），然而这并未奏效。...索引结构 因为我们的数据和查询都是基于时间序列的，所以使用了 time-based indexing（http://suo.im/547GbE）， 类似于ELK (elasticsearch, logstash...同时也让不同类型的数据保存在不同的索引库中，以便诸如社论文档和社交文档类数据最终位于不同的每日索引库中。这样可以在需要的时候只丢弃社交索引，并增加一些查询优化。每个日索引运行在两个分片中的一个。
Elasticsearch 1.X 中使用默认的 bitset 作为缓存，对于稀疏结果来说开销非常大，不过在 Elasticsearch 2.X 中已经做了优化。...起初打算使用不同层级的数据，在较慢的磁盘上存储较旧的数据，但是由于我们只有相关的较低量级旧于15个月的数据（只有编辑数据，因为我们丢弃了旧的社交数据），然而这并未奏效。...4.索引结构 ---- 因为我们的数据和查询都是基于时间序列的，所以使用了 time-based indexing ，类似于ELK (elasticsearch, logstash, kibana) stack...同时也让不同类型的数据保存在不同的索引库中，以便诸如社论文档和社交文档类数据最终位于不同的每日索引库中。这样可以在需要的时候只丢弃社交索引，并增加一些查询优化。每个日索引运行在两个分片中的一个。...这会比较耗时，尤其是在删除数百个索引时。我们希望新版本的 Elasticsearch 能优化这一点，首先从 ES 2.0支持仅发送集群状态的差分数据 这一特性开始。
Elasticsearch 1.X中使用默认的bitset作为缓存，对于稀疏结果来说开销非常大，不过在Elasticsearch 2.X中已经做了优化。...起初打算使用不同层级的数据，在较慢的磁盘上存储较旧的数据，但是由于我们只有相关的较低量级旧于15个月的数据（只有编辑数据，因为我们丢弃了旧的社交数据），然而这并未奏效。...4.索引结构 ---- 因为我们的数据和查询都是基于时间序列的，所以使用了 time-based indexing，类似于ELK (elasticsearch, logstash, kibana) stack...同时也让不同类型的数据保存在不同的索引库中，以便诸如社论文档和社交文档类数据最终位于不同的每日索引库中。这样可以在需要的时候只丢弃社交索引，并增加一些查询优化。每个日索引运行在两个分片中的一个。...这会比较耗时，尤其是在删除数百个索引时。我们希望新版本的Elasticsearch能优化这一点，首先从ES 2.0支持仅发送集群状态的差分数据 这一特性开始。
数据量 ---- 每天都有数量相当庞大的新闻和微博产生；在高峰期需要索引大约300多万社论文章，和近1亿条社交帖子数据。...Elasticsearch 1.X中使用默认的bitset作为缓存，对于稀疏结果来说开销非常大，不过在Elasticsearch 2.X中已经做了优化。...起初打算使用不同层级的数据，在较慢的磁盘上存储较旧的数据，但是由于我们只有相关的较低量级旧于15个月的数据（只有编辑数据，因为我们丢弃了旧的社交数据），然而这并未奏效。...索引结构 因为我们的数据和查询都是基于时间序列的，所以使用了 time-based indexing（http://suo.im/547GbE）， 类似于ELK (elasticsearch, logstash...同时也让不同类型的数据保存在不同的索引库中，以便诸如社论文档和社交文档类数据最终位于不同的每日索引库中。这样可以在需要的时候只丢弃社交索引，并增加一些查询优化。每个日索引运行在两个分片中的一个。
2、Elasticsearch 的基本概念： （1）index 索引：索引类似于mysql 中的数据库，Elasticesearch 中的索引是存在数据的地方，包含了一堆有相似结构的文档数据。...的同时，将数据写入 translog 日志文件中，在机器宕机重启时，es 会自动读取 translog 日志文件中的数据，恢复到 memory buffer 和 Filesystem cache 中去...中目前所有的数据都 fsync 到磁盘文件中； 删除旧的 translog 日志文件并创建一个新的 translog 日志文件，此时 commit 操作完成 三、ES的更新和删除流程： 删除和更新都是写操作...（2）如果是更新操作，就是将旧的 doc 标识为 deleted 状态，然后创建一个新的 doc。...，这里会写一个 commit point ，标识所有新的 segment 文件，然后打开 segment 文件供搜索使用，同时删除旧的 segment 文件 四、ES的搜索流程： 搜索被执行成一个两阶段过程
2、Elasticsearch 的基本概念： **（1）index 索引：**索引类似于mysql 中的数据库，Elasticesearch 中的索引是存在数据的地方，包含了一堆有相似结构的文档数据。...的同时，将数据写入 translog 日志文件中，在机器宕机重启时，es 会自动读取 translog 日志文件中的数据，恢复到 memory buffer 和 Filesystem cache 中去...中目前所有的数据都 fsync 到磁盘文件中； 删除旧的 translog 日志文件并创建一个新的 translog 日志文件，此时 commit 操作完成 三、ES的更新和删除流程： 删除和更新都是写操作...（2）如果是更新操作，就是将旧的 doc 标识为 deleted 状态，然后创建一个新的 doc。...，这里会写一个 commit point ，标识所有新的 segment 文件，然后打开 segment 文件供搜索使用，同时删除旧的 segment 文件 四、ES的搜索流程： 搜索被执行成一个两阶段过程
常规解决方法： 根据最新的 Mapping 结构再创建一个索引 将旧索引的数据全量导入到新索引中 告知用户，业务要暂停使用一段时间 修改程序，将索引名替换成新的索引名称，打包，重新上线 告知用户，服务可以继续使用了...，并说一声抱歉 我认为最大的弊端就是：需要修改替换程序，甚至有时候还得告知用户暂停使用业务。...三、具体操作 如何在零停机（该索引所用到的程序不停止运行）的前提下，修改索引的 Mapping 字段类型呢？...可大体分为三步： 1、步骤一：复制数据 使用 reindex 操作来将旧索引（dynamic_data_v2）的数据完全复制到新索引（dynamic_data_v5）上： POST _reindex {...但也有个别情况：Elasticsearch 允许我们 将字段添加到索引现有的 Mapping 结构中 或 更改现有字段的仅搜索设置。
磁盘fsync，所有在内核文件系统中的数据等待被写入到磁盘，来保障它们被物理写入。 3.新的segment被打开，使它包含的文档可以被索引。 4.内存中的buffer将被清理，准备接收新的文档。...删除和更新 segments是不变的，所以文档不能从旧的segments中删除，也不能在旧的segments中更新来映射一个新的文档版本。...3.Figure26，一旦merge完成，旧的segments将被删除 新的segment被flush到磁盘 一个新的提交点被写入，包括新的segment，排除旧的小的segments 新的segment...首先，我们往新创建的索引中添加一个新的文档，命令如下： curl -XPOST localhost:9200/test/test/1 -d '{ "title": "test" }' 接下来，我们在替换文档的同时查找该文档...更新索引并且将改动提交 从 第1章 介绍ElasticSearch 的 介绍Apache Lucene一节中，我们已经了解到，在索引过程中，新添加的文档都是写入到段(segments)中。
磁盘fsync，所有在内核文件系统中的数据等待被写入到磁盘，来保障它们被物理写入。 3.新的segment被打开，使它包含的文档可以被索引。...通过这种方式，新的文档轻量的可以被添加到对应的索引中。 删除和更新 segments是不变的，所以文档不能从旧的segments中删除，也不能在旧的segments中更新来映射一个新的文档版本。...3.Figure26，一旦merge完成，旧的segments将被删除 新的segment被flush到磁盘 一个新的提交点被写入，包括新的segment，排除旧的小的segments 新的segment...首先，我们往新创建的索引中添加一个新的文档，命令如下： curl -XPOST localhost:9200/test/test/1 -d '{ "title": "test" }' 接下来，我们在替换文档的同时查找该文档...更新索引并且将改动提交 从 第1章 介绍ElasticSearch 的 介绍Apache Lucene一节中，我们已经了解到，在索引过程中，新添加的文档都是写入到段(segments)中。
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