转眼间暑假已经过去一大半了,大家有没有度过一个充实的假期呢?小编这两天可忙了,boss突然说发现了一个很有趣的开源求解器:OR-Tools。经过一番了解,小编发现它对于为解决优化问题而烦恼的小伙伴真的非常有用,于是赶紧来和大家分享分享。下面让我们一起来看看OR-Tools到底是何方神圣吧!
社会智能化的发展趋势和日益多元化的实际需求,奠定了物流运输行业对于实现智能规划的需求,车辆路径规划问题是其中的重点研究对象。
大家好,小编最近新学了一个求解器OR-Tools,今天给大家介绍一下如何用OR-Tools求解器求解网络流问题中的最大流问题和 最小费用流问题。
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很久没更新过APS系列文章了,这段时间项目工作确实非常紧,所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识,算是为以后的APS项目积累点基础。看了一些运筹学的书(都是科普级别的)发现原来我目前面对的很多排产、排班、资源分配和路线规划问题,都是运筹学上的典型案例。与此同时,除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外,还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎,这是Google旗下的一个开源求解器,接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章,并与Optaplanner作些关联对比。
最近这几天工作和生活都比较忙碌,公众号没有得到及时的更新,还希望各位读者朋友们多多包涵!作为这几天文章更新不及时的弥补,小码哥决定出血给大家赠送一本我的好朋友"@程序员小灰"撰写的《漫画算法》这本书,没有关注“无敌码农”公众号的,关注后回复“小糖糖”就可以参与活动了!已经关注的直接回复“小糖糖”就可以了!
==navigation== :视图导航的根部标签, ==app:startDestination="@id/home_fragment"== 指定以哪个页面为首页。<navigation> 标签下包含3中子标签。:
到底什么是冷热分离?简单来说,我们会把一些比较新的同时查询要求又比较频繁的数据放在Hot节点上、把一些比较旧的查询比较少的数据放在warm节点上。以达到企业生产环境既能降低成本又能兼顾性能的需求。总之,冷热属性是针对ES集群的数据节点进行配置的。
0、机器学习系统 TensorFlow ★Star 62533 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelie
Elasticsearch 是分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎,一般简称ES。
摘要:本文介绍新一代Segment Routing流量工程(SR-TE)体系 - SR Policy。SR Policy是全新设计的一套SR-TE体系架构,完全不同于传统的基于隧道接口的实现方式。基于SR Policy之上的一系列创新,例如按需下一跳(ODN)、自动引流、灵活算法(Flex-Algo)、原生算法等,极大地拓展了SR-TE的适用范围、简化了部署、优化了性能。基于SR Policy的SR-TE已得到业界的广泛接受,将在5G、多云、物联网中得到广泛的应用。
RocketMQ是一个统一消息引擎、轻量级数据处理平台。 RocketMQ是⼀款阿⾥巴巴开源的消息中间件。2016年11⽉28⽇,阿⾥巴巴向 Apache 软件基⾦会捐赠RocketMQ,成为 Apache 孵化项⽬。2017 年 9 ⽉ 25 ⽇,Apache 宣布 RocketMQ孵化成为 Apache 顶级项⽬(TLP ),成为国内⾸个互联⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬。它使用Java语言开发,在阿里内部,RocketMQ承接了例如“双11”等高并发场景的消息流转,能够处理万亿级别的消息。
次级索引(secondary index),即主键以外的列的索引;由于分区都是基于主键的,在针对有分区的数据建立次级索引时,就会遇到一些困难。
2.WireGuard 系列文章(二):WireGuard 简介 - 快速、现代、安全的 V** 隧道[2]
作者:程序猿(微信号:imkuqin) 猿妹 链接:https://www.itcodemonkey.com/article/329.html(点击尾部阅读原文前往) 本文为大家整理了 Google
官网:https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
知识点:当节点加入和离开集群时,主节点会自动重新分配分片,以确保分片的多个副本不会分配给同一个节点。换句话说,主节点不会将主分片分配给与其副本相同的节点,也不会将同一分片的两个副本分配给同一个节点。 如果没有足够的节点相应地分配分片,则分片可能会处于未分配状态。 由于我的集群就一个节点,即N=1;所以R=0,才能满足公式。
题记 Elasticsearch当清理缓存( echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches )的时候,出现 如下集群健康值:red,红色预警状态,同时部分分片都成为灰色。
最近在做搜索推荐相关的优化,在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料,现在对其中的一部分进行整理和翻译,做一个记录。主要分为三个部分:
分区与副本是很容易混淆的概念,我们这里离清一下两者。 数据分区的每个副本可以存储在多个节点上。这意味着,即使每个记录恰好属于一个分区,它仍然可以存储在几个不同的节点上进行容错。
MongoDB是一种可水平扩展的文档数据库,通过分片来实现水平扩展。分片是将数据库分成多个部分的过程,每个部分都被称为一个分片(shard),这些分片可以存储在不同的服务器上。
1:黄色,表示所有的主分片均可用,但存在不可用副本分片。此时,搜索结果仍然是完整的,但集群的高可用性在一定程度上受到影响,一般会自动恢复。
面试官:想了解应聘者之前公司接触的ES使用场景、规模,有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。 解答: 如实结合自己的实践场景回答即可。 比如:ES集群架构13个节点,索引根据通道不同共20+索引,根据日期,每日递增20+,索引:10分片,每日递增1亿+数据, 每个通道每天索引大小控制:150GB之内。
“cannot allocate because allocation is not permitted to any of the nodes”。
Radix Tree名为压缩前缀树,又名为基数树。听名字,就知道该算法是之前介绍的前缀树的压缩版,也就是具有共同前缀的节点拥有相同的父节点。和前缀树Trie Tree极为相似,一个最大的区别点在于它不是按照每个字符长度做节点拆分,而是可以以1个或多个字符叠加作为一个分支。这就避免了长字符key会分出深度很深的节点。Radix Tree的结构构造如下图所示:
ElasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎,常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统,其中Logstash是ETL工具,Kibana是数据分析展示平台。ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略,ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件,ES结合中文分词的插件会给ES的搜索和分析起到很大的推动作用。ElasticSearch是使用开源全文检索库ApacheLucene进行索引和搜索的,说架构必须和Lucene的一些东西打交道。
跟服务器集群类似,多个 ElasticSearch 运行实例(节点 Node)的组合体是 ElasticSearch 集群。
Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题:“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗?”或者是:“我的ES查询耗时很长,我该怎么做?”
我们在包含一个空节点的集群内创建名为 users 的索引,为了演示目的,我们将分配 3 个主分片和一份副本(每个主分片拥有一个副本分片)
在当今互联网时代,数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据,数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库,但MongoDB比MySQL更为高效,这是为什么呢?
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。官方客户端在Java、.NET(C#)、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr,也是基于Lucene。
提起分布式,不少人能很清晰的阐述paxos、CAP等理论,但我们在遇到一个具体的分布式问题时,很少有人能知道如何做出一个“好”的设计。对于当前的很多分布式数据系统,包括开源的HBase、ElasticSearch等,我们一般只知其然,很少能够知其所以然。因为几乎所有的分布式数据系统,都会根据自身情况,对实际场景做一些假设,有所舍取,这种多样性也增加了我们的理解难度。
本文讲述,如何理解Elasticsearch的分片、副本和路由策略。 1、预备知识 1)分片(shard) Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量,实现这一目标引入分片策略shard。在一个索引index中,数据(document)被分片处理(sharding)到多个分片上。Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性,使得多个分片呈现出一个大索引的样子。 2)副本(replica) 为了提升访问压力过大是单机无法处理所有请求的问题,Elasticsearch集群引入了副本策略r
文档,在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 index、type 和 _id 唯一标识。文档元数据:
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2019年常见ElasticSearch 面试题解析(上)
大家好,我是来自爱奇艺的白帆,视频业务是目前爱奇艺的主营业务,CDN是支撑视频分发的关键系统,视频流技术的发展和高清视频流的应用对视频分发提出了更高的要求。本次分享的主要内容是如何通过内容路由技术的优化来提升CDN系统服务用户的能力。
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ES 是一个近实时的搜索平台,当一个文档写入Lucene后是不能被立即查询到的。Elasticsearch提供了一个refresh操作,会定时地调用lucene的reopen(新版本为openIfChanged)为内存中新写入的数据生成一个新的segment,此时被处理的文档均可以被检索到。refresh操作的时间间隔由refresh_interval参数控制,默认为1s, 可以在写入请求中带上refresh表示写入后立即refresh,另外还可以调用refresh API显式refresh,例如:
本文原来只计划直接翻译OptaPlanner官网一篇关于SolverManager下实时规划的博文《Real-time planning meets SolverManager》,但在翻译过程中,发现该文仅从具体的技术细节上描述使用SolverManager及其相关接口实现在批量规划过程中的实时响应。因此,只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助,对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景,该文并未作深入描述;因而,未能从业务场景到工程实践的角度和过程,来描述批量规划与实时规划的实用意义。
Zabbix 报警 Elasticsearch 集群状态 yellow。查看发现 Elasticsearch 集群出现 unassigned shard。定位发现是由于集群节点磁盘使用率过高超过85% 触发 Elasticsearch 集群对副本分片停止自动分配。
在深入研究动态Nuxt应用程序的复杂性时,从生成页面到实施站点地图和动态组件,很容易忽视robots.txt文件的关键作用。然而,为了在浏览器和Android平台上获得最佳可见性,配置这个经常被忽视的文件是至关重要的。在这篇文章中,我们将解决这一疏忽,并引导我们完成为Nuxt项目配置robots.txt的过程。让我们揭示这个文件的重要性以及它对搜索引擎排名的影响,确保我们的Nuxt应用在数字领域脱颖而出。
去年10月份开始研究相关的协议与资料,中途乱七八糟的事情差点没坚持下来,寒假期间修修补补,上礼拜把Btbook发布了,经过社交网络发布之后,发生了裂变式的分享,上线第三天UV就达到了两万多,也算是对这几个月工作的一点肯定吧。
上篇文章和读者讨论了Elasticsearch中文档的索引API、自动创建索引、版本控制以及操作类型等问题,本文我们继续上文的话题,来看看文档索引的其他知识点。
本节将开始介绍Document API,本节将重点介绍ElasticSearch Doucment Index API(新增索引)。
ES在索引数据时会生成分段(segment,一个segment就是一个完整的lucene倒排索引),分段是不可变的,如果分段中的数据被删除了,实际上只是打了一个删除标志。ES在查询时依然会查询到分段中这些有删除标志的文件,但是在返回结果时会将其过滤。只有在合并分段时,这些文件才会被真正地物理删除,并释放被占用的内存。
公司使用Elasticsearch的场景还是挺多的,打算开个新的坑,写一个关于Elasticsearch的系列,这是第一章。
在 Vue2 中, 0bject.defineProperty 会改变原始数据,而 Proxy 是创建对象的虚拟表示,并提供 set 、get 和 deleteProperty 等处理器,这些处理器可在访问或修改原始对象上的属性时进行拦截,有以下特点∶
强烈建议先读一下本公众号《也浅谈下分布式存储要点》,对ES会有更好的认识。ES融合了倒排索引、行存、列存的诸多特点,已经不再是一个简单的全文搜索引擎。
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