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关键词

跨集群 Cross-cluster Search(CCS)

所以,如果ES集群能支持跨集群的话,就可以更好的现集群的横向扩展。于是CCS就是这么应运而生。从ES5.3版本以后,ES引进了一个CCS的功能。我们可以免费使用这个功能。 ,CCS操作首先在远程集群写入一个引作为测试数据image.png然后在本地集群测试一下,如下命令:image.png image.png发现是可以使用的。 这样,我们就可以在本地集群更多的来自其它地方的集群的引了。 是不是很COOL~~更多细节可以参考这里:参考:https:www.elastic.coguideenelasticsearchreference7.2modules-cross-cluster-search.html 三、Kibana上使用CCS 功能还是同样的操作,我们在本地ES集群的kibana上现CCS探 image.png 发现现正常的探是可以的。

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数据源管理 | 引擎框架,ElasticSearch集群模式

ElasticSearch基础功能和用法:MySQL数据全量和增量方式向ES引擎同步Linux系统Centos7环境搭建ElasticSearch中间件SpringBoot2整合ElasticSearch 引擎框架在真正海量数据的业务场景中,ElasticSearch引擎都是需要集群化管理的,几十亿的数据十分常见。 spring: data: elasticsearch: # 集群名称 cluster-name: esmaster # 单节点 # cluster-nodes: en-master:9300 # cluster-nodes 2、对象基于注解管理数据对象。 1、数据列表在discover面板中可以查看列表数据,也可以继续。列表查询?列表?2、开发工具在dev_tools面板中可以执行ElasticSearch相关命令。

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    android功能并将结果保存到SQLite中(代码)

    涉及要点:ListView+EditText+ScrollView效果显示监听软键盘回车执行使用TextWatcher( )时筛选将内容存储到SQLite中(可清空历史记录)监听EditText 的焦点,获得焦点弹出软键盘同时显示历史,失去焦点隐藏软件盘和ListView。 现过程比较简单,都是常用的,这里就不讲解了。代码可直接复制使用。 View v) {deleteData();queryData();}});et_search.setOnKeyListener(new View.OnKeyListener() { 输入完后按键盘上的键 b) { 获得scrollView.setVisibility(View.VISIBLE);} else {市区焦点scrollView.setVisibility(View.GONE);}}}); 框的文本变化时监听

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    Elasticsearch(一)

    显然无论是传统的关系型数据库,还是 NOSQL 数据库都无法现这样的需求,而这里 Elasticsearch 就派上了用场。再来理解全文是什么? 举来说,就是将上面那段话按照语义拆分成不同的词组并记录其出现的频率(专业术语叫构建倒排引),这样当你输入一个简单的关键词就能将其出来。总而言之,Elasticsearch 就是为而生。 01—基本概念1、Near Realtime(近时):Elasticsearch 是一个近时的平台。为什么是近时?在传统的数据库中一旦我们插入了某条数据,则立刻可以到它,这就是时。 反之在 Elasticsearch 中为某条数据构建了引(插入数据的意思)之后,并不能立刻就到,因为它在底层需要进行构建倒排引、将数据同步到副本等等一系列操作,所以是近时(通常一秒以内,无需过于担心 Cluster 和 Node 一定是同时存在的,换句话说我们至少拥有一个由单一节点构成的集群,而在际对外提供引和服务时,我们应该将 Cluster 集群视为一个基本单元。

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    构象(Hyperchem)

    在这里抛砖引玉,以教科书上的环己烯为,讲述构象(confromation search)的使用。其不光Hypercherm可以,Avogadro也可以而且是免费的。 选中四个碳原子,选择菜单select--name selection--other,填上标示名字TORSION1(自己命名)菜单compute--conformational search,在构想的窗口选择 菜单run--start,花上一点时间等等,boat chair 两种构型都出现在列表了。明显chair能量比boat低,而且随机到的次数要多很多 ? 构象是QSAR以及量化计算前的重要准备工作,关键是体现的思路。

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    Android顶部(toolbar)现的详解

    Android顶部(toolbar)现的详解本文介绍两种SearchView的使用情况,一种是输入框和结果不在一个activity中,另一种是在一个activity中。 首先编写toolbar的布局文件 toolbar中图标在menu文件下定义一个布局文件现示代码:

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    隐藏MySQL InnoDB Cluster ReplicaSet

    作者:MiguelAraújo 译:徐轶韬MySQL Router是InnoDB Cluster ReplicaSet的核心组件,可将客户端流量自动路由到数据库组中的正确。 在8.0.21版本中,我们在AdminAPI引入了标记框架,通过它我们能够引入非常需要的功能:隐藏MySQL InnoDB Cluster ReplicaSet为什么要隐藏? 升级维护执行MySQL的滚动升级需要使脱机。但必须注意,可能会产生与该的连接失败。从路由目标候选列表中排除该后,DBA可以安全地使服务器脱机,并确保没有应用程序路由器流量发送到该服务器。? 如果某个滞后,DBA可能希望对应用程序隐藏它,直到它赶上来为止,从而减少了复制滞后。这同样适用于InnoDB Cluster,尽管组复制际上是同步的,并且复制滞后的度量方式有所不同。 结论对于MySQL InnoDB Cluster和ReplicaSet的任何生产部署,隐藏无疑是一项重要功能。它可以执行许多繁琐的任务,而又不会中断客户端的流量,最重要的是,可以进行更复杂的设置。

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    Elasticsearch 快速起步

    简介Elasticsearch 是一个高可靠开源全文与分析引擎,可以让我们时存储、查询、分析海量数据具有安装方便、稳定可靠、快速、时等特点,是当前流行的企业级引擎应用场景示:在线商店中的产品 ,可以使用 Elasticsearch 来存储产品信息,让客户快速的,可以方便的时的自动完成功能数据集,进行趋势分析、统计、监控异常现象 等等,使用 Logstash 采集数据,存储到 Elasticsearch 中,然后就可以、聚合自己感兴趣的内容2. 基本概念Cluster一组 server 集合构成的集群,这些 server 一起存在数据、提供引与功能cluster 是有名字的,默认是 elasticsearch,这个名字很重要,一个 server 只能属于一个 cluster,就是根据这个名字建立关系的,所以名字要规划好,如 logging-dev、logging-prod 分别作为开发、产品环境下的clusterNodecluster 中的一个

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    第28期:引设计(使用全文引)

    ,随后做一个简单的,关键词为“cluster。 自然语言模式:这是默认的模式,所以上面的语句际上这样写,把它命名为SQL1, 这是最优化的写法。 **“相关性”**,指的是被的关键词在每条记录里的匹配程度,相关性越高,的数据越是准则。 比如同时既有mysql 又有oracle的关键词? 比如,要关键词database 不仅会“database, 而且会把包含关键词mysql,oracle的记录也一并

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    lucene(全文)_luceneweb

    由于我没D:optluceneindex,所以不能出东东...下载地址:http:apache.dataguru.cnlucenejava2.9.4lucene-2.9.4-src.zip (包含源码

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    使用Lucene.net创建引,的C#代码示

    ; return View(); } public ActionResult About() { return View(); } 添加引 public ActionResult AddIndex Lucene.Net.Index.IndexReader.IndexExists(indexDirectory); 如果引文件不存在则创建引文件,否则创建引文件 writer = new IndexWriter = null) indexDirectory.Close(); } return RedirectToAction(index); } public ActionResult Search list.Add(new Article() { Id = 4, ClassId = 2, ClassName = 娱乐新闻, Title = Javascript开发《三国志曹操传》-开源讲座(五)-可移动地图的现 Summary { get; set; } public string Score { get; set; } public DateTime CreateTime { get; set; } }} 这段子代码用的

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    k8s践(十):监控工具Weave Scope详解

    Scope可以监控kubernetes集群中的一系列资源的状态、资源使用情况、应用拓扑、scale、还可以直接通过浏览器进入容器内部调试等,其提供的功能包括: 交互式拓扑界面图形模式和表格模式过滤功能功能时度量容器排错插件扩展 createddeployment.appsweave-scope-app createdserviceweave-scope-app createddeployment.appsweave-scope-cluster-agent -58f5b5454-vnckm 11 Running 0 103s NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEserviceweave-scope-app weave-scope-appserviceweave-scope-app edited 4.登录 登录url:http:172.27.9.131:30022 三、使用Weave Scope 1.资源查看的两种方式 以pod为查看资源 8.功能 按容器名 按资源使用

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    Loki中的标签简明指南(译)

    我们围绕Loki的设计初衷是为了保持运营成本和复杂性低,这是通过保持一个非常小的引和利用硬件能力和并行化运算来现的。因此,作为 Loki 的用户或操作者,我们在添加标签之前一定要三思而行。 是的,我们可以这么做,不过在这样做之前应该仔细考虑下,新增的标签是否是用于描述日志,以帮助你缩小范围,如果是那你应当慎重。 这和完全引的解决方案一样快吗?不,它可能不会! 但它的运行(其非常快)却容易得多!让我们看看一个从Grafana Lab上Loki集群的一些际数据。在过去的七天里,它摄入了14TB的数据。 该时间段对应的引使用量约为500MB。14TB日志的引可以装进一个树莓派的内存中。这就是为什么我们注重保持标签集小的原因。也许你的标签只能将范围缩小到100GB的日志数据。不用担心! 运行20个查询器,它们可以以30GBs的速度并行这100GB的数据,这比维护一个14TB的引要便宜得多,因为Loki可以告诉你到底在哪里查找,特别是当你考虑到你可以在查询完成后将查询器关闭,从成本上来看它非常划算

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    SpringBoot2.0 整合 ElasticSearch框架,现高性能引擎

    一、安装和简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文引擎,基于RESTful web接口。 Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级引擎。 93003、体类配置Document 配置 加上了@Document注解之后,默认情况下这个体中所有的属性都会被建立引、并且分词。 sortList) ; return requestLogRepository.findAll(orders) ; } @Override public Iterable search() { 全文关键字 QueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery() .must(QueryBuilders.matchQuery(userName.keyword, 历张)) 不到

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    solr基本概念

    主要功能包括全文检,高亮命中,分面(faceted search),近引,动态集群,数据库集成,富文本引,空间;通过提供分布式引,复制,负载均衡查询,自动故障转移和恢复,集中配置等功能现高可用 Cluster集群:Cluster是一组Solr节点,逻辑上作为一个单元进行管理,整个集群必须使用同一套schema和SolrConfig。2. Node节点:一个运行Solr的JVM。3. 选举可以发生在任何时间,但是通常他们仅在某个Solr发生故障时才会触发。 自动容错近查询时自动负载均衡五、Collection逻辑图? 每个shard的replica被分别存储在三台不同的机器(Solr)中,这样的目的是容灾处理,提高可用性。

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    ElasticSearch 近

    按段随着 按段 的发展,引文档与文档可被的延迟显着下降。新文档可以在数分钟内可被,但仍然不够快。在这里磁盘是瓶颈。 这就是为什么我们说 Elasticsearch 是近:文档更改不会立即对可见,但会在1秒之内对可见。这可能会让新用户感到困惑:他们引文档后并尝试它,但是没有到。 编写测试时手动刷新可能很有用,但在生产环境中不要每次引文档就去手动刷新。它会增大性能开销。相反,你的应用需要意识到 Elasticsearch 的近时的性质,并做相应的补偿措施。 也许你正在使用 Elasticsearch 来引数百万个日志文件,而你更希望优化引速度,而不是近。 { refresh_interval: 1s } 第一个语句禁用自动刷新,第二个语句每秒自动刷新一次; refresh_interval 需要一个持续时间值, 如 1s (1 秒) 或 2m (2 分钟

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    DBSCAN聚类教程:DBSCAN算法原理以及Python

    我们沿着这些附近的点进行广度优先。对于给定的点,我们检查它在半径内有多少个点。如果它的数量少于MinPoints,则此点变为叶子,我们不会继续从中增长群集。 我们将其所有邻居添加到我们广度优先的FIFO队列中。一旦广度优先完成,我们就完成了该集群,我们永远不会重新计算其中的任何一点。我们选择一个新的任意种子点,并增长下一个集群。 如,如果我们将minPoints参数设置为5,那么我们需要至少5个点来形成密集区域。 Python现下面通过Python代码现来帮助大家更好地理解DBSCAN的算法原理,现的重点在于说明算法,如距离的优化计算。详细代码可以参见Github。 Githubhttps:github.comchrisjmccormickdbscanDBSCAN代码现如下:import numpy def MyDBSCAN(D, eps, MinPts): Cluster

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    Android BSearchEdit 结果选择框的代码

    EditText结果下拉框、自动or回调模式、可diy、使用超简便 (EditText search results drop-down box, auto or callback mode, diy maven { url https:www.jitpack.io } }}implementation com.github.YangsBryant:BSearchEdit:1.0.4 #支持自动展示条目 #支持手动展示条目(可自己记录历史数据,可等请求回调后弹出条目) #背景支持颜色,selector,图片等资源属性BSearchEdit属性大全 方法名 属性 build() 参数设置完毕,一定要 build一下 setTimely(boolean timely) 是否自动展示条目,默认true showPopup() 手动弹出条目,当setTimely为true时失效 setTextClickListener

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    干货|自适应大规模邻域算法求解带时间窗的车辆路径规划问题(上)

    前言 不知道大家在使用启发式算法求解车辆路径规划问题时有没有这样的困惑:设计邻域算子在是太太太太难了,邻域算子必须在算子范围以及算子复杂度之间达到平衡,高效的邻域算子又是邻域算法的核心 但同时也存在着它的问题,当邻域逐渐增大的同时,时间复杂度依然是呈指数级上升,以至于当移除的顾客数超过30时,最优解的时间变得无法接受,这时候在探大邻域的时候就同样需要一种启发式的方法,找到邻域中的满意解 ALNS其和VND有很多类似之处,都是通过变换不同的邻域来增大空间,如下图所示:?ALNS ALNS是对LNS的拓展,其设计了一组remove算子和一组insert算子来竞争改进的机会。 举个子大概是这样:原solution:route 1: route 2: 假设要remove的顾客数为5:after remove:route 1:route2:下面具体介绍几种remove算子:1. 算法具体如下:随机选择一个route,然后将route上的顾客分为两个cluster,随机选择一个cluster,然后移除被选择的cluster中的顾客。

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    深入拆解引擎现原理三:

    通过上一篇文章我们了解了‘‘引擎’’是如何创建引的。于是通过引便可以现快速匹配的内容。 拿百度为,我们试着微信公众平台:可以看到匹配结果数高达1000000000个,虽然匹配数量惊人,但百度很智能的将相关度最高的微信公众平台官网排到了首位。那么这种按照相关度排序是如何现的呢? 带着这个问题我们来拆解‘引擎’的最后一环:引01关系判断既然需要排序,那势必要分析这些匹配结果的关系,经过互相比较之后给出相关度的打分,然后得到排序结果。但如何分析文档之间的关系呢? 道理明白了,我们来看看公式:这仅仅只term weight计算公式的简单典型现。现全文检系统的人会有自己的现,Lucene就与此稍有不同。 ,也用向量来表示:Query = {term1, term 2, …… , term N}Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N}我们把所有出的文档向量及向量放到一个

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