老板要求做一个用shader渲染图像的Androidapp，毕竟是安卓，恰好OpenGLES也提供了Java接口，Github上大部分代码都是Java实现的，在同一中语言体系下想要画三角等入门还是方便，但其实呢，还是建议用C++来编写OpenGL相关的代码，原因有二：1.OpenGL接口的官方教程是基于C++的，初学者查函数调用很方便；2.我是做图像处理，万一说不好用到类似OpenCV库呢。。。于是，我被折磨了两天入门，这篇博客主要记录一些NDK实现逻辑，以及如何实现一些基于NDK的OpenGL基础渲染效果。ReferenceforOpenGLESbasedonNDK首先，学习OpenGL接口
文章目录1、什么是深度分页（Deeppaging）？1.1ES中`from+size`分页1.2案例解释什么是深分页2、深度分页会带来什么问题？3、`max_result_window`参数4、深度分页问题的常见解决方案？4.1尝试避免深度分页4.2滚动查询：ScrollSearch4.2.1适合场景4.2.2使用4.2.3注意4.2.4清除滚动上下文4.3SearchAfter4.3.1代码4.3.1如何使用searchafter解决大型搜索引擎场景下深度分页问题1、什么是深度分页（Deeppaging）？1.1ES中from+size分页分页问题是Elasticsearch中最常见的查询场
ES部署使用及java接入手册windowsServer下搭建ES环境简介：ES（ElasticSearch）是基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全问搜索引擎，且ES支持RestFulweb风格的url访问。ES是基于Java开发的开源搜索引擎，设计用于云计算，能够达到实时搜索，稳定、可靠、快速。此外，ES还提供了数据聚合分析功能，但在数据分析方面，es的时效性不是很理想，在企业应用中一般还是用于搜索。ES自2016年起已经超过Solr等，称为排名第一的搜索引擎应用。下载运行ES官网下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/el
文章目录Elasticsearch介绍及安装Elasticsearch环境Kibana安装及使用Head插件安装Elasticsearch介绍及安装Elasticsearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。原理：先将数据提交到Elasticsearch数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据的时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。下载文件后解压启动bin文件下的elasticsearch.bat脚本验证是否成功启动打开http://localhost:92
一.简介：Map是一个类似于对象的数据类型与常规对象和Array不同的是，它是“键控集合“它的行为有稍许不同，并且在特定的上下文中使用，它可以提供相当大的性能优势二.案例1.定义Map语法一：构造函数--声明时赋值 参数：a.必须是二维数组，b.二维数组Map单元格是键值对的形式constperson=newMap([['name','秋風落葉'],['age',27],['sex','男']]) 结果展示： 语法二：构造函数--声明后再赋值 书写方式：Map对象.set(键名,数值)constperson=newMap()person.set('name',
一、ES的索引模式入门介绍在ES中，索引是指一组具有相似特征的文档的集合，可以将其看作是数据库中的表。索引模式是指定义索引中文档的结构和属性的过程，类似于数据库中的表结构定义。在ES中，索引模式是以JSON格式定义的，包含了文档的字段、类型、分析器等信息。索引模式的设计对于ES的性能和查询效率有着重要的影响，需要根据实际需求进行优化和调整。如果你需要使用ES进行数据存储和查询，那么索引模式的设计是一个非常重要的环节。二、Kibana中如何新建索引模式背景:使用SpringBoot将数据Sink到ES中，或者使用Flink将数据Sink到ES中需要使用Kibana去看看数据是否正常sink写入，
Docker1.Docker介绍什么是docker：虚拟化容器技术，Docker基于镜像，可以秒级的启动各种容器，每一种容器都是一个完整的运行环境，并且容器之间相互隔离。也就是每创建一个镜像就相当于那个镜像有一个Linux服务。这样即使安装redis、或者MySQL等出错了，也不会影响别的环境。2.操作步骤1.打开Linux终端，卸载旧版本sudoyumremovedocker\docker-client\docker-client-latest\docker-common\docker-latest\docker-latest-logrotate\docker-logrotate\docke
本文主要记录了ES集群启动过程及简单原理，理解它有助于解决或避免集群维护过程中可能遇到的脑裂、无主、恢复慢、丢数据等问题ES集群启动主要分为以下步骤：选举主节点选举集群元信息allocation过程（分片）indexrecovery（数据恢复）一、选举主节点集群启动的第一件事就是选举主节点，因为选举后后续的流程需要由主节点触发。ES的选主算法是基于Bully算法的改进，主要思路是对节点ID排序，取ID最大的节点作为Master，每个节点都运行这个流程。除此之外选举Master还遵循以下三点：参选人数需要过半，到达多数(quorum)后选出临时的主得票数需要过半当探测到节点离开事件时，必须判断当
ES−全名ElasticSearch，不使用传统数据库DDL和DML的SQL语句，ES-全名ElasticSearch，不使用传统数据库DDL和DML的SQL语句，ES−全名ElasticSearch，不使用传统数据库DDL和DML的SQL语句，各版本内容不同，请搭配官网更新文档食用，本文以7.6.2版本为例各版本内容不同，请搭配官网更新文档食用，本文以7.6.2版本为例各版本内容不同，请搭配官网更新文档食用，本文以7.6.2版本为例感谢各位大佬的文章相助转载内容过多就不一一标注了。如若不方案，请联系删除感谢各位大佬的文章相助转载内容过多就不一一标注了。如若不方案，请联系删除感谢各位大佬的文章
本文主要围绕以下两个问题展开：1、通常情况下keyword类型写入时字段超长问题2、设置了ignore_above参数后还存在字段超长问题报错示例：Documentcontainsatleastoneimmenseterminfield=“message”(whoseUTF8encodingislongerthanthemaxlength32766),allofwhichwereskipped.Pleasecorrecttheanalyzertonotproducesuchterms.Theprefixofthefirstimmensetermis:‘[123,34,84,97,98,108,
