本文主要是想通过以Pytest+Playwright+Allure+BDD框架为demo的项目，介绍项目怎样与Github的持续集成工具GitHubAction进行集成并展示allurereport，如果大家对框架搭建感兴趣，可以参考另一篇文章 自动化框架设计及落地的那些事。1GitHub基础知识1.1GitHubAction是什么首先我们先来了解一下GitHubAction基础知识。GitHubAction是GitHub推出的持续集成的工具，持续集成由很多操作组成，比如获取代码、安装依赖、运行测试、上传测试结果等等。GitHub把这些操作就称为actions。很多的actions在不同的项目

1.什么是大数据狭义（技术思维）：使用分布式技术完成海量数据的处理，得到数据背后蕴含的价值。广义：大数据是数字化时代，信息化时代的基础（技术）支撑，以数据为生活赋能。大数据的核心工作：从海量的高增长、多类别、低信息密度的数据中挖掘出高质量的结果。（海量数据存储、海量数据传输、海量数据计算）2.大数据的核心工作存储：妥善保存海量待处理数据计算：完成海量数据的价值挖掘传输：协助各个环节的数据传输3.大数据的生态存储：ApacheHadoopHDFS、ApacheHBase、ApacheKudu、云平台计算：ApacheHadoopMapReduce、ApacheSpark、ApacheFlink传

一.背景今天下午Redis的cpu占用突然异常升高，一度占用达到了90%，触发了钉钉告警，之后又回到正常水平，跟DBA沟通，他说主要是下面这个语句的问题SCAN0MATCHfastUser:6136*COUNT10000这个语句的执行时长很短，只有10毫秒，主要是利用scan匹配redis的所有key，当时第一反应是有大key。但是查询这个语句匹配的key，发现key的数量只有4个，而且每个key的值也都不多，没有到10kb，不算大key，因为知道keys命令是会遍历查询所有key，而redis是单线程的,当redis包含数百万甚至更多的键时，keys*会导致其他命令阻塞等候，也会导致cpu异

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1.背景介绍1.背景介绍随着互联网的发展，数据的规模越来越大，传统的数据存储和查询方式已经不能满足需求。搜索引擎技术成为了解决这个问题的重要手段。Elasticsearch(ES)是一个基于Lucene的搜索引擎，它具有高性能、可扩展性和易用性等优点。SpringBoot是SpringEcosystem的一部分，它提供了一种简化开发的方式，使得开发人员可以快速搭建和部署应用程序。本文将介绍如何将SpringBoot与Elasticsearch集成，以实现高效的搜索功能。2.核心概念与联系2.1SpringBootSpringBoot是一个用于构建新Spring应用的优秀框架。它提供了一种简化的

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1.背景介绍1.背景介绍Elasticsearch和Redis都是非关系型数据库，它们在存储和查询数据方面有着许多相似之处。然而，它们在功能和性能方面有很大的不同。Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，主要用于文本搜索和分析。Redis是一个高性能的键值存储系统，主要用于缓存和实时数据处理。在现实应用中，Elasticsearch和Redis可以相互整合，以实现更高效的数据存储和查询。例如，可以将Redis作为Elasticsearch的缓存层，以提高查询速度；也可以将Elasticsearch作为Redis的数据分析引擎，以实现更高级的文本处理功能。本文将从以下几个方面

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