文章目录1、下载JDK包至本地,并解压缩2、准备字体库文件，避免日志中文乱码(百度下载)3、选一个你舒服的目录,编写构建脚本4、开始构建镜像1、下载JDK包至本地,并解压缩官网：https://www.oracle.com/java/示例下载地址：wgethttps://download.oracle.com/java/17/latest/jdk-17_linux-x64_bin.tar.gztar-zxvfjdk-17_linux-x64_bin.tar.gz2、准备字体库文件，避免日志中文乱码(百度下载)msyhbd.ttcmsyhl.ttcmsyh.ttcsimsun.ttc3、选一个你
1.from+size浅分页"浅"分页可以理解为简单意义上的分页。它的原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。GETtest_dev/_search{"query":{"bool":{"filter":[{"term":{"age":28}}]}},"size":10,"from":20,"sort":[{"timestamp":{"order":"desc"},"_id":{"order":"desc"}}]}其中，from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的数目。默认from为0，size为10，即所有的查询默
目录前言安装ElasticSearch/ES安装步骤1：准备1.安装docker2.搜索可以使用的镜像。3.也可从dockerhub上搜索镜像。4.选择合适的redis镜像。安装步骤2：拉取ElasticSearch镜像1拉取镜像2查看已拉取的镜像安装步骤3：创建容器创建容器方式1：快速创建容器安装步骤4：运行容器安装步骤5：检查是否安装成功ElasticSearch配置工作目录/WorkingDir设置跨域请求设置JVM内存参数容器设置容器随docker自动启动容器设置IP安装elasticsearch-head其它参考前言TencentOSServer3.1Dockerversion19.
1初识：集群、节点、分片1.1什么是ES ES全称ElasticSearch，是一个基于Lucene的搜索分析引擎，它使用Java编写，提供了一套简单实用的RESTfulAPI来帮助我们实现存储和检索。1.2主要特点 分布式：无需其他中间件，可快速搭建集群，分布式存储和检索； 高可用：提供主分片和副本分片，主从备份；集群支持自动选主； 异步写入：集群本身异步写入；支持客户端通过BulkProcessor 异步批量写入；1.3基本概念 ES和关系型数据库概念的对应关系：RDBMSES数据库集群集群 数据库实例节点数据库（DB）
点击C语言编程核心突破>快速C语言入门VsCode使用makefile进行多文件编译前言一、一个简单的多文件示例二、makefile基本语法三、VsCode使用makefile总结前言要解决问题:C或C++可以多文件编译,意味着需要进行代码组织,为了方便多文件编译,gnu开发了make工具,但问题是这简直又是一种编程语言,为了解决一个问题,又产生另一个问题.在一个问题回答中,我了解了作为新手的我们,对make是如此困惑.想到的思路:从一个最简单的多文件编译,简述makefile的编写,组织C文件.其它的补充:需要更系统的学习,可以查看陈皓巨佬的相关文章.一、一个简单的多文件示例一个问题,mak
我正在为Android开发native应用程序，我正在尝试使用glIsEnabled等功能，这些功能似乎只在OpenGLES1.1中可用。Google的文档声称NDK1.6R1支持OpenGLESv1.1，但函数调用失败并显示“未实现的OpenGLESAPI”，如果我执行glGetString(GL_VERSION)，它会返回“OpenGLES1.0CM”作为版本。因此，如果1.1可用，我必须链接什么才能获得它，或者我还需要更改什么才能获得它？ 最佳答案 如果您想在所有Android设备上运行，您不能指望比OpenGLES1.0更高
数据可视化是创建信息图形表示的过程。随着可视化技术的飞速发展，可以利用强大的可视化工具选择合适的数据可视化图表来展示数据。以下专业人士都应该知道的一些最重要的数据可视化图表。常见数据可视化图表饼图饼图是最常见和最基本的数据可视化图表之一。饼图非常适合说明比例或部分与整体的比较。由于饼图相对简单且易于理解，因此它们最适合可能不熟悉信息或仅对关键要点感兴趣的受众。对于需要对数据进行更全面解释的阅读者来说，饼图在显示复杂信息方面存在不足。条形图条形图是另一种常用且易于使用的数据可视化图表。在这种类型的可视化中，图表的一个轴显示要比较的类别，另一个轴显示测量值。条形图的长度表示每个组如何根据该值进行测
互联网大厂技术-elasticsearch(es)-在数据量很大的情况下（数十亿级别）提高查询效率目录一、问题分析二、问题剖析三、性能优化的杀手锏(filesystemcache)四、数据预热五、冷热分离六、document模型设计七、分页性能优化八、解决方案一、问题分析这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过es，因为啥？其实es性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。你就很懵，每个用户第一次访问都会比较慢，比较卡么？所以你要是
ES的RestFul风格一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要是用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更加简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。一、基本Rest命令说明_cat命令查看ES默认数据获得ES健康值1、命令GET_cat/health对应的就是head可视化界面的下面的信息（换句话说，可视化工具也是不断发送这个health命令，来回显当前数据库的健康值！）查看当前ES下的索引信息1、命令GET_cat/indices?v索引和文档的增删改查创建索引并设置文档字段类型1、命令给索引（数据库表），给表中的字段设置类型PUT/索引{"m
我正在尝试使用OpenGL在Android中整合一个粒子系统。我想要几千个粒子，其中大部分可能在任何给定时间都在屏幕外。它们在视觉上是相当简单的粒子，我的世界是二维的，但它们会移动、改变颜色(不是大小-它们是2x2)，然后我需要能够添加和删除。我目前有一个数组，我迭代它，处理速度变化，管理生命周期(杀死旧的，添加新的)，并使用glDrawArrays绘制它们。但是，对于此调用，OpenGl指向的是单个顶点；我将它glTranslatex到我想要绘制的每个粒子的相关坐标，一次一个，用glColor4x设置颜色，然后用glDrawArrays设置它。它有效，但它有点慢并且只适用于几百个粒子
