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入门ClickHouse和Elasticsearch

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使用kettle同步全量数据到Elasticsearch(es)--elasticsearch-bulk-insert-plugin应用

背景为了前端更快地进行数据检索,需要将数据存储到es中是一个很不错的选择。由于公司etl主要工具是kettle,这里介绍如何基于kettle的elasticsearch-bulk-insert-plugin插件将数据导入es。在实施过程中会遇到一些坑,这里记录解决方案。可能会遇到的报错:1、NoelasticSearchnodesfound2、不支持ssl认证(用户名&密码)后文提供解决办法es插件配置这里举个简单例子,将mysql的一张表导入到es中: 表输入比较简单就不介绍了,这里讲下es插件的配置。1、先配置index、type,id(可以不设置)  2、配置ip跟port注意:port

Verilog与FPGA #1 入门:分析一个4位二进制加法计数器

初学FPGA第一天,一遍听课一边总结的笔记分析不一定准确若有错误请务必指出 来源:小明教IC-1天学会verilog(2)_哔哩哔哩_bilibiliVerilogHDL基础知识-百度文库一.分析计数器:从表中看出1.q*应该是q的下一个数值 比如q^n+1和q^n的关系  clk的向上箭头表示时钟上升沿触发2.reset为1时cin中的x意思是无论cin取何值,遇到时钟上升沿时,q*置03.reset为0且cin为0时,遇到时钟上升沿时,q*=q,保持计数4.reset为0且cin为1时,遇到时钟上升沿时,q*=q+1,开始计数5.同步清0指的是当4位达到最大值的时候(2进制的1111,也就

docker 快速入门

下面是自己的理解,可能不精准,但是非常有利于我自己理解和使用docker。这对于普通使用者来说足够了。镜像和容器的区别类似于代码和进程。镜像是我们写的代码,而容器则是运行这个代码发起的进程。所以镜像以文件形式保存在硬盘中,可以独立存在。而容器是个进程,只能靠运行镜像而存在,没有能够脱离于镜像而存在的容器。一份代码可以执行多次产生多个进程,而一个进程只能由确定的一份代码产生。同样的从一个镜像可以发起多个容器,而一个容器肯定只能从一个镜像产生。有了这些基础的认知,我们再来看docker的一些命令就好理解了。镜像命令因为镜像就是文件(而且镜像是只读文件),所以只有一些针对文件的操作:获取,列举,查找

ElasticSearch分布式搜索框架

目录一. ElasticSearch背景1.1Elasticsearch介绍1.2Elasticsearch现状1.3Es最佳实践二. 环境配置安装2.1Elasticsearch安装2.2配置ElasticSearch-head2.3配置Kibana2.4IK分词器依赖支持三.ES功能使用3.1索引库操作3.2类型(type)及映射(mapping)操作四.请求体查询4.1.基本查询4.2.结果过滤4.3.高级查询4.4.查询排序4.5.分页查询五. ElasticSearchJavaAPI客户端5.1客户端开发环境搭建5.2创建索引索引库5.3配置映射5.4文档操作总结一. Elastic

Java访问Elasticsearch报错Request cannot be executed; I/O reactor status: STOPPED

简介使用ES过程中遇到一个Requestcannotbeexecuted;I/Oreactorstatus:STOPPED的异常,大概意思是和server端的连接异常终止了。开始以为是引用的版本不对,或者自己使用问题,后来发现就是因为OOM导致程序宕机,进而引发连接终止。环境功能SpringBoot的程序通过SpringDataElasticsearch访问ES-server获取数据。ES-SERVER版本:7.15.2ES-CLIENTES-CLIENT就是SpringBoot程序,核心pom依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-dat

ElasticSearch中minimum_should_match理解

基于elasticsearch7.6.1和kibana7.6.1本文通过案例进行讲解,希望读者耐心阅读【3.查询】中的内容。1.创建索引PUTgoods{ "mappings":{  "properties":{   "title":{    "type":"text",    "analyzer":"ik_max_word",    "search_analyzer":"ik_smart"   }  } }} 说明:通常情况下,为了提升搜索的效果,ik_max_word和ik_smart两种分词器需要配合使用。即构建索引时用ik_max_word,尽可能多的分词,而搜索时用ik_smart,

ElasticSearch第一讲:ElasticSearch从入门到精通

ElasticSearch第一讲:ElasticSearch从入门到精通业内目前来说事实上的一个标准,就是分布式搜索引擎一般大家都用elasticsearch。本文是ElasticSearch第一讲:ElasticSearch从入门到精通文章目录ElasticSearch第一讲:ElasticSearch从入门到精通1、ES学习建议1.1、为什么学习ES?1.2、学习的建议1.3、ES学习资料1、什么是Elasticsearch?2、如何使用?2.1、创建索引mapping2.2、写入数据3、在商品搜索的应用3.1、说说你们公司es生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引

Selenium之入门

目录一、Selenium简介二、Selenium组成 三、Selenium特点 四、案例演示 4.1java爬虫入门①下载驱动包 ②创建项目并导入依赖  ③入门 4.2相关API①元素选择方式②获取单个元素:driver.findElement③获取多个元素:driver.findElements④输入内容:input.sendKeys("java");⑤元素点击:element.click(); ⑥获取元素属性:nextPageEle.getAttribute("class");⑦获取标签文本内容:titleEle.getText();一、Selenium简介  Selenium是一个用于W

javascript - Angular 和 Elasticsearch 的示例

我正在寻找AngularJS和Elasticsearch使用新的官方客户端库一起工作的工作示例:elasticsearch.angular.js在http://www.elasticsearch.org/blog/client-for-node-js-and-the-browser找到到目前为止,我发现的示例使用备用客户端或不再工作,因为版本之间发生了某些变化。这让AngularJS和Elasticsearch的新手很难上手。具体来说,我正在寻找一个使用官方客户端通过AngularJS访问Elasticsearch的“HelloWorld”。其他人似乎也有同样的问题,因为在官方客户端的

elasticsearch索引按日期拆分和定期删除

1.索引拆分原因如果单个索引数据量过大会导致搜索变慢,而且不方便清理历史数据。例如日志数据每天量很大,而且需要定期清理以往日志数据。例如原索引为sc_all_system_log,现按天拆分索引sc_all_system_log20220902,sc_all_system_log20220903,sc_all_system_log20220904,并且定期清理五天前索引。实现最终效果2022.09.03日志数据存入sc_all_system_log202209032022.09.04日志数据存入sc_all_system_log20220904数据虽然存入了不同的索引中,但是搜索却指向一个索引