情景介绍 公司2000W的数据从mysql 迁移至elasticsearch,以提供微服务.本文基于elasticsearch-py bulk操作实现数据迁移.相比于elasticsearch-dump,自由度更大,并能够进行数据处理. API 原理 让我们先来看一下官方文档给出的栗子 POST _bulk { "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } } {

官方文档地址 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html 1.0.0 设置Elasticsearch 1.1.0 安装Elasticsearch 1.1.1 Linux安装Elasticsearch Linux下,非Docker启动Elasticsearch 6.3.0,安装ik分词器插件,以及使用Kibana测试Elasticsearch 1.1.2 Docker安装Elasticsear

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/Cn9ddkj-cne5pKtfOgNPbg 延申一下,不仅能下载Elasticsearch官方文档,还能下载其他软件的官方文档,详看下图 步骤1:访问:https://zealdocs.org/ 下载软件并安装 步骤2:加载Docsets. 选择Docsets,会弹出一个提示框 步骤3:输入elasticsearch 搜索下载官方文档到本地. 注意一个细节,文档的存储路径是可以配制的. 离线文档呢? 拿走安装包.拷贝离线文档 下

Spring Data Commons 官方文档学习   -by LarryZeal Version 1.12.6.Release, 2017-07-27 为知笔记版本在这里,带格式. Table of Contents 前言 参考文档 1. 依赖 1.1. 使用Spring Boot 进行依赖管理 1.2. Spring框架 2. 使用Spring Data Repositories 2.1. 核心概念 2.2. Query methods 查询方法 2.3. 定义repository int

Es官方文档整理-3.Doc Values和FieldData 1.Doc Values 聚合使用一个叫Doc Values的数据结构.Doc Values使聚合更快.更高效且内存友好. Doc Values的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的.倒排索引的优势在于查找包含某个项的文档,而反过来确定哪些项在单个文档里并不高效.   结构类似如下: Doc      Terms -----------------------------------------------------------

Es官方文档整理-2.分片内部原理 1.集群      一个运行的Elasticsearch实例被称为一个节点,而集群是有一个或多个拥有相同claster.name配置的节点组成,他们共同承担数据和负载压力,当有节点加入或从集群中移除的时候,集群或自动平局分布所有数据.      当一个节点被选举成为主节点时,他哈不负责额管理集群范围内的所有变更,例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等.而主节点不涉及文档级别的变更和搜索操作,所以集群只有一个主节点,即使流量增加,他也不会成为瓶颈.任何节点都可

声明: 根据官方文档选择性的翻译了下,不对请指正 https://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

写在前面 AutoMapper目录: [AutoMapper官方文档]DTO与Domin Model相互转换(上) [AutoMapper官方文档]DTO与Domin Model相互转换(中) [AutoMapper官方文档]DTO与Domin Model相互转换(下) 未完待续... 本篇目录: Flattening-复杂到简单 Projection-简单到复杂 Configuration Validation-配置验证 Lists and Array-集合和数组 Nested mapping

这是2DToolkit官方文档中 Whack a Mole 打地鼠教程的译文,为了减少文中过多重复操作的翻译,以及一些无必要的句子,这里我假设你有Unity的基础知识(例如了解如何新建Sprite等).当前2D Toolkit版本为2.4. 这是一篇系列教程,全文共13节(官方文档为4章,不过为了每节有明确目的,我根据官方文档的标题拆成了13节),下面是本系列教程的所有链接: 2DToolkit官方文档中文版打地鼠教程(一):初始设置 2DToolkit官方文档中文版打地鼠教程(二):设置摄像机

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最近一直没更新博客,业余时间都在翻译Ionic2的文档.之前本来是想写一个入门,后来觉得干脆把官方文档翻译一下算了,因为官方文档就是最好的入门教程.后来越翻译越觉得这个事情确实比较费精力,不知道什么时候能完成,就先把完成的部分放出来,避免其他人再重复劳动了. 地址:https://www.gitbook.com/book/yanxiaodi/ionic2-guide/details 这个文档不是严格的翻译官方文档,开始几章是自己写的.到组件那章基本上就是翻译了,有时候也会加一点自己踩过的坑.我在

开始阅读Kotlin官方文档.先上文档目录.有些内容还未阅读,有些目录标目翻译还需琢磨琢磨.后续再将具体内容的链接逐步加上. 文档链接:https://kotlinlang.org/docs/kotlin-docs.pdf 网页链接:https://kotlinlang.org/docs/reference/ 1. 入门1.1.基本语法1.1.1. 定义包1.1.2. 定义函数1.1.3. 定义局部变量1.1.4. 使用字符串模板1.1.5. 使用条件表达式1.1.6. 使用nullable值检

我们在前一篇文章微软新神器-Power BI,一个简单易用,还用得起的BI产品中,我们初步介绍了Power BI的基本知识.由于Power BI是去年开始微软新发布的一个产品,虽然已经可以企业级应用,但还在不断更新中,功能也在不断加强中,目前世面上的电子书和教程也几乎没有,所以本博客将持续提供相关咨询,以及原始整理的官方文档资料,以及会不断翻译以及制作中文版的学习资料,个人也在摸索之中,有不足,还请大家指正. 本文原文地址:一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(1)Power BI

我们在文章: 一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(1)Power BI初步介绍中,我们介绍了官方入门文档的第一章.今天继续给大家介绍官方文档中,如何获取数据源的相关内容.虽然是英文,但又图像,还比较容易理解. 由于Power BI是去年开始微软新发布的一个产品,虽然已经可以企业级应用,但还在不断更新中,功能也在不断加强中,目前世面上的电子书和教程也几乎没有,所以本博客将持续提供相关咨询,以及原始整理的官方文档资料,以及会不断翻译以及制作中文版的学习资料,个人也在摸索之中,有不足,

我们前2篇文章:一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(1)Power BI初步介绍 和一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(2)获取源数据 中,我们介绍了官方入门文档与获取数据等基本知识.今天继续给大家介绍官方文档中,最核定的一个步骤,建模,不管是在Power BI还是在Tableau中,建模都是一个必不可少的步骤,包括传统的Power Privot中,也需要建模这个过程.建模的过程是一个不断演变和需要不断总结经验的过程,和我们传统的关系类型数据库设计有一些类似. 本

在前面的系列文章中,我们介绍了官方有关获取数据,以及建模的原始文档和基本介绍.今天继续给大家介绍官方文档中,有关可视化的内容.实际上获获取数据和建模更注重业务关系的处理,而可视化则关注对数据的解读.这是我的理解,因为可视化的手段非常丰富,在面对大量的数据和模型,如何从中提取重要的关系,发现重要的数据趋势,并来指导生产和业务开展,这个才是体现数据价值的地方.可视化虽然很简单,但过程非常体现你对业务的理解和发现问题的思路,并不是一个拖动图表的过程.这一块内容非常多,以后有机会再根据实际案例来一步步掌

我们几篇系列文章中,我们介绍了官方入门文档与获取数据等基本知识.今天继续给大家另外一个重点,探索数据奥秘.有了数据源,有了模型,下一步就是如何解析数据了.解析数据的过程需要很多综合技能,不仅仅是需要掌握Power BI的功能要点,熟练的利用一些新功能来提高效率,同时还需要合理的利用仪表盘,以及合理的调整对象,同时作为一个完整的应用,必须掌握数据刷新和同步的技巧,避免做重复工作. 本文原文地址:一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(5)探索数据奥秘 Power BI系列文章地址:微软

今天介绍了官方入门文档中有关PowerBI和Excel的知识.前几篇入门文档有点仓促,加上最近时间的研究,会有更多技巧性和入门型的文章或者视频发布,最后2篇入门文档将更加详细一点,因为部分文章进行简单的翻译. 本文原文地址:一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(6)Power BI与Excel Power BI系列文章地址:微软Power BI技术文章与资源目录 1.系列文章说明 一起学微软Power BI系列 文章将分为 官方文档,文档翻译,中文入门教程,中文视频教程和案例等内容