Elasticsearch 查询结果默认只显示10条,可以通过设置from及size来达到分页的效果(详见附3),但是 from + size <= 10,000,因为index.max_result_window 默认值是10,000,而 from+ size 必须小于index.max_result_window .因此只能用Scroll取出所有的结果, Scroll相当于传统数据库的游标,具体代码片段如下: SearchResponse scrollResp = client.prepar

scroll pagination.js数据重复加载.分页问题 解决办法 参考资料: http://blog.csdn.net/dyw442500150/article/details/17532425 http://bbs.csdn.net/topics/390624732?locationNum=8 解决数据重复加载,加锁机制,修改源JS文件为: /* ** Anderson Ferminiano ** contato@andersonferminiano.com -- feel free

9.1 基本使用 org.apache.zookeeper.Zookeeper是客户端入口主类,负责建立与server的会话 它提供以下几类主要方法  : 功能 描述 create 在本地目录树中创建一个节点 delete 删除一个节点 exists 测试本地是否存在目标节点 get/set data 从目标节点上读取 / 写数据 get/set ACL 获取 / 设置目标节点访问控制列表信息 get children 检索一个子节点上的列表 sync 等待要被传送的数据 表 1 : ZooKe

速查mysql数据大小 # 1.查看所有数据库大小 mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB') as data from information_schema.TABLES; # 2.查看指定数据库大小 mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB') as data from information_schema.TABLES wher

题目:使用scroll实现Elasticsearch数据遍历和深度分页 作者:星爷 出处: http://lxWei.github.io/posts/%E4%BD%BF%E7%94%A8scroll%E5%AE%9E%E7%8E%B0Elasticsearch%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%81%8D%E5%8E%86%E5%92%8C%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%88%86%E9%A1%B5.html 背景 Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索与分析引擎

关于Hive创建分区目录且能查到数据的三种方法 1. 使用dfs -mkdir 和 dfs -put 分别创建分区目录和上传数据,此时执行msck repair table 表名 命令就能查询到数据 1. 使用dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse-master/pv_log/day=20191115;创建分区目录 2. 使用dfs -put /opt/module/hiveTest/pv_15.log /user/hive/warehouse-master/pv_

福哥答案2020-07-13: 有人觉得第一种方法好,也有人觉得第二种方法好.如果搜索字段远小于显示字段,比如搜索字段为3个,显示字段有20个,这个时候用第一种方法好.es+hbase,一般这样搭配.如果搜索字段跟显示字段接近,或者一条[行记录]的数据量并不大,这个时候用第二种方法好. 回答1:ES 的批量修改和并发控制比较头疼,不如直接用数据库来的舒服,但是如果用了数据库就要做数据同步.视具体场景而定吧. 回答2:我们是第一种方法,ES 只放 ID+列表项+搜索项,列表是 ES 直出,详情 M

目录 1 增删改document的流程 1.1 协调节点 - Coordinating Node 1.2 增删改document的流程 2 查询document的流程 1 增删改document的流程 1.1 协调节点 - Coordinating Node Coordinating Node(协调节点): 客户端随机选择一个Node用来发送操作请求, 这个节点就称为协调节点. 由于每个Node都能计算出Document的存储位置, 所以由哪个Node担任协调节点都是可以的--这对客户端来说是透

一般而言,es返回数据的上限是10000条,如果超过这个数量,就必须使用scroll查询. 所谓scroll查询就类似DBMS中的游标,或者快照吧,利用查询条件,在第一次查询时,在所有的结果上形成了一个快照,然后再分批分次的读取出来. 要完成一个scroll查询分两个阶段: 阶段一:带查询参数 POST /twitter/_search?scroll=1m { , "query": { "match" : { "title" : "el

最近在做一个项目,要从贴图中获取图像数据,查了很多资料,也琢磨很久,获取到的数据都是0.终于在一次偶然的机会,发现了端倪,成功了. 不得不说这"一分灵感"真的很重要 以下是在获取贴图数据时的注意事项: 所有的OpenGL调用都在同一个线程来完成,否则会出现未知的问题(没试过在不同线程调用) 多线程本来就比单线程不好操控,除非对自己的逻辑和代码很有信心,否则,会出什么问题真的很难说 使用FBO提升效率(没试过不用FBO获取) 读取贴图数据的原理是将贴图与缓存绑定,再读取缓存数据,达到读取

本文配置为 ELK 即(Elasticsearch.Logstash.Kibana)5.5.1. Elasticsearch 能够自动检测字段的类型并进行映射,例如引号内的字段映射为 String,不带引号的映射为数字,日期格式的映射为日期等等,这个机制方便了我们快速上手 ELK,但是后期我们经常需要对一些特定的字段进行定制,之前本人有一篇文章进行这方面的尝试Logstash中如何处理到ElasticSearch的数据映射,但对于默认映射规则没有介绍,本文就来探讨一些默认的动态映射规则. 开始之

1.RESTful接口使用方法 为了方便直观我们使用Head插件提供的接口进行演示,实际上内部调用的RESTful接口. RESTful接口URL的格式: http://localhost:9200/index/type/[id] 其中index.type是必须提供的. id是可选的,不提供es会自动生成. index.type将信息进行分层,利于管理. index可以理解为数据库:type理解为数据表:id相当于数据库表中记录的主键,是唯一的. 2.索引文档的创建 将如下一条歌曲信息的数据提交

背景 项目中已提供海量日志数据的多维实时查询,客户提出新需求:将数据导出. 将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本文主要探讨第一步,在es中查询大量数据或者说查询大数据集. es支持的查询数量 es默认支持的查询数量或者说查询深度是10,000. 可以动态修改max_result_window这个参数的设置,默认为10,000. PUT xz-logs/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window&qu

首先,python 多线程不能充分利用多核CPU的计算资源(只能共用一个CPU),所以得用多进程.笔者从3.7亿数据的索引,取200多万的数据,从取数据到构造pandas dataframe总共大概用时14秒左右.每个分片用一个进程查询数据,最后拼接出完整的结果. 由于返回的json数据量较大,每次100多万到200多万,如何快速根据json构造pandas 的dataframe是个问题 — 笔者测试过read_json().json_normalize().DataFrame(eval(pan

应用背景: 1.当你的数据量过大,而你的索引最初创建的分片数量不足,导致数据入库较慢的情况,此时需要扩大分片的数量,此时可以尝试使用Reindex. 2.当数据的mapping需要修改,但是大量的数据已经导入到索引中了,重新导入数据到新的索引太耗时:但是在ES中,一个字段的mapping在定义并且导入数据之后是不能再修改的, 所以这种情况下也可以考虑尝试使用Reindex. Reindex: ES提供了_reindex这个API.相对于我们重新导入数据肯定会快不少,实测速度大概是bulk导入数据

在eclipse中javaEE环境下: 这儿并没有连接数据库,而是将数据存放在map集合中: 将各种架包导入lib下... web.xml文件配置为 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/

本次爬虫所要爬取的数据为京东建材数据,在爬取京东的过程中,发现京东并没有做反爬虫动作,所以爬取的过程还是比较顺利的. 为什么要用WebMagic: WebMagic作为一款轻量级的Java爬虫框架,可以极大的减少爬虫的开发时间 为什么要使用MQ(本项目用的RabbitMq,其他的MQ也可以): 解耦各个模块,实现各个爬虫之间相互独立 项目健壮性,不管是主动还是被动原因(断电等状况)停下了项目,只需要重新读取MQ中的数据就能继续工作 拆分了业务逻辑,使每个模块更加简单.代码易于编写 为什么要用ES

数据库 查看所有数据库 show databases; 使用数据库 use 数据库名; 查看当前使用的数据库 select database(); 创建数据库 create database 数据库名 charset=utf8; 例: create database python charset=utf8; 删除数据库 drop database 数据库名; 例: drop database python; 数据表 查看当前数据库中所有表 show tables; 查看表结构 desc 表名;

1.官方api 1.Scroll概念 Version:6.1 英文原文地址:Scroll 当一个搜索请求返回单页结果时,可以使用 scroll API 检索体积大量(甚至全部)结果,这和在传统数据库中使用游标的方式非常相似. 不要把 scroll 用于实时请求,它主要用于大数据量的场景.例如:将一个索引的内容索引到另一个不同配置的新索引中. 2.Client support for scrolling and reindexing(滚动搜索和索引之间的文档重索引) 一些官方支持的客户端提供了一些

首先,必须吐槽一下,springboot这个elasticsearch包对于elasticsearch的支持十分不友好,目前只支持很低版本的elasticsearch,如果有哪位大牛知道如何兼容更高版本的elasticsearch,欢迎给我留言. es下载地址:https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 我测试的es版本是2.4.5,spring-boot-starter-data-elasticsearch不支持太高版本的elasticsear

在进行es分页查询时,一般都是用sql语句转成es查询字符串,在项目中遇到过不少次返回的数据不是自己所期望的那样时,多半原因是自己的sql拼接的有问题. 解决办法:务必要保证自己的sql语句拼接正确.