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elasticsearch索引建立过程

开篇  怀着佛系心态写的文章,因为发现心急依然看不懂代码,所以只能安慰自己佛系一点,这篇文章希望能够把elasticsearch的index的创建过程讲清楚(包括index但不包括doc的添加过程),希望能够有帮助。

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Java面试整理《下》

记录下整理的面试题,我将其分为Java语言部分(JavaSE、JavaEE等官方方面),非Java语言部分(数据库,WEB前端,redis,框架等技术方面)。

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MPT的基本操作

本节的所有内容均来自参考文档,因为对MPT树增删改查等操作的逻辑是固定的,只做了少量的改动。 Merkle Patrcia Tree的基本操作包括Get、Insert、Update、Delete、Commit,和DB的增删改查非常类似。

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HBase行键设计

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elasticsearch插件二—— kibana插件安装详解(Elasticsearch教程09)|MVP讲堂

横扫你学习 Elasticsearch 的诸多疑惑,让你少走半年弯路!

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elasticsearch 索引存储深入详解(Elasticsearch教程03)|MVP讲堂

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零距离接触阿里云时序时空数据库TSDB

最近,Amazon新推出了完全托管的时间序列数据库Timestream,可见,各大厂商对未来时间序列数据库的重视与日俱增。阿里云TSDB是阿里巴巴集团数据库事业部研发的一款高性能分布式时序时空数据库(面向智联网领域),在即将过去的2018年,我们对TSDB进行了多次的系统架构改进,引入了倒排索引、无限时间线支持、时序数据高压缩比算法、内存缓存、数据预处理、分布式并行聚合、GPU加速等多项核心技术,并且引入了新的计算引擎层和分布式SQL层,使得引擎核心能力有了质的提升,也基本上统一了集团内部的监控存储业务。

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Elasticsearch学习,请先看这一篇!(Elasticsearch教程01)|MVP讲堂

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Elasticsearch增、删、改、查操作深入详解(Elasticsearch教程02)|MVP讲堂

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死磕 Elasticsearch 方法论:普通程序员高效精进的 10 大狠招!(Elasticsearch教程序章)|MVP讲堂

人工智能、大数据快速发展的今天,对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀,从2010年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势,已经成为当下风口中“会飞的猪”。

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Helm chart指南-系列(4)- Chart Repository 存储库指南

本节介绍如何创建和使用Helm chart repo。在高层次上,chart库是可以存储和共享打包chart的位置。 官方chart库由Kubernetes Charts维护 ,我们欢迎参与贡献。Helm还可以轻松创建和运行自己的chart库。

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Kubernetes-部署高可用的MySQL

1、MySQL简介 MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统,使用标准的sql语言,由瑞典 MySQL AB 公司开发,当前属于 Oracle 公司。能够 支持大型的数据库,可以处理上千万条的数据记录。

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MySQL探秘(七):InnoDB行锁算法

在上一篇《InnoDB一致性非锁定读》中,我们了解到InnoDB使用一致性非锁定读来避免在一般的查询操作(SELECT FOR UPDATE等除外)时使用锁。然而锁这个事情是无法避免的,数据的写入,修改和删除都需要加锁。今天我们就继续学习InnoDB锁相关的知识。

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MongoShake——基于MongoDB的跨数据中心的数据复制平台

MongoShake是基于MongoDB的通用型平台服务,作为数据连通的桥梁,打通各个闭环节点的通道。通过MongoShake的订阅消费,可以灵活对接以适应不同场景,例如日志订阅、数据中心同步、监控审计等。其中,集群数据同步作为核心应用场景,能够灵活实现灾备和多活的业务场景。

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香格里拉+去哪网Java面试题及总结

首先香格里拉 1.Lock和synchronized区别 2.用lock的好处是什么,怎么变成公平锁。 3.说一下volatile。 4.负载因子是什么,扩容的阀值是什么? 5.乐观锁和悲观锁什么场景下使用,都是怎么实现的? 6.怎么看sql用到了索引。

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蚂蚁金服一面二面试题及答案,职位Java高级工程师

一面 篇幅限制 1、自我介绍 开放题 2、项目中的监控:那个监控指标常见的有哪些? 3、微服务涉及到的技术以及需要注意的问题有哪些? 4、注册中心你了解了哪些? 5、consul 的可靠性你了解吗? 6、consul 的机制你有没有具体深入过?有没有和其他的注册中心对比过? 7、项目用 ...

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大数据分析中Redis怎么做到220万ops

原文:大数据分析中Redis怎么做到220万ops 大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作。为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像。

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每天4亿行SQLite订单大数据测试(源码)

原文:每天4亿行SQLite订单大数据测试(源码) SQLite单表4亿订单,大数据测试 SQLite作为嵌入式数据库的翘楚,广受欢迎!新生命团队自2010年以来,投入大量精力对SQLite进行学习研究,成功应用于各系统非致命数据场合。

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sql server 死锁排查

原文:sql server 死锁排查            记得以前客户在使用软件时,有偶发出现死锁问题,因为发生的时间不确定,不好做问题的重现,当时解决问题有点棘手了。 现总结下查看死锁的常用二种方式: 第一种是图形化监听:   sqlserver -->工具--> sql server profiler   登录后在跟踪属性中选择如下图:        监听到的死锁图形如下图              这里的描述大致是:有二个进程 一个进程ID是96, 另一个ID是348.   系统自动kill 掉了进程ID:96,保留了进程ID:348 的事务Commit。

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sql server 分区(上)

原文:sql server 分区(上) 分区发展历程      基于表的分区功能为简化分区表的创建和维护过程提供了灵活性和更好的性能。追溯到逻辑分区表和手动分区表的功能. 二.为什么要进行分区    为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性和可管理性。

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