导读 在上一章节我们介绍Elasticsearch基本概念,今天我们继续进行本章内容,Elasticsearch在各种环境下安装,下面将逐一讲解在各种操作系统或不同安装在不同环境中注意事项. 安装 Elasticsearch最近版本至少需要Java 8.具体到撰写本文时,建议您使用Oracle JDK版本1.8.0_131.Java安装因平台而异,因此我们不会在此处详细介绍.可以在Oracle的网站上找到Oracle推荐的安装文档.可以说,在安装Elasticsearch之前,请先运行检查Jav…

背景 机器学习工作负载与传统的工作负载相比,一个比较显著的特点是对 GPU 的需求旺盛.在之前的文章中介绍过(https://mp.weixin.qq.com/s/Nasm-cXLtJObjLwLQHALmw 和 https://mp.weixin.qq.com/s/X4VDynLfKdVp-tyciQccyQ),目前 GPU 的显存已经不足以跟上模型参数规模的发展.随着 Transformer 等新的模型结构的出现,这一问题越来越显著.算法工程师们训练模型所需要的资源越来越多,分布式训练也随之…

Elastic Search 原理剖析 Elasticsearch 是一个开源的分布式 RESTful 搜索和分析引擎,能够解决越来越多不同的应用场景. 搜索引擎 refs https://www.elastic.co/guide/index.html https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.0/getting-started.html webinars https://www.elastic.co/webinars/g…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处,欢迎交流学习! 基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发.部署.运维管理.持续开发持续集成的流程.平台提供基础设施.中间件.数据服务.云服务器等资源,开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库,做一些必要的配置,系统会自动构建.部署,实现应用的敏捷开发.快速迭代.在系统架构上,PaaS云平台主要分为微服务架构.Docker容器技术.DveOps三部分,这篇文章重点介绍微服务架构的实施. 实施…

title: Elastic 技术栈之 Logstash 基础 date: 2017-12-26 categories: javatool tags: java javatool log elastic Elastic 技术栈之 Logstash 基础 本文是 Elastic 技术栈(ELK)的 Logstash 应用. 如果不了解 Elastic 的安装.配置.部署,可以参考:Elastic 技术栈之快速入门 简介 Logstash 可以传输和处理你的日志.事务或其他数据. 功能 Logsta…

Elastic 技术栈之 Filebeat 简介 Beats 是安装在服务器上的数据中转代理. Beats 可以将数据直接传输到 Elasticsearch 或传输到 Logstash . Beats 有多种类型,可以根据实际应用需要选择合适的类型. 常用的类型有: Packetbeat:网络数据包分析器,提供有关您的应用程序服务器之间交换的事务的信息. Filebeat:从您的服务器发送日志文件. Metricbeat:是一个服务器监视代理程序,它定期从服务器上运行的操作系统和服务收集指标.…

最近开始大面积使用ES,很多地方都是知其然不知其所以然,特地翻看了很多资料和大牛的文档,简单汇总一篇.内容多为摘抄,说是深入其实也是一点浅尝辄止的理解.希望大家领会精神. 首先学习要从官方开始地址如下. es官网原文:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-index_.html#index-refresh 索引(Index) ES将数据存储于一个或多个索引中,索引是具有类似特性的文档的集合.类比传…

一.前言     前4篇将Elasticsearch用法的API和原理方面东西介绍了一下,相信大家对Elasticsearch有了一定的认知,接下我们主要从索引的建立到后期的一些优化做一些介绍: 二.Mapping构建    之前介绍过Index就如同我们的数据库database,type相当于我们的表,而Mapping就是构建这些字段和索引关系的桥梁.数据库构建的时候我们要遵守三范式,那Mapping构建的时候我们要考虑那些因素?我认为要有以下几方面的考虑: 1.字段是什么类型: 对字段的类型…

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y…

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8…