Elasticsearch服务器开发(第2版) 介绍: ElasticSearch是一个开源的分布式搜索引擎,具有高可靠性,支持非常多的企业级搜索用例.ElasticsearchHadoop作为一个完美的工具,用来连接Elasticsearch和Hadoop的生态系统.通过Kibana技术,ElasticsearchHadoop很容易从Hadoop生态系统中获得大数据分析的结果. 本书全面介绍ElasticsearchHadoop技术用于大数据分析以及数据可视化的方法.内容共分7章,包括Hado…

前言 本文记录[Elasticsearch集成Hadoop最佳实战]读书笔记 本书总计209页,共7章节,计划时间:20180712-20180717 (每天至少40页) 本文代码地址: https://pan.baidu.com/s/1pLM5iob  密码:2w7t 第一章 参考资料: ElasticSearch大版本升级踩坑记 第一个过程安装Elasticsearch组件以及插件 目前教程采用的版本是1.7.1,而最新的版本是6.3.1,可见书出的很早,= =. 参考文档: Elastic…

[Sentinel]sentinel 集成 apollo 最佳实践 前言   在 sentinel 的控制台设置的规则信息默认都是存在内存当中的.所以无论你是重启了 sentinel 的客户端还是 sentinel 的控制台.你所设置的规则都会丢失.如果想要 sentinel 在线上环境使用,要么花钱用阿里云上的付费版本,要么自己去实现规则的持久化,如果你或你所在的公司不差钱,那么关掉这篇文章,直接用付费版吧,省掉了一大堆坑要踩.或者你是一个特立独行的人,那么我们接着往下说.   首先说一下写这…

摘要:本文介绍了在Apache Hadoop上运行应用程序的最佳实践,实际上,我们引入了网格模式(Grid Pattern)的概念,它和设计模式类似,它代表运行在网格(Grid)上的应用程序的可复用解决方案. Apache Hadoop是一个用于构建大规模,共享存储和计算基础设施的软件框架,Hadoop集群经常用于各种研究和开发项目,如Yahoo!,eBay,Facebook,Twitter等互联网公司就大量使用了Hadoop,并在核心业务系统中扮演中关键角色,因此正确部署Hadoop集群是确保…

内容简介: <Python自动化运维:技术与最佳实践>一书在中国运维领域将有“划时代”的重要意义:一方面,这是国内第一本从纵.深和实践角度探讨Python在运维领域应用的著作:一方面本书的作者是中国运维领域的“偶像级”人物,本书是他在天涯社区和腾讯近10年工作经验的结晶.因为作者实战经验丰富,所以能高屋建瓴.直指痛处,围绕Python自动化运维这个主题,不仅详细介绍了系统基础信息.服务监控.数据报表.系统安全等基础模块,而且深入讲解了自动化操作.系统管理.配置管理.集群管理及大数据应用等高级功…

前言 开心一刻 快过年了,大街上,爷爷在给孙子示范摔炮怎么放,嘴里还不停念叨:要像这样,用劲甩才能响.示范了一个,两个,三个... 孙子终于忍不住了,抱着爷爷的腿哭起来:爷呀,你给我剩个吧! 新的一年祝大家:健健康康,快快乐乐! github:https://github.com/youzhibing 码云(gitee):https://gitee.com/youzhibing 前情回顾与问题 spring-boot-2.0.3之quartz集成,不是你想的那样哦! 讲到了quartz的基本概念…

如何建模 mapping 设计非常重要,需要从两个维度进行考虑: 功能:搜索.排序.聚合 性能:存储的开锁.内存的开销.搜索的性能 mapping 注意事项: 加入新字段很容易(必要时需要 update_by_query) 更新删除字段不允许(需要 reindex 重建数据) 最佳实践 1.不允许自动新增字段,将 dynamic 设置成 strict.默认为 true: 2.不需要分词的字段,将 type 设置成 keyword.默认使用了多字段特性,text.keyword这2种类型都有: 3…

点击获取提取码:7bl4 一.内容简介 <python自动化运维:技术与最佳实践>一书在中国运维领域将有"划时代"的重要意义:一方面,这是国内第一本从纵.深和实践角度探讨Python在运维领域应用的著作:一方面本书的作者是中国运维领域的"偶像级"人物,本书是他在天涯社区和腾讯近10年工作经验的结晶.因为作者实战经验丰富,所以能高屋建瓴.直指痛处,围绕Python自动化运维这个主题,不仅详细介绍了系统基础信息.服务监控.数据报表.系统安全等基础模块,而且深…

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前言 本文是Hadoop最佳实践系列第二篇,上一篇为<Hadoop管理员的十个最佳实践>. MapRuduce开发对于大多数程序员都会觉得略显复杂,运行一个WordCount(Hadoop中hello word程序)不仅要熟悉MapRuduce模型,还要了解Linux命令(尽管有Cygwin,但在Windows下运行MapRuduce仍然很麻烦),此外还要学习程序的打包.部署.提交job.调试等技能,这足以让很多学习者望而退步. 所以如何提高MapReduce开发效率便成了大家很关注的问题.但…