衰减函数decay functionion 高斯衰减 GET _search { "_source": ["title","release_date"], "query": { "function_score": { "query": { "match_all": {} }, "functions": [ { "gauss":

高效管理 Elasticsearch 中基于时间的索引 转自:http://stormluke.me/es-managing-time-based-indices-efficiently/ 用 Elasticsearch 来索引诸如日志事件等基于时间的数据的人可能已经习惯了“每日一索引”模式:使用以天为粒度的索引名字来存放当天的日志数据,一天过去后再建一个新索引.新索引的属性可以由索引模板来提前控制. 这种模式很容易理解并且易于实现,但是它粉饰了索引管理的一些复杂的地方: 为了达到较高的写入速度

利用logstash从文档中导入数据到es中,若未事先设定数据格式,有可能存储时间并未保存为date格式而是text格式. 时间若保存为text,则在会以字符串数组格式存储在es中,是乱序,不好查询. 若保存为date格式,则会以统一的字符串进行存储 实际操作中,最常用的时间格式"yyyy-MM-dd HH:mm:ss",不会自动识别保存为date格式,而"yyyy-MM-dd"."yyyyMMdd"."yyyyMMddHHmmss&q

logstash将mysql的数据导入elasticsearch之后发现时间字段的相差5个小时 解决办法: 在数据库连接配置后面加上?serverTimezone=UCT这个就OK了 logstash @timstamp时间与当前时间相差8小时 因为@timestamp时间取的是当前UTC的时间,所以会与当前北京时间差8个小时 如果想让@timestamp时间变成当前时间,只需在filter中加上如下内容即可 filter { ruby { code => "event.set('time

Mapping简述 Elasticsearch是一个schema-less的系统,但并不代表no shema,而是会尽量根据JSON源数据的基础类型猜测你想要的字段类型映射.Elasticsearch中Mapping类似于静态语言中的数据类型,但是同语言的数据类型相比,映射还有一些其他的含义.Elasticsearch会根据JSON源数据的基础类型猜测你想要的字段映射.将输入的数据转变成可搜索的索引项.Mapping就是我们自己定义的字段的数据类型,同时告诉Elasticsearch如何索引数据

简单数据集 到目前为止,已经了解了基本知识,现在我们尝试用更逼真的数据集,这儿已经准备好了一份虚构的JSON,关于客户银行账户信息的.每个文档的结构如下: { , , "firstname": "Bradshaw", "lastname": "Mckenzie", , "gender": "F", "address": "244 Columbus Place

数据方案: 在Elasticsearch中通过code及time字段查询对应doc的mongo_id字段获得mongodb中的主键_id 通过获得id再进入mongodb进行查询   1,数据情况: 全部为股票及指数的分钟K线数据(股票代码区分度较高) Elasticsearch及mongodb都未分片且未优化参数配置,mongo表中只有主键_id索引 mongodb数据量: Elasticsearch数据量: 2,将数据从mongo源库导入Elasticsearch import time f

多高斯背景差分,非常吃cpu,特别是多路视屏,所以想用gpu做检测 后面的跟踪一系列的规则判断用cpu opencv+cuda+stl做了个测试 代码: // MTTestCudaMog.cpp : Defines the entry point for the console application.// #include "stdafx.h"#include "opencv.hpp"#include <thread>#include <iost

elasticsearch如何安全重启节点 标签: elasticsearch 节点 | 发表时间:2016-05-24 03:58 | 作者:kfcman 分享到: 出处:http://www.iteye.com elasticsearch集群,有时候可能需要修改配置,增加硬盘,扩展内存等操作,需要对节点进行维护升级.但是业务不能停,如果直接kill掉节 点,可能导致数据丢失.而且集群会认为该节点挂掉了,就开始转移数据,当重启之后,它又会恢复数据,如果你当前的数据量已经很大了,这是很耗费机器和

上手elasticsearch有段时间了,主要以应用为主,未做深入的研究,下面就简单的日常作个简单的总结,做个记录. 版本问题 es版本繁杂,让首次使用的人无从下手.常见的有2+.5+版本,最新版已达6.1,迭代速度还是比较快的,但有个问题值得注意:每个版本间的API并不是完全兼容. 版本迭代速度快,导致的另一个问题外围的工具有些跟不上,比如客户端.迁移工具等等.建议采用5+版本.不至于太旧,享受不了新版本的功能,也不至于太新,导致外围工具用不了. 数据迁移 版本迭代速度快,你在用的版本会很快显

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u013047584/article/details/80869130 接触ElasticSearch一段时间了,前期调研.项目接入.数据同步.列表查询这些阶段都已经经历了,但是ES在脑海中的整体映像还是模模糊糊,做个梳理,认真地思考一下ElasticSearch中模糊的思维. 前提: 如图,是从github上学习到了,宏观总结阶段的流程化思

  基于版本: 2.x – 5.x 在 es 的默认设置,是综合考虑数据可靠性,搜索实时性,写入速度等因素的,当你离开默认设置,追求极致的写入速度时,很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的.有时候,业务上对两者要求并不高,反而对写入速度要求很高,例如在我的场景中,要求每秒200w 条的平均写入速度,每条500字节左右 接下来的优化基于集群正常运行的前提下,如果是集群首次灌入数据,可以将副本数设置为0,写入完毕再调整回去,这样副本分片只需要拷贝,节省了索引过程. 综合来说,提升写入速度从以下几方面

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

测试背景   因为ES(ElasticSearch)前段时间查询效率有点慢,技术小组对索引做了一些改动,因此需要测试一下修改后的查询效率,跟之前的结果做一下对比,所以有了这次测试.   需求简述   本文主要是分享一下我做测试的一些过程和思考,这里的需求不理解不影响阅读下文. 只测试通过车辆查询的一种场景,不考虑二次识别. 亿左右).测试的时段选择(一周.半月.一月.三月.半年.一年及全部数据) 测试的卡口选择全部. 条数据中随机抽取,另外,90%的查询为有号牌查询,10%的查询为无号牌查询.

三  执行湍流仿真 基本参数设置: 光场条件:波长wvl,源平面的光场U 传播几何结构:观察面孔径尺寸D2,传播距离Dz 湍流条件:大气折射率结构常数Cn2 1. 准备工作 确定传播几何结构 (程序:source_turbulence_receive_parameters.m) 已知:观察面孔径尺寸D2.波长wvl.传播距离Dz 计算:观察平面感兴趣区域的直径为DROI=4*D2:点光源中心波瓣D1=wvl*Dz/DROI:波前曲率半径R=Dz 计算湍流条件 (程序:source_turbule

ElasticSearch5.5.1插件分类 附官网介绍:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/5.5/intro.html 一.插件介绍 插件是以自定义方式来增强Elasticsearch的核心功能.插件可以用来添加自定义映射类型,自定义分析器,本地脚本,自定义发现或者其他更多.插件包含JAR文件,但也可能包含脚本和配置文件,必须安装在群集的每个节点.安装后,每个节点必须重新启动后,插件才能运行.自定义元数据集群状态插件需要

5.Exploring Your Data(探索数据) Sample Dataset(样本数据集) 现在我们已经学会了基础知识,让我们尝试在更真实的数据集上操作.我准备了一份顾客银行账户信息的虚构的 JSON 文档样本.每个文档都有以下的schema(模式): { "account_number": 0, "balance": 16623, "firstname": "Bradshaw", "lastname&quo

随着业务发展,系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成,当整个请求陷入性能瓶颈或不可用时,我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的,这时就需要解决如何快读定位服务故障点,以对症下药.于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生. Spring Cloud Sleuth 也为我们提供了一套完整的解决方案.在本文中,我们将详细介绍如何使用 Spring Cloud Sleuth + Zipkin 来为我们的微服务架构增加分布式服务跟踪的能力. Spring C

1:资源 # 文档向导 # logstash https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/index.html #kibana https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/index.html #elasticsearch https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/current/index.html # 资源下载 https://www.el