09 2020 档案
摘要:https://blog.csdn.net/dailywater/article/details/104073944 https://blog.csdn.net/zc19921215/article/details/105166841/ 一、预备知识: 1、客户端处理请求: 通过 nodes.get
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摘要:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_cluster_health.html#_drilling_deeper_finding_problematic_indices 通过调用接口查看 GET _cluster/he
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摘要:https://segmentfault.com/a/1190000004504225
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摘要:前言 “Elasticsearch分布式一致性原理剖析”系列将会对Elasticsearch的分布式一致性原理进行详细的剖析,介绍其实现方式、原理以及其存在的问题等(基于6.2版本)。 ES目前是最流行的分布式搜索引擎系统,其使用Lucene作为单机存储引擎并提供强大的搜索查询能力。学习其搜索原理,
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摘要:当索引一个文档的时候,文档会被存储到一个分片中。 Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢?当我们创建文档时,它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢? 首先这肯定不会是随机的,否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了。实际上,这个过程是根据下面这
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摘要:概要 DAG,有向无环图,Directed Acyclic Graph的缩写,常用于建模。Spark中使用DAG对RDD的关系进行建模,描述了RDD的依赖关系,这种关系也被称之为lineage,RDD的依赖关系使用Dependency维护,参考Spark RDD之Dependency,DAG在Spa
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摘要:1、GROUP BY 和 HAVING的用法 where和having的区别: having子句筛选成组后的各种数据, having子句在聚合后对组记录进行筛选。 where子句在聚合前先筛选记录,作用在group by和having子句前。 例子: 显示每个地区的总人口数和总面积.仅显示那些面积超
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摘要:https://blog.csdn.net/qq_35689573/article/details/86711265
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摘要:http://arganzheng.life/spark-executor-memory-management.html https://blog.csdn.net/Lzx116/article/details/125929100 Spark 能够有效的利用内存并进行分布式计算,其内存管理模块在整个
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摘要:1、聊透spring bean的生命周期; https://juejin.cn/post/7155884227714613285 1、创建前准备: bean在开始加载之前从上下文和配置中解析并查找bean有关的扩展实现,如: init-method,destroy-method, BeanFacto
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摘要:1、为什么要有NIO? 传统的IO方式,一个线程想要读取数据,需要等待数据从硬盘进入内存,这个线程会被阻塞。当一个线成想要读取成千上万个文件的时候,那这个线程就要从文件1阻塞到文件2在阻塞到文件3....一直阻塞到文件10000,这样效率极低。 若我们采用多线程的方式读取这一万个文件,那么假如我们有
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摘要:一、tcp的三次握手,四次挥手 https://blog.csdn.net/qzcsu/article/details/72861891 一、TCP、UDP协议 1、Tcp协议 TCP(Transmission Control Protocol 传输控制协议)是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传
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摘要:当你的服务器在大并发达到极限时,就会报出“too many open files”。 查看线程占句柄数 ulimit -a 输出如下: core file size (blocks, -c) 0 data seg size (kbytes, -d) unlimited scheduling prio
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