01 2022 档案
摘要：#v-if=arr[index] 当arr[index]改变的时候试图不会更新变化，这个时候需要做特殊处理（v-show同理） #vue官方提供方法: this.$set(this.vshowValue,i,false)//vm.$set(arr,index,newValue)
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摘要：#为什么使用集群？ 存在单节点故障问题 存在单节点并发压力问题 存在单节点物理上限问题
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摘要：package com.study; import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsear
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摘要：  ![](https://i
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摘要：#RestHighLevelClient和ES之间的交互都是以json格式进行的。比如我们往ES中存入的数据和从ES查询出来的数据都是json格式。 #但是我们的Java是面向对象的，我们如何处理？ #很简单，只需要通过调用API将对象序列化成json/json反序列化成对象即可 @SpringBo
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摘要：#query：查询精确查询 查询计算文档得分 并根据文档得分进行返回 #filter query：过滤查询 用来在大量数据中筛选出本地查询相关数据 不会计算文档得分 经常使用 结果会进行缓存 #query和filter经常给配合使用 #注意：一旦使用query和filterQuery，es优先执行f
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摘要：高亮查询和query同时使用时，高亮查询的字段和query字段需要一致。若query查询全部，而高亮查询是查询某一个特定字段，则高亮查询不会生效 / / / / @SpringBootTest public class RestHighLevelClientOpsTest { private Res
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摘要：@SpringBootTest public class RestHighLevelClientForDocumentTest { private RestHighLevelClient restHighLevelClient; @Autowired public RestHighLevelClie
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摘要：与我们kibana语法几乎无缝衔接 @SpringBootTest public class RestHighLevelClientTest { private RestHighLevelClient restHighLevelClient; @Autowired public RestHighLe
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摘要：#对象 package com.study.entity; import org.springframework.data.annotation.Id; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document; impor
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摘要：ElasticsearchOperations始终以面向对象的方式进行操作 RestHighLevelClient和我们学习kibana语法时差不多 #es依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>
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摘要：#除了QueryDSL查询方式，官方还提供了过滤查询 # 过滤查询 GET /products/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match_all": {} } ], "filter": [ {"terms": { "description":
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摘要：通常我们使用它提供的extra_main.dic和extra_stopword.dic，可以在这个基础之上再做修改
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摘要：  ![](https://
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摘要：我们录入数据时，会分成索引区和元数据区。 元数据区就是记录的我们录入的一条条的数据。 索引区： 如果字段不分词，就记录它的id和出现次数 如果字段分词，就记录分词的id、出现次数、文章长度 。并用这个出现次数和文章长度计算相关度 比如我们这里录入的三条数据，假如我们对description进行搜索，
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摘要：这样就查出来了，不过是给查出来的结果加了一个倾斜的标签，日后我们可以在css中通过标签选择器进行样式修改 / / / / / / / 我们也可以通过标签进行样式指定 / / / / 高亮默认的是我们搜索字段的高亮，比如我们这里搜索的是description字段，则只能高亮这个字段里面的关键字。 如果
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摘要：/ / / / / / / / multi_match 注意：query可输入关键词 输入一段文本 GET /products/_search { "query": { "multi_match": { "query": "吃", "fields": ["title", "description"]
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摘要：/ / / / #前缀查询是根据每一个分词的前缀来查询 / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / 范围查询 GET /products/_search { "query": { "range": { "price": { "gte": 0, "lte": 5 }
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摘要：/ / / / / / / / / / / / / / /
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摘要：  ![](https://im
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摘要：文档id自动生成是生成uuid的形式 添加文档（手动指定id） POST /products/_doc/1 { "id": 1, "title": "小浣熊", "price": 0.5, "created_at": "2012-12-13", "description": "真好吃" } 添加文档
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摘要：#映射如果没有手动指定，es会默认创建。 #更推荐手动指定，更符合业务规则 keyword可以存储一些关键字等，text可以存储一段文本。但是keyword是不分词的，text是分词的 #创建索引 #查询索引 #映射也是不允许修改的，如果写错了，要删除之后再修改
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摘要：查找所有索引 GET /_cat/indices 显示所有索引&索引的标题 GET /_cat/indices?v 创建索引(会创建备份数据块，这样主数据块的数据和备份数据块的数据放在一台机器启动，所以健康状态黄色) PUT /products 创建索引(不会创建备份数据库，只有一个主数据库) PU
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摘要：
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摘要：创建es-kibana文件夹 编写docker-compose.yml文件 version: "3.8" volumes: data: config: plugin: networks: # 声明使用网络 es: services: elasticsearch: image: elasticsear
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摘要：必须和ES版本一致 下载完kibana后直接运行是无法连接到我们的kibana的，要修改配置文件，连接到我们的ES，端口就是我们ES映射到宿主机上的端口 更推荐使用docker数据卷的方式启动，这样就不用进入kibana修改配置文件中的es连接了 将kinaba.yml 赋值到宿主机 docker
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摘要：推荐 docker run -d -p 9100:9200 -p 9400:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.14.0 默认开启了远程连接 这个在root用户下是可以的
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摘要：默认情况下es不可以远程访问，只能本地访问：curl http://localhost:9200 其余错误见：https://blog.csdn.net/qq_20394285/article/details/104355031
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摘要：把下载的es安装包放到linux下，然后【tar -zxvf 安装包名】进行解压，就得到一个es目录。 启动es： 先进入到bin目录下，然后执行那个elasticsearch脚本即可。 命令如下： ./elasticsearch 这样会自动使用es自带的jdk进行启动 ./elasticsearc
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摘要：将CMD该成ENTRYPOINT就不会出现错误，因为是追加命令
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摘要：1、编写dockerfile文件，创建自己的centos [root@localhost /]# cd home [root@localhost home]# ls bj docker-test-volume fox girl.zip huazi liuhuaqiang mysql pc.tar.g
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摘要：
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摘要：#1. Dockerfile介绍 Dockerfile是用来构建Docker镜像的文本文件，也可以说是命令参数脚本。docker build命令用于从Dockerfile构建镜像。可以在docker build命令中使用-f标志指向文件系统中任何位置的Dockerfile。 Docker镜像发布的步
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摘要：即多个容器之间如何同步数据。 > 多个mysql之间如何同步数据 数据卷容器，说白了，就是利用这个容器，给别的容器共享数据 #容器数据卷是指建立数据卷，来同步多个容器间的数据，实现容器间的数据同步。 #首先启动容器1，volume01、volume02为挂载目录。（这个容器是前面我们通过docker
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摘要：前面我们通过容器数据卷来做的，现在我们通过Dockerfile来实现 Dockerfile就是用来构建docker镜像的构建文件！命令脚本！ 通过这个脚本可以生成镜像，镜像是一层一层的，我们的命令是一个个的命令，一个命令对应一层 我们可以在Dockerfile中使用VOLUME指令来给镜像添加一个或
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摘要：#1 匿名挂载 匿名挂载就是在指定数据卷的时候，不指定容器路径对应的主机路径，这样对应映射的主机路径就是默认的路径/var/lib/docker/volumes/中自动生成一个随机命名的文件夹。 如下运行并匿名挂载Nginx容器： [root@iZwz99sm8v95sckz8bd2c4Z ~]#
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摘要：在Linux下的MySQL默认的数据文档存储目录为/var/lib/mysql，默认的配置文件的位置/etc/mysql/conf.d，为了确保MySQL镜像或容器删除后，造成的数据丢失，下面建立数据卷保存MySQL的数据和文件。 docker run -d -p 3310:3306 -v /hom
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摘要：#1. 数据卷介绍 Docker将运用与运行的环境打包形成容器运行， Docker容器产生的数据，如果不通过docker commit生成新的镜像，使得数据做为镜像的一部分保存下来， 那么当容器删除后，数据自然也就没有了。 为了能保存数据在Docker中我们使用卷。| 卷就是目录或文件，存在于一个或
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摘要：使用docker commit 命令提交容器成为一个新的版本 docker commit -m=“提交的描述信息” -a="作者" 容器id 目标镜像名:[TAG] 由于默认的Tomcat镜像的webapps文件夹中没有任何内容，需要从webapps.dist中拷贝文件到webapps文件夹。下面自
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摘要：   下载运行Portaniner镜像并运行，设置本机映射端口为8088 [root@localhost conf]# docker run -d -p 8088:9000 --restart=always
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摘要：es暴露的端口很多 es十分耗内存 es的数据一般要放置到安全目录进行挂载 --net somenetwork 网络配置 下载+启动elasticsearch docker run -d --name elasticsearch --net somenetwork -p 9200:9200 -p 9
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摘要：#1、下载tomcat docker pull tomcat #2、运行tomcat docker run -d --name tomcat01 -p 8989:8080 tomcat #3、外网访问测试没有问题，但是进不去 #4、进入容器，发现我们下载的tomcat是被阉割过的，不完整 [root
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摘要：#1、搜索镜像 search，推荐去docker hub上搜索，可以看到帮助文档 #2、下载镜像 pull #3、运行测试 # 查看安装的镜像 [root@localhost ~]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE nginx l
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摘要：#1 日志的查看 [root@iZwz99sm8v95sckz8bd2c4Z ~]# docker logs --help Usage: docker logs [OPTIONS] CONTAINER Fetch the logs of a container Options: --details
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摘要：#1 基础命令 docker version #查看docker的版本信息 docker info #查看docker的系统信息,包括镜像和容器的数量 docker 命令 --help #帮助命令(可查看可选的参数) docker COMMAND --help 命令的帮助文档地址:https://d
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摘要：Docker是一个Client-Server结构的系统，Docker的守护进程运行在主机上，通过Socker从客户端访问！Docker Server接收到Docker-Client的指令，就会执行这个指令！ Docker为什么比VM Ware快？ 1、Docker比虚拟机更少的抽象层 2、docke
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摘要：#启动一个容器，Docker的运行流程如下图：
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摘要：#（1）进入阿里云官网，搜索容器镜像服务 #（2）依次执行官方的这四条命令 sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF' { "registry-mirrors": ["https://axvfsf7e.mir
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摘要：# 1. 卸载依赖 yum remove docker-ce docker-ce-cli containerd.io # 2. 删除资源 . /var/lib/docker是docker的默认工作路径 rm -rf /var/lib/docker
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摘要：查看系统的内核： uname -r 查看系统配置 cat /etc/os-release Docker的安装步骤： （1）卸载旧的版本 yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-
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摘要：虚拟化技术特点：1.资源占用多 2.冗余步骤多 3.启动很慢 容器化技术：容器化技术不是模拟的一个完整的操作系统 比较Docker和虚拟机的不同： 1.传统虚拟机，虚拟出硬件，运行一个完整的操作系统，然后在这个系统上安装和运行软件。 2.Docker容器内的应用直接运行在宿主机的内容，容器是没有自己
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摘要：(1)基本介绍 Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。 Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。 容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接
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摘要：https://blog.csdn.net/coldriversnow/article/details/121680325
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