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待实现功能:将10.1.1.36机器上的/share挂载到10.0.1.31机器的/share路径下详解。
序列号一般会和产品的名称(具体到硬件产品的型号、软件产品的版本号)、产品的使用期限(具体到截止日期)一起发布。
教你如何实现Hodoop HDFS NFS GateWay 挂载到其他机器。
干货 | 本文是oracle基础实战笔记
PL/SQL是在oracle里面的编程语言,用来写存储过程、触发器、函数等等。 PL/SQL语言是SQL的补充。SQL没有分支,没有循环,是第四代编程语言,非过程的,只要求得结果。
干货 | Centos下kafka 单机配置部署详解
Elasticsearch是用Java开发的,基于RESTful web接口,是当前流行的企业级搜索引擎。
elasticsearch-head是一个用来浏览、与Elastic Search簇进行交互的web前端展示插件。 elasticsearch-head是一个用来监控Elastic Search状态的客户端插件。
kibana是一个与elasticsearch一起工作的开源的分析和可视化的平台。
Marvel插件:在簇中从每个节点汇集数据。这个插件必须每个节点都得安装。 Marvel是Elasticsearch的管理和监控工具,在开发环境下免费使用。它包含了一个叫做Sense的交互式控制台,使用户方便的通过浏览器直接与Elasticsearch进行交互。
Marvel插件:在簇中从每个节点汇集数据。这个插件必须每个节点都得安装。 Marvel是Elasticsearch的管理和监控工具,在开发环境下免费使用。它包含了一个叫做Sense的交互式控制台,使用户方便的通过浏览器直接与Elasticsearch进行交互。
logstash是一个用来管理事件和日志的工具,它的作用是收集日志,解析日志,存储日志为以后使用。
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graph插件一个新的用于 Elasticsearch 和 Kibana 的插件,通过它们您可以很方便的发现、理解和探索现有数据之间的关系。
IKAnalyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。
本文是elasticsearch-jdbc实现MySQL同步到ElasticSearch深入详解。
程序要要不要写文档?为什么要写文档?如何写好文档,讨论如下。
如何尽量不改变原有数据库表结构,将这些数据的insert,update,delete操作结果实时同步到elasticsearch(简称ES)呢? 本文基于以上需求点展开实战讨论。
本文深入详解了插件的安装、使用、增删改查同步测试。
前言:目前mysql与elasticsearch常用的同步机制大多是基于插件实现的,常用的插件包括:elasticsearch-jdbc, elasticsearch-river-MySQL , go-mysql-elasticsearch, logstash-input-jdbc。
针对logstash-input-jdbc常见的几个疑难问题,部分问题也在git和stackoverflow进行了激烈讨论,本文统一给出验证和解答。
logstash-input-jdbc实现mysql 与elasticsearch的解读之前博文已经解析。本次只是在原有的基础上,针对oracle特性部分做解读。
之前博文介绍过了mysql/oracle与ES之间的同步机制。而logstash最初始的日志同步功能还没有介绍。本文就logstash同步日志到ES做下详细解读。
本文主要讲解如何通过logstash-output-mongodb插件实现Mysql与Mongodb数据的同步。源数据存储在Mysql,目标数据库为非关系型数据库Mongodb。
项目中使用Mysql经常会遇到修改编码格式、导入sql、导出sql、windows授权、查看删除死锁进程等操作。本文汇总了Mysql在实战中的常见问题。
本文主要罗列了在Centos6.8下安装oracle11g企业版中的步骤及遇到的坑。
本文主要介绍Mysql数据库表中,如何删除相同索引值、更新日期较早的记录行。
在mysql,oracle等关系型数据库中,可以通过表之间的关联操作(join, left join, and)实现字段之间的关联操作。而在mongo非关系型数据库中没有对应的接口。为此,我们自身实现了1个Mongo db库中的多个collection之间的类笛卡尔操作。
mongo-connector工具创建一个从MongoDB簇到一个或多个目标系统的管道,目标系统包括:Solr,Elasticsearch,或MongoDB簇。
本文通过对比关系型数据库,将ES中常见的增、删、改、查操作进行图文呈现。能加深你对ES的理解。
脚本小窍门:能用脚本实现的一定不要手写,不要复制、粘贴。
elasticsearch性能测试研究了很久,自己想过通过批量导入数据,然后记录时间,统计CPU、内存等变化,计算得出某个性能指标。但显然,数据量起伏不定,非常不准确。 研究发现,github上提供了rally作为elasticsearch的性能测试工具,较好的解决了es性能测试问题。
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esrally 是 elastic 官方开源的一款基于 python3 实现的针对 es 的压测工具。
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Elaticsearch的原理明白了以后,手头有很多不同类型的数据,如何将这些数据导入到Elasticsearch中呢?接下来,本文将逐个介绍。
Linux(确切是Centos)下msyql++的安装、增、删、改、查源码封装接口实现。
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在mysql中数据文件存放于在my.cnf中datadir指定的路径,使用的表引擎不同产生的文件格式、表文件个数也会有所差异。
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