怎么把本地的笔记同步到gitee以及添加自动更新脚本
怎么把本地的笔记同步到gitee以及Windows添加自动更新脚本每天同步更新笔记到远程仓库防止丢失💡 Author:上玄怎么把本地的笔记同步到gitee以及添加自动更新脚本。
推送 Git Remote: 内部服务错误解决方案
记录一下解决 git remote 内部服务器错误:使用 --verbose 选项可以帮助你获取更多的输出信息，以便更好地诊断问题。有时候增加 Git 的缓冲区大小可以帮助解决大文件传输时的问题。有时候清理本地仓库的缓存并重新推送也可以解决问题。删除现有的凭证缓存并重新输入用户名和密码。
git clone完整使用手册
git clone 最全用法
大数据-191 Elasticsearch - ES 集群模式 配置启动 规划调优
调整 _source 字段，source字段用于存储原数的doc数据，对于部分不需要存储的数据，可以通过index excludes过滤，或者将source禁用，一般用于索引和数据分离，这样可以降低I/O的压力，不过业务场景中大多数都不会禁用Source。自动生成DocID，通过Elasticsea
ES在SpringBoot集成使用
按i进入插入模式，就可以编辑了，编辑完按ESC退出编辑模式，输入:,进入底行模式，再输入wq强制保存并退出，这些命令不懂的话去学下liunx基础。可以进行索引的创建、文档的增删改查等操作。Kibana是ES的一个图形化操作工具，也可以使用es-head，这里我本人使用的是es-head，因此我讲的也
基于Docker搭建ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志框架
随着企业业务的不断增长，日志管理成为了系统运维中不可或缺的一部分。ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）作为一套开源的日志管理系统，以其高效、灵活、可扩展的特性，成为了众多企业的首选。本文将详细介绍如何搭建一套完整的ELK日志管理系统。
大数据-188 Elasticsearch - ELK 家族 Logstash Output 插件
Filter 插件负责对传入的数据进行处理和转换，它位于 Logstash 管道的中间环节，接收来自输入 (Input) 的数据，进行解析、增强、变换，最终将数据传递给输出 (Output)。这种日志是非格式化的，通常，我们获取到日志后，还要使用MapReduce或者Spark做一下数据清晰的操作，
大数据-187 Elasticsearch - ELK 家族 Logstash Filter 插件 使用详解
Filter 插件负责对传入的数据进行处理和转换，它位于 Logstash 管道的中间环节，接收来自输入 (Input) 的数据，进行解析、增强、变换，最终将数据传递给输出 (Output)。这种日志是非格式化的，通常，我们获取到日志后，还要使用MapReduce或者Spark做一下数据清晰的操作，
大数据-183 Elasticsearch - 原理剖析 - 并发冲突处理机制剖析、分布式数据一致性剖析
如果是多线程操作，就可能有多个线程并发的去执行上述的3步骤流程，假如此时有两个人都来读取商品数据，两个线程并发的服务于两个人，同时在进行商品库存数据的修改，假设库存为100件，正确的情况：线程A将库存-1，设置为99件，线程B读取99再-1，设置为98件。比如每条文档中都有一个version字段，新
大数据-184 Elasticsearch - 原理剖析 - DocValues 机制原理 压缩与禁用
Doc Values 是 Elasticsearch 中的重要功能，旨在提高排序、聚合和过滤的效率。通过列式存储，它允许 Elasticsearch 快速访问相关的字段值，而无需加载整个文档。正确地使用 Doc Values 可以显著提高查询性能，特别是在处理大规模数据时。
Docker安装ES详解(elasticsearch)
注:最小安装要使用wget命令 需要先安装wget。:这个命令是使用yum源安装,请确保已安装yum源。注:如果是本地安装的虚拟机,就不需要执行。(1)服务器ip + 9200 结果。(2)服务器ip + 5601 结果。//检查是否安装yum源。的虚拟机,就不需要执行。
大数据-180 Elasticsearch - 原理剖析 索引写入与近实时搜索
众所周知，Elasticsearch存储的基本单元是Shard，ES中的一个Index可能分为多个Shard，事实上每个Shard都是一个Lucence的Index，并且每个LucenceIndex由多个Segment组成，每个Segment事实上是一些倒排索引的集合，每次创建一个新的Documen
大数据-182 Elasticsearch - 原理剖析 数据结构-倒排索引、SkipList 跳表
倒排索引是全文检索的根基，理解了倒排索引之后才能算是入门了全文检索的领域，倒排索引的概念很简单，也很好理解。倒排索引由两部分组成，所有独立的词列表称为索引，词对应的一系列表统称为倒排表。（《信息检索》）索引表，叫 Terms Dictionary，是由于一系列的Term组成的倒排表，称 Postin
GitHub 常用操作与常用命令——GitHub入门，看这一文就够了
暂存区域最新commit的差异。工作区与最新commit的差异。提交暂缓区个别文件，并添加描述。关联远程库，url为仓库地址。提交暂缓区全部，并添加描述。
大数据-181 Elasticsearch - 原理剖析 索引文档存储段合并、存储文件详解
Elasticsearch通过在后台进行段合并来解决这个问题，小的段合并到大的段，然后这些大的段被合并到更大的段，段合并的时候会将那些旧的已删除文档从文件系统中清除，被删除的文档（或被更新文档的旧版本）不会拷贝到新的大段中。合并大的段需要消耗大量的 I/O和CPU资源，如果任其发展会影响搜索性能，E
大数据-179 Elasticsearch - 原理剖析 倒排索引与读写流程
倒排索引是 Elasticsearch 实现高效全文搜索的基础。它通过构建基于词项的文档ID映射，使得搜索引擎可以快速找到包含某个词项的文档，并进行相关性计算和排序。倒排索引的原理结合了分词、标准化处理和高效的数据结构设计，确保了 Elasticsearch 在处理大规模数据时，仍然能够提供快速、准
开源大数据框架-Ambari+Bigtop如何写metainfo.xml文件
👉👉👉你以为跟你闹着玩？人狠话不多🙍♂️🙍♂️🙍♂️，直接上图？你说你不会docker？算了😨😨😨，洗洗睡吧。ALT+F4 吧🤏🤏🤏回到正题。
【大数据】Elasticsearch 实战应用总结
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源搜索引擎，旨在提供分布式、高可用性和可扩展性的实时数据搜索与分析功能。它特别适合处理大规模的数据集，常用于日志分析、全文搜索和数据挖掘等场景。特点实时搜索：几乎在数据被索引后立即可搜索，这使得用户能够获得最新的信息。这对于需要
大数据-173 Elasticsearch 索引操作 增删改查 详细 JSON 操作
索引创建之后，等于有了关系型数据库中的Database，Elasticsearch7.x取消了索引type类型的设置，不允许指定类型，默认为_doc，但字段仍然是有的，我们需要设置字段的约束信息，叫做字段映射（mapping）主要注意的是：修改映射只能是增加字段的操作，其他的更改只能删除索引重新建立
大数据-177 Elasticsearch Query DSL - 聚合分析 &指标聚合 & 桶聚合
Elasticsearch 的聚合分析是一种强大的功能，允许用户在查询数据的同时对其进行统计分析、分组计算和排序，类似于 SQL 中的 GROUP BY 和 COUNT() 等操作。聚合分析包括两个主要类别：指标聚合和桶聚合。在聚合的基础上，你还可以进行嵌套聚合，将多个聚合组合在一起，从而构建复杂的
