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ES[7.6.x]学习笔记(十一)与SpringBoot结合

在前面的章节中,我们把ES的基本功能都给大家介绍完了,从ES的搭建、创建索引、分词器、到数据的查询,大家发现,我们都是通过ES的API去进行调用,那么,我们在项目当中怎么去使用ES呢?这一节,我们就看看ES如何与我们的SpringBoot项目结合。 版本依赖 SpringBoot默认是有ElasticSearch的Starter,但是它依赖的ES客户端的版本比较低,跟不上ES的更新速度,所以我们在SpringBoot项目中要指定ES的最新版本,如下: <properties> <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version> </properties> <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> </dependency>...

Flink 完美搭档:数据存储层上的 Pravega

作者 | 滕昱 DellEMC 研发总监整理 | 赵海凯 DellEMC 实习生 本文将从大数据架构变迁历史,Pravega 简介,Pravega 进阶特性以及车联网使用场景这四个方面介绍 Pravega,重点介绍 DellEMC 为何要研发 Pravega,Pravega 解决了大数据处理平台的哪些痛点以及与 Flink 结合会碰撞出怎样的火花。 大数据架构变迁 Lambda 架构之痛 如何有效地提取和提供数据,是大数据处理应用架构是否成功的关键之处。由于处理速度和频率的不同,数据的摄取需要通过两种策略来进行。上图就是典型的 Lambda架构:把大数据处理架构分为批处理和实时流处理两套独立的计算基础架构。 对于实时处理来说,来自传感器,移动设备或者应用日志的数据通常写入消息队列系统(如 Kafka), 消息队列负责为流处理应用提供数据的临时缓冲。然后再使用 Spark Streaming 从 Kafka 中读取数据做实时的流计算。但由于 Kafka 不会一直保存历史数据,因此如果用户的商业逻辑是结合历史数据和实时数据同时做分析,那么这条流水线实际上是没有办法完成的。因此为了补偿,需要...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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