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MapReduce实现手机上网日志分析(分区)

一、问题背景 实际业务的需要,比如以移动为例,河南的用户去了北京上网,那么他的上网信息默认保存在了北京的基站,那么我们想要查询北京地区的上网日志信息默认也包含了其他地区用户的在本区的上网信息,否则只能扫描日志找到北京,很慢,所以分区很需要。 二、数据集分析 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 13926435656 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC 120.196.100.99 2 4 132 1512 200 1363154400022 13926251106 5C-0E-8B-8B-B1-50:CMCC 120.197.40.4 4 0 240 0 200 1363157993044 18211575961 94-71-AC-C...

【玩转ElasticSearch】多个ElasticSearch Cluster的一致性问题

本篇讨论同时使用多个ES Cluster进行搜索的时候,如何保证数据的一致性。 • 名词解释 Cluster:集群,一个集群包含多个Node,且会有一个Master Node。 Node:节点,一般来说一个机器部署一个Node。 Shard:分片,指的是一个Index分成多少份,这些Shards会分散到各个Node上面。 • 为什么要使用多个ES Cluster? 高可用方面: ElastcSearch拥有许多高可用的特性,例如Replica,例如Data Node挂掉后的数据迁移,例如Master Node挂掉后的自动重选,但这不代表万无一失了。常见的坑是,某个Node表现糟糕但是偏偏又没挂(挂了反而更好),此时整个Cluster的性能就会被一个坑爹Node拖累,这往往就是雪崩的开始。因此,从高可用方面来考虑,应当部署多个ES Cluster

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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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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