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ElasticSearch怎样加入,检索数据

Elasticsearch是一个分布式的文档(document)存储引擎。它能够实时存储并检索复杂数据结构——序列化的JSON文档。换言说,一旦文档被存储在Elasticsearch中,它就能够在集群的任一节点上被检索。 当然,我们不仅须要存储数据。还要高速的批量查询。尽管已经有非常多NoSQL的解决方式同意我们以文档的形式存储对象,但它们依然须要考虑怎样查询这些数据,以及哪些字段须要被索引以便检索时更加高速。 程序中大多的实体或对象可以被序列化为包括键值对的JSON对象,键(key)是字段(field)或属性(property)的名字,值(value)可以是字符串、数字、波尔类型、还有一个对象、值数组或者其它特殊类型,比方表示日期的字符串或者表示地理位置的对象。 文档元数据(DocumentMetaData): 一个文档不仅仅有数据。它还包括了元数据(metadata)——关于文档的信息。 三个必须的元数据节点是: 节点 说明 _index 文档存储的地方 _type 文档代表的对象的类 _id 文档的唯一标识 _index 索引(index)类似于关系型数据库里的“数据库”——它是...

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Flink原理与实现系列文章 : Flink 原理与实现:架构和拓扑概览Flink 原理与实现:如何生成 StreamGraphFlink 原理与实现:如何生成 JobGraphFlink原理与实现:如何生成ExecutionGraph及物理执行图 Flink的逻辑/执行计划优化,有一个很大的特点就是,会将多个operator,串在一起作为一个operator chain来执行。关于operator chain,在 Flink 原理与实现:理解 Flink 中的计算资源 中已经有了初步的介绍,在阅读本文之前,建议先阅读上文。本文将从源码上进一步分析,探究operator chain内部是如何实现的。 OperatorChain是在StreamTask的invoke方法中被创建的: // ... operatorC

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