Elasticsearch之curl创建索引-低调大师

Elasticsearch之curl创建索引

2017-10-31 648

[hadoop@djt002 elasticsearch-2.4.3]$ curl -XPUT 'http://192.168.80.200:9200/zhouls/emp/1' -d'{"name":"tom","age":25}'
{"_index":"zhouls","_type":"emp","_id":"1","_version":1,"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},"created":true}[hadoop@djt002 elasticsearch-2.4.3]$

即，"_index":"zhouls",是索引库是zhouls

"_type":"emp",是类型是emp

"_id":"1"，是id是1

"_version":1，是版本是1

"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0}，是

"created":true，是创建索引提示成功！

这是REST风格！

含义：

zhouls，代表是索引库

emp代表类型，员工的意思

1代表id，

　　官网

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-index_.html

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6420665.html，如需转载请自行联系原作者

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spark程序是使用一个spark应用实例一次性对一批历史数据进行处理，spark streaming是将持续不断输入的数据流转换成多个batch分片，使用一批spark应用实例进行处理，侧重点在Steaming上面。我们常说的Spark-Streaming依赖了Spark Core的意思就是，实际计算的核心框架还是spark。我们还是上一张老生常谈的官方图：从原理上看，我们将spark-streaming转变为传统的spark需要什么? 需要构建4个东西：一个静态的 RDD DAG 的模板，来表示处理逻辑; 一个动态的工作控制器，将连续的 streaming data 切分数据片段，并按照模板复制出新的 RDD DAG 的实例，对数据片段进行处理; Receiver进行原始数据的产生和导入;Receiver将接收到的数据合并为数据块并存到内存或硬盘中，供后续batch RDD进行消费;对长时运行任务的保障，包括输入数据的失效后的重构，处理任务的失败后的重调。至于上述过程具体怎么实现，我们会在spark-streaming源码分析的文章中一一解决。本文中图片文字来自于网络。原文...

2017-11-01

600

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2017-11-01

580

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