Elasticsearch之curl创建索引-低调大师

Elasticsearch之curl创建索引

2017-10-31 636

[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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谈谈Spark与Spark-Streaming关系

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

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2017-11-01

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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

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。