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大数据情报第四期(2018-07-16)

《使用Kafka Streams构建事件溯源系统的经验分享》近期在乌克兰基辅举行的JEEConf大会上,Amitay Horwitz介绍了他的团队是如何实现一个事件溯源的发票系统、系统两年半生产环境运行期间所遇到的挑战,以及团队是如何使用Kafka Streams实现新的设计。 《使用Apache Kafka和KSQL实现普及化流处理》大多数的流处理技术,需要开发人员使用Java或Scala等编程语言编写代码。KSQL是Apache Kafka的数据流SQL引擎,它使用SQL语句替代编写大量代码去实现流处理任务。KSQL基于Kafka的Stream API构建,它支持过滤、转换、聚合、连接、加窗操作和Sessionization(即捕获单一会话期间的所有的流事件)等流处理操作。KSQL的用例涉及实现实时报表和仪表盘、基础设施和物联网

ElasticSearch常用的基本查询语句详解

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34173549/article/details/81074467 1、term 过滤 term主要用于精确匹配哪些值,比如数字,日期,布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经切词的文本数据类型): { "term": { "date": "2017-07-01" }} { "term": { "title": "内蒙古" }} 完整的例子, hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据: { "query": { "term": { "title": "内蒙古" } } } 2、terms 过滤 terms 跟 term 有点类似,但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值,那么文档需要一起去做匹配: { "terms": {"title": [ "内蒙古", "黑龙江" ] } } 完整的例子,所有文章标题是 内蒙古 或黑龙江的 的, { "query": { "terms": { "title...

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