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Spring data elasticsearch 3.1 大数据集访问手册外更新

错误提示 elasticsearch result window is too large from + size must be less than or equal to 10000 原因 Elasticsearch 默认返回集在10000条以内。 解决办法 如果需要更多的返回值,有2种办法: 调整max_result_window, 好处是沿用现有的访问方式 , repository 和pageable都正常使用,弊端是其实不是官方推荐的方式,会影响速度,带来过大内存消耗。 curl -XPUT "http://localhost:9200/my_index/_settings" -d '{ "index" : { "max_result_window" : 500000 } }' 采用 Scan And Scroll For Big Result Set 英文手册原文 重点是Spring的手册并没有更新,只是代码更新了,3.1里面提到的方法elasticsearchTemplate.scan(searchQuery,1000,false) API里面根本不支持。 为此,我从gi...

突破DBMS局限性,阿里借力Spark提升查询性能

我们知道SQL Server是一款技术上和商业上都很成功的产品,这一次微软选择拥抱Spark大数据生态,着实令人有些惊讶。国内的几款产品也丝毫不落后,阿里云的DRDS、腾讯云TDSQL也都各自推出了与Spark相融合的产品。 今天我们就来谈一谈,如何在数据库这个老生常谈的话题下,借力Spark给数据库带来新的价值。 一、传统数据库的不足 不用多说,MySQL是互联网企业中使用最广泛的数据库。但是MySQL专注于OLTP能力,对复杂的分析型查询并不在行。为什么这么说呢? 这是由MySQL的整个系统设计决定的,MySQL从最初就被设计为每个请求由单线程来处理。之所以这么设计,是因为OLTP查询大多很简单,SELECT多以点查居多,让一个线程来处理已经足够了。 在后来的改进中,MySQL增加了线程池、高低优先级等等,但是仍未改变其本质:一个线程对应一个查询请求。 对于这样的架构,即使增加机器配置,对提升OLAP查询性能也没什么显著帮助,因为无法利用多核并行的能力。 MySQL之上有很多支持水平拆分的分布式方案,能让数据均匀分摊到多个节点上,从而获得Scale Out的能力。以阿里云DRDS(...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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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