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Elasticsearch里面的segment合并

通过前面的文章,我们已经知道在elasticsearch中每个shard每隔1秒都会refresh一次,每次refresh都会生成一个新的segment,按照这个速度过不了多久segment的数量就会爆炸,所以存在太多的segment是一个大问题,因为每一个segment都会占用文件句柄,内存资源,cpu资源,更加重要的是每一个搜索请求都必须访问每一个segment,这就意味着存在的segment越多,搜索请求就会变的更慢。那么elaticsearch是如何解决这个问题呢? 实际上elasticsearch有一个后台进程专门负责segment的合并,它会把小segments合并成更大的segments,然后反复这样。在合并segments的时候标记删除的document不会被合并到新的更大的segment里面,所有的过程都不需要我们干涉,es会自动在索引和搜索的过程中完成,合并的segment可以是磁盘上已经commit过的索引,也可以在内存中还未commit的segment:(1)在索引时refresh进程每秒会创建一个新的segment并且打开它使得搜索可见(2)merge进程会在...

企业大数据在平安科技信用风险管理的应用实践

大数据在商业领域的应用 大数据对于整个商业领域的改革,我个人经历过的,到现在为止大数据领域盈利的模式,一般还是在客户推荐,精准营销,客户画像,市场是大数据对于商业领域切入最深的领域,财富500强中95%已经运用了大数据营销,大数据已经切入到市场营销的方方面面。世界500强有很多深度地与大数据的结合,我很多年前接触到了经典的一些案例,比如说沃尔玛率先采用大数据的物流系统,国内阿里、京东都采用这种基于大数据系统,他们的供应链管理都迈向了新的台阶。沃尔玛卖出去的每一个产品在10分钟内都可以反馈到存储中心,第二天货车就已经上路,该补什么货就补什么货,效率较原来大幅度提升70%。 企业架构方面,大数据深度地改变了很多企业,Amazon和Linkedin两家企业采用了中央决策体系,相当于建立一个大数据中心,这个中心做出的决策把数据集中放上来,建立一个各自角色的体系。有一个决策中心,大数据在每个BU层次得到比较大的结合,做出一些企业层面的决策。 对于平安集团来说,建立了一个更类似于左图这样的大数据平台体系,因为在整个集团里,下属所有子公司数据统一到大数据平台,无论证券、保险、信托等等都汇集到一个中央...

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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。