首页 文章 精选 留言 我的

精选列表

搜索[全文检索],共9153篇文章
优秀的个人博客,低调大师

Apache Solr 8.6.0 发布,Java 全文搜索服务器

Apache Solr 8.6.0 发布了。Solr 是一个搜索服务器,使用 Java 语言开发,主要基于 HTTP 和 Apache Lucene 实现。Apache Solr 中存储的资源是以 Document 为对象进行存储的,每个文档由一系列的 Field 构成,每个 Field 表示资源的一个属性。Solr 中的每个 Document 需要有能唯一标识其自身的属性,默认情况下这个属性的名字是 id,在 Schema 配置文件中使用 id 进行描述。 更新亮点: 交叉收集联接查询:现在,即使在共享或跨节点时,联接查询也可以交叉收集。 搜索:当不需要精确的命中计数时,使用 BlockMax WAND 算法可提高某些类型查询的性能。 流表达式:添加到统计和时间序列中的百分位数和标准偏差聚合。流表达式添加到 /export处理程序。Drill Streaming Expression 可实现高效,准确的高基数聚合。 程序包管理器:支持集群(CoreContainer)级插件。 健康检查:HealthCheckHandler 现在可以要求所有内核都健康,然后返回 OK。 Zookeeper read API:位于 /api/cluster/zk/* 的读取 API,以获取原始 ZK 数据并查看 ZK 目录的内容。 Admin UI:管理员界面的仪表板中带有安全信息的新面板。 Query DSL:支持 {param:ref} 和 {bool: {excludeTags:""}} Ref Guide:Solr 文档有了大的重新设计。 详情可查看:https://lucene.apache.org/solr/8_6_0/changes/Changes.html

优秀的个人博客,低调大师

Apache Solr 8.5.2 发布,Java 全文搜索服务器

Apache Solr8.5.2 已发布,Solr 是一个搜索服务器,使用 Java 语言开发,主要基于 HTTP 和 Apache Lucene 实现。Apache Solr 中存储的资源是以 Document 为对象进行存储的,每个文档由一系列的 Field 构成,每个 Field 表示资源的一个属性。Solr 中的每个 Document 需要有能唯一标识其自身的属性,默认情况下这个属性的名字是 id,在 Schema 配置文件中使用 id 进行描述。 这是一个 bugfix 版本: SOLR-14411:修复来自 SOLR-14359 的回归错误 (Admin UI 'Select an Option') SOLR-14471:基础副本选择策略不适用于 "last place" shards.preference 匹配项 详情查看 https://lucene.apache.org/solr/8_5_2/changes/Changes.html Solr 8.5.2 还修复了在相应的 Apache Lucene 版本中包含的一个错误: https://lucene.apache.org/core/8_5_2/changes/Changes.html 下载地址:https://lucene.apache.org/solr/downloads.html

优秀的个人博客,低调大师

Apache Solr 7.7.3 发布,Java 全文搜索服务器

Apache Solr 7.7.3 已发布,Solr 是一个搜索服务器,使用 Java 语言开发,主要基于 HTTP 和 Apache Lucene 实现。Apache Solr 中存储的资源是以 Document 为对象进行存储的,每个文档由一系列的 Field 构成,每个 Field 表示资源的一个属性。Solr 中的每个 Document 需要有能唯一标识其自身的属性,默认情况下这个属性的名字是 id,在 Schema 配置文件中使用 id 进行描述。 主要更新内容如下: SOLR-13779: 使用 simple-xml 的安全分叉来为聚类贡献代码 SOLR-13718: 修复 SPLITSHARD (async) 底层子操作出现故障会导致数据丢失的问题 SOLR-12291: 当集合的副本至少在一个节点上拼接了一个副本时,提前报告尚未完成的 async Collections API 调用为已完成 SOLR-13828: 改进 ExecutePlanAction 错误处理 SOLR-13472: 修复转发的请求会跳过接收节点授权的问题 SOLR-13793: HttpSolrCall 现在维护远程查询的内部请求计数(_forwardedCount),并将其限制在副本数量内。这避免了对远程服务器进行过多的级联调用,如果不加以限制,可能会导致包含上述集合的节点崩溃 SOLR-13971: Velocity response writer 的资源加载现在只能通过启动参数来实现。同时,从 _default configset 中删除Velocity response writer SOLR-14025: 增强 VelocityResponseWriter ——只有被信任的 configsets 才能渲染 configset 提供的模板,并且从请求参数中渲染模板的功能已被移除 SOLR-13158: DataImportHandler:添加enable.dih.dataConfigParam 系统属性,以在是否允许使用 dataConfig param 时进行切换 SOLR-14259: 来自 SOLR-14013的后端端口 javabin 性能回归错误修复 详情查看 https://lucene.apache.org/solr/7_7_3/changes/Changes.html#v7.7.3.bug_fixes 下载地址https://lucene.apache.org/solr/downloads.html

优秀的个人博客,低调大师

Apache Solr 8.5.1 发布,Java 全文搜索服务器

Apache Solr8.5.1 已发布,Solr 是一个搜索服务器,使用 Java 语言开发,主要基于 HTTP 和 Apache Lucene 实现。Apache Solr 中存储的资源是以 Document 为对象进行存储的,每个文档由一系列的 Field 构成,每个 Field 表示资源的一个属性。Solr 中的每个 Document 需要有能唯一标识其自身的属性,默认情况下这个属性的名字是 id,在 Schema 配置文件中使用 id 进行描述。 此版本的更新内容为修复 Bug: LUCENE-9300:修复当 doc 值更新应用于外部创建的 segment 上并使用 IndexWriter#addIndexes(Directory) 添加到索引中时,新的 gen 字段信息损坏的问题 下载地址https://lucene.apache.org/solr/downloads.html

优秀的个人博客,低调大师

Apache Solr 8.3.0 发布,Java 全文搜索服务器

Apache Solr 8.3.0 发布了。Apache Solr 是一个开源的搜索服务器,使用 Java 语言开发,主要基于 HTTP 和 Apache Lucene 实现。Apache Solr 中存储的资源是以 Document 为对象进行存储的。每个文档由一系列的 Field 构成,每个 Field 表示资源的一个属性。Solr 中的每个 Document 需要有能唯一标识其自身的属性,默认情况下这个属性的名字是 id,在 Schema 配置文件中使用 id 进行描述。 Solr 8.3.0值得关注的更新: 二维路由别名现在可用于基于两个字段的数据值来组织集合 SPLITSHARD 实现了一个新的 splitByPrefix 选项,该选项在使用 CompositeIds 时考虑了实际的文档分发 QueryElevationComponent 可以将查询规则配置为 match=“subset”,其中单词仅需要与查询单词的子集匹配,并且顺序任意 用于将文档导出到文件的命令行选项 支持确定性副本路由首选项,以更好地使用缓存 能够在 Solr Admin UI 中查询别名 JWTAuthPlugin 支持多个 JWKS 端点和多个 IdP 发行者 JSON 构面现在支持范围构面的任意范围 通过数学表达式支持积分图、余弦距离和字符串截断 新的 cat() 流源可从本地文件中的行创建元组 添加上,下,修剪和拆分流评估器 添加 CsvStream,TsvStream 流表达式并支持流评估器 添加 CaffeineCache,这是 SolrCache 的有效实现 由于在检查当前分片是否处于活动状态与稍后检查是否有任何子分片头将更新转发到之间,集群状态发生变化,实时 SPLITSHARD 可能会丢失更新 修复 SPLITSHARD(异步)并导致基础子操作失败可能会导致数据丢失 允许动态调整 SolrCache-s 的大小 允许对通过 'bin/solr autoscaling -save' 保存的数据进行可选编辑 优化大型托管模式修改(内部 O(n^2) 问题) …… 其余还包括大量更新内容,详情见更新说明。

优秀的个人博客,低调大师

竞品分析实操-全文不掺杂任何“鸡汤”

写在前面的话 一、竞品分析和功能分析是不同的,竞品分析主要掌握一个产品的节奏和玩法,进而为自己的产品迭代和方向指导,简单点说就是做同一类产品别人是怎么一步一步走向成功的(当然产品只是其中的一部分),还有别人是怎么一步一步的作死的。 二、功能分析主要是要优化自己的功能时去借鉴别人是怎么做的,还有自检自己产品的功能是否可以做的更好。 三、还有一点要说就是无论功能分析或竞品分析报告如果为了工作需要没必要大篇幅的去写,把市场、交互、UI统统都写进去没多大意义。 竞品分析实操 产品分析过程图 调研背景和目的 这个就结合自己的产品情况,比如我新进入一个行业,想快速熟悉这个行业的产品都是怎么玩的,为自己的产品做指导。 选择产品 选择产品这个就是选择行业内的佼佼者和上升较快的产品,原因是行业内的佼佼者有更多的资源去试错和踩过很多坑,而上升快的产品肯定有上升快的原因,要通过分析找出背后的原因,比如我想做生鲜类的产品我就会去选择“京东到家”“每日优鲜”等这些竞品去分析。 体验产品 体验产品主要关注用户、使用场景、需求,把这几点明确下来,如果能找到相应的用户做简单的访谈那就更好了,如“每日优鲜”。 使用场景 :(1)场景一 用户 : 懒人、吃货。 需求 : 吃水果、零食等。 要解决的痛点 :懒得动,不想去超市买水果、蔬菜 。 (2)场景二 用户 : 家庭主妇。 需求 : 买菜、做饭。 要解决的痛点 :带孩子出去买菜不方便,自己出去买菜把孩子放家不放心。 还原产品 所谓还原产品就是还原产品的业务流程图,无论那个产品交互可能随时会调整(为了更好的用户体验),但是业务流程图很少有变动,还是以“每日优鲜”为例如下图。 关于业务流程图怎么做可以查看我上篇文章:“业务流程图实操篇 https://www.jianshu.com/p/1d5dbb8f7a5e” 除了还原竞品的业务流程图,还要还原竞品的产品结构,就是如何把业务流程以产品的形式展示给用户的,如下图 有小伙伴会说,我看了很多但是当我自己产品搭建产品架构的时候我依旧不知道怎么做?那么我说你持续分析某个行业的一些产品每个产品都画出来,坚持做个几十个产品,再看看会不会做。 分析产品 1、产品表现分析: 这里的分析产品表现不是去网上找各种N手数据,通常用户流程中的使用过程,数据已经表现出来了,如下图 其它类的产品道理是一样的,比如评论数、点赞量、阅读量等,都是通过产品的关键页面数据的表现来分析这款产品的现状。 2、产品迭代、运营分析 还是以“每日优鲜”为例思路和实操是这样的,第一步:借用第三方工具(酷传:http://www.kuchuan.com)查看产品的历史下载数据如下图: 历史下载数据曲线图 这个数据可以自定义时间段,也可以导出。 第二步:查看版本迭代的过程,看不同的版本迭代后数据的表现是如何的。也是用这个工具如下图: 版本迭代 第三步:看这个阶段除了产品运营还做了哪些动作,看运营和什么动作和数据的关系。这个可以通过IT桔子(或google浏览器)如下图: 新闻动态 第四步:看关键版本的产品业务流程和架构是如何的,这个可以通过“手机乐园”去下载历史版本,如下图 把这些数据整合后你就很清晰知道了这个产品是怎么一步一步的走过来的了,或者有些产品如何一步一步作死的,做了哪些动作数据大幅度提升了,做了哪些事情无意义,会对自己的产品有个明确的引导。 3、横向比较同类产品 用以上同样的方法是分析其它的竞品,找出核心的的差异点,看下每个产品都有什么不同的优点,分析优点当然是为了借鉴喽。 总结、撰写调研报告 对上面的分析进行总结,比如某个产品每一步是如何一步一步做过来的,综合考虑我们的资源是否可以借鉴,再比如同类产品竞品分析后,我们自己的产品处于什么阶段,我们下一步要怎么走。 调研报告应该包含上面的过程的展现和对每个步骤的结论,有过程有结论,这样的报告无论给领导看还是和同事间沟通都是有说服力的。 娱乐下,写这篇文章是因为我女朋友看过前面竞品分析vs功能分析那篇后还是不会实操,所以我想大家可能也有同样的问题,就补充了这篇,可以说每一步都是实操,如果对你有帮助请点个喜欢。

优秀的个人博客,低调大师

【Elasticsearch全文搜索引擎实战】之Kibana搭建

1. Kibana介绍 Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台,用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。 Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板(dashboard)实时显示Elasticsearch查询动态。 设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构,几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。 2. Kibana特性 2.1 丰富的数据报表 Kibana 核心搭载了一批经典功能:柱状图、线状图、饼图、环形图,等等。它们充分利用了 Elasticsearch 的聚合功能。 2.2 将地理数据融入任何地图 利用 Elastic Maps Services 来实现地理空间数据的可视化,或者发挥创意,在您自己的地图上实现自定义位置数据的可视化。 2.3 时间序列 可以利用 Timelion,对Elasticsearch 中的数据执行高级时间序列分析。您可以利用功能强大、简单易学的表达式来描述查询、转换和可视化。 2.4 用机器学习探索异常 借助 X-Pack 里面的非监督型 machine learning 功能 来检测隐藏在 Elasticsearch 数据中的异常和探索那些对它们有显著影响的属性。 2.5 与Elasticsearch REST API实现可视化交互 Console 等 Kibana 开发工具提供多种方法帮助您开发 Elastic Stack。借助 Console,可以跳过在终端键入的过程直接处理 Elasticsearch 数据。 Search Profiler 可让您轻松查看搜索请求期间花费的时间。并且在Logstash配置中创建复杂的 Grok 模式,使 Grok Debugger 变得轻而易举。 3. 下载安装 OS Kibana CentOS 6.0.1 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.0.1-linux-x86_64.tar.gz sha1sum kibana-6.0.1-linux-x86_64.tar.gz tar -xzf kibana-6.0.1-linux-x86_64.tar.gz cd kibana-6.0.1-linux-x86_64/ 3.1 配置 #修改配置 vi config/kibana.yml #增加以下内容 server.port: 5601 server.host: "192.168.1.31" elasticsearch.url: "http://192.168.1.31:9200" 3.2 运行 #进入kibana根目录 /kibana-6.0.1-linux-x86_64 #启动 ./bin/kibana 4. 访问 浏览器访问: 192.168.1.31:5601 此时会提示: Configure an index pattern 浏览器访问:192.168.1.31:5601/app/kibana#/discover 即可查看日志 参考资料: [1] Kibana使用教程:https://segmentfault.com/a/1190000002972420 [2] Kibana User Guide:https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/index.html

资源下载

更多资源
Mario

Mario

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。

Spring

Spring

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

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。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

用户登录
用户注册