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...低了服务器压力。这一实践表明，Suspense不仅仅适用于静态数据获取场景，它在动态内容加载方面同样具有巨大潜力。 值得一提的是，随着React 18版本的推出，Suspense的API得到了进一步完善。新增的支持SuspenseList的特性允许开发者更灵活地控制多个异步组件的渲染顺序，这对于像电商商品列表这样的复杂场景尤为适用。此外，Facebook开源团队还在GitHub上发布了多个关于Suspense的最佳实践案例，涵盖从基础用法到高级技巧的全方位指导。 尽管如此，也有部分开发者对Suspense提出了质疑。有观点认为，过度依赖Suspense可能导致代码结构过于复杂，特别是在需要兼容老旧浏览器的情况下，性能开销可能成为不可忽视的问题。对此，React核心团队回应称，未来版本将引入更多优化策略，如智能缓存机制和渐进式加载选项，以平衡功能性和性能需求。 总的来说，Suspense作为React的一项革命性创新，正在逐步改变前端开发的方式。无论是大型企业的生产实践，还是学术界的理论探讨，都显示出这一技术的巨大前景。但对于开发者而言，如何在实际项目中扬长避短，仍然是一个值得深思的话题。

...M） , 在项目管理实践中，责任矩阵是一种直观展示各个工作任务与团队成员之间关系的工具，通常以表格形式存在，明确每个工作任务由谁负责（Responsible）、由谁最终承担责任（Accountable）、需要咨询谁的意见（Consulted）以及需要通知哪些相关人员（Informed），简称为RACI模型。文章中提到的责任矩阵有助于确定每个人员在完成工作分解结构中各工作细目时的角色定位，从而降低沟通成本和提高项目执行效率。 模块化设计 , 在软件工程和系统设计领域中，模块化设计是一种将复杂系统划分为一系列相互独立且功能相对集中的模块的方法。这些模块间通过清晰定义的接口进行交互，使得每个模块都能够单独开发、测试、维护和复用。文中，作者提倡采用模块化设计来优化任务分解，强调在任务划分过程中应遵循“输入什么、做什么事、输出什么”的原则，确保每个模块接口设计得当，以便于团队成员高效协作，减少重复劳动，并降低因理解误差和沟通不畅导致的成本增加。

...域不断演进，新技术和最佳实践层出不穷。持续关注C++和软件工程领域的最新发展，学习新的资源管理工具和技术，如现代容器类库（如std::optional, std::variant）和并发库，能够帮助开发者更好地应对资源管理的挑战。 通过上述策略，开发者可以更有效地管理资源，确保程序在各种复杂场景下的稳定性和安全性，同时优化性能，满足现代软件开发的需求。

...。 3. 实践中的问题 让我们深入探讨一些实际遇到的问题。在用Saiku的时候，我发现很多小伙伴都没有定期备份的好习惯，就算备份了，也不知道怎么用这些备份来快速恢复数据。另外，大家对故障转移这部分聊得不多，也就是说，如果主服务器挂了，整个系统可能就会直接瘫痪了。 这里我有一个小建议：为什么不试试编写一个脚本，让它自动执行备份任务呢？这样不仅能够节省时间，还能确保数据的安全性。比如说，你可以在Linux下用crontab设置定时任务，让它自动跑一个简单的bash脚本。这个脚本的作用就是调用MySQL的dump命令，生成数据库的备份文件。这样就不用担心忘记备份了，挺方便的。 bash 编辑crontab crontab -e 添加如下行，每周日凌晨两点执行一次备份 0 2 0 /usr/bin/mysqldump -u username -p'password' database_name > /path/to/backup/db_backup_$(date +\%Y\%m\%d).sql 4. 恢复策略的设计 现在我们已经了解了为什么需要一个好的恢复计划，接下来谈谈如何设计这样一个计划。首先，你需要明确哪些数据是最关键的。然后，根据这些数据的重要程度制定相应的恢复策略。比如说，如果你每天都在更新的数据，那就得时不时地备份一下，甚至可以每一小时就来一次。但如果是那种好几天都不动弹的数据，那就可以放宽心，不用那么频繁地备份了。 另外，别忘了测试你的恢复计划！只有经过实践检验的恢复流程才能真正发挥作用。你可以定期模拟一些常见故障场景，看看你的系统是否能够顺利恢复到正常状态。 5. 代码示例 为了让大家更好地理解，下面我会给出几个具体的代码示例，展示如何使用Saiku API来进行数据恢复操作。 示例1：连接到Saiku服务器 java import org.saiku.service.datasource.IDatasourceService; import org.saiku.service.datasource.MondrianDatasource; public class SaikuConnectionExample { public static void main(String[] args) { // 假设我们已经有了一个名为"myDataSource"的数据源实例 MondrianDatasource myDataSource = new MondrianDatasource(); myDataSource.setName("myDataSource"); // 使用datasource服务保存数据源配置 IDatasourceService datasourceService = ...; // 获取datasource服务实例 datasourceService.save(myDataSource); } } 示例2：从备份文件中恢复数据 这里假设你已经有一个包含所有必要信息的备份文件，比如SQL脚本。 java import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.Statement; public class RestoreFromBackupExample { public static void main(String[] args) { try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb", "username", "password")) { Statement stmt = conn.createStatement(); // 读取备份文件内容并执行 BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("/path/to/backup/file.sql")); String line; StringBuilder sql = new StringBuilder(); while ((line = reader.readLine()) != null) { sql.append(line); if (line.trim().endsWith(";")) { stmt.execute(sql.toString()); sql.setLength(0); // 清空StringBuilder } } reader.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 6. 结语 好了，到这里我们的讨论就告一段落了。希望今天聊的这些能让大家更看重系统恢复计划，也赶紧动手做点啥来提高自己的数据安全，毕竟防患于未然嘛。记住，预防总是胜于治疗，提前做好准备总比事后补救要好得多！ 最后，如果你有任何想法或建议，欢迎随时与我交流。数据分析的世界充满了无限可能，让我们一起探索吧！ --- 以上就是本次关于“Saiku的系统恢复计划不充分”的全部内容。希望这篇文章能够对你有所帮助，也欢迎大家提出宝贵的意见和建议。

...如何在Webpack配置中无缝集成这些库，实现高效的开发体验，也成为众多开发者关注的话题。Webpack不仅为CSS打包提供了解决方案，更是在推动前端工程化、模块化进程中起到了关键作用。 综上所述，Webpack对CSS的打包处理不仅是技术演进的表现，更是契合当下前端开发实践需求的重要手段。紧跟社区动态，深入了解并合理运用Webpack及相关工具链的各种功能，有助于提升项目整体质量和开发团队的工作效率。

...积极学习最新的技术和最佳实践，以不断提升自身的专业水平。

...工具已大大简化了显示配置过程。用户可以通过命令行运行该工具，直接在图形界面下选择合适的分辨率和刷新率，从而避免手动编辑config.txt可能带来的误操作风险。 此外，对于一些新型的树莓派板载硬件，如树莓派4B型号，其HDMI接口支持多种高清视频格式和更高的刷新率，确保兼容性的同时也为用户提供更优质的视觉体验。因此，及时更新到最新版本的操作系统和固件也是解决此类问题的关键步骤之一。 值得注意的是，部分高端或非标准分辨率的显示器可能需要额外的驱动支持。在开源社区，开发者们不断优化并贡献各种针对特定显示器的驱动程序，用户可通过查阅官方论坛或GitHub项目库获取这些资源。 在实践过程中，理解不同分辨率标准CEA和DMT的差异，以及如何根据自身显示器特性调整相应参数，不仅有助于解决树莓派连接侧屏的显示问题，还能提升用户对计算机硬件工作原理的认知深度。随着物联网、智能家居等领域的广泛应用，掌握这类基础调试技能对于树莓派爱好者来说具有重要的现实意义。

...，也开始借鉴行业内的最佳实践，如预先通过在线投递简历的方式初步筛选应聘者，从而有效预测参与人数并合理安排笔试场地与试卷数量。同时，部分企业已采用AI技术辅助筛选简历，提高筛选过程中的公正性和准确性，减少人为因素带来的疏漏。 此外，随着产业升级和技术迭代，企业对求职者的实际技能要求也在不断提高。比如软件工程师职位，不仅需要理论基础扎实，更要具备良好的编程习惯和解决实际问题的能力。有专家建议，教育机构应加强与企业的对接，引导学生积极参与实习项目，提前了解并适应企业的工作环境及工程化需求。 近期，教育部联合相关部门发布的《关于深化产教融合的若干意见》强调，要推动高校与企业深度合作，构建以产业和技术发展需求为导向的人才培养体系。这意味着，未来的校园招聘活动将更加注重对学生专业技能与岗位需求匹配度的考察，而不仅仅局限于传统的学历背景和研究成果。 总结而言，校园招聘不仅是企业和学生双向选择的过程，更是检验教育成果、对接市场需求的重要环节。通过不断优化招聘流程、提升人才评价标准，并加强校企之间的深度融合，我们才能更好地促进人才与市场的精准对接，实现高质量就业的目标。

...+Mybatis整合实践：Spring Boot以其简化配置、快速开发的特点广受欢迎，结合Mybatis能更高效地搭建企业级应用。阅读相关教程和案例分析，可以了解如何在Spring Boot环境中简化Mybatis的配置与集成过程。 3. Mybatis Plus：高效且强大的Mybatis工具库：作为Mybatis的增强工具，Mybatis Plus提供了众多自动化操作如CRUD、分页、性能优化等功能。关注此类资源，可帮助开发者简化繁琐工作，提高开发效率。 4. Spring Data JPA vs Mybatis：优缺点对比及适用场景探讨：在实际开发中，除了Mybatis之外，Spring Data JPA也是一个常见的持久层框架选择。通过对比两者的特性和适用场景，可以帮助开发者根据项目需求灵活选取最适合的持久层解决方案。 5. 云原生时代下的数据库服务化与ORM框架革新：随着云计算和微服务架构的普及，数据库访问方式也在不断演进。了解云数据库服务如何与ORM框架（如Mybatis）进行深度集成，以及未来可能的发展趋势，对于把握技术潮流、提升项目架构层次具有重要意义。 综上所述，通过对上述内容的学习和探索，不仅可以加深对Mybatis与Spring集成的理解和应用能力，还能紧跟技术前沿，适应不断变化的开发环境和业务需求。

...者自行实现。 2. 配置管理不当 如未能正确配置自动重平衡策略，可能导致成员在故障恢复后无法及时加入Group，或加入错误的Group。 3. 资源调度问题 在高并发场景下，资源调度不均可能导致部分成员承担过多的消费压力，而其他成员则处于空闲状态。 三、解决策略 1. 实现心跳检测机制 为了检测成员状态，可以实现一个简单的心跳检测机制，通过定期向Kafka集群发送心跳信号来检查成员的存活状态。如果长时间未收到某成员的心跳响应，则认为该成员可能已故障，并从Consumer Group中移除。以下是一个简单的Java示例： java import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; public class HeartbeatConsumer extends AbstractKafkaConsumer { private static final long HEARTBEAT_INTERVAL = 60 1000; // 心跳间隔时间，单位毫秒 @Override public void onConsume() { while (true) { try { Thread.sleep(HEARTBEAT_INTERVAL); if (!isAlive()) { System.out.println("Heartbeat failure detected."); // 可以在这里添加逻辑来处理成员故障，例如重新加入组或者通知其他成员。 } } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } private boolean isAlive() { // 实现心跳检测逻辑，例如发送心跳请求并等待响应。 return true; // 假设总是返回true，需要根据实际情况调整。 } } 2. 自动重平衡策略 合理配置Kafka的自动重平衡策略，确保在成员故障或加入时能够快速、平滑地进行组内成员的重新分配。利用Kafka的API或自定义逻辑来监控成员状态，并在需要时触发重平衡操作。例如： java KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { // 处理消息... } // 检查组成员状态并触发重平衡 if (needRebalance()) { consumer.leaveGroup(); consumer.close(); consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); } } private boolean needRebalance() { // 根据实际情况判断是否需要重平衡，例如检查成员状态等。 return false; } 3. 资源均衡与优化 设计合理的资源分配策略，确保所有成员在消费负载上达到均衡。可以考虑动态调整成员的消费速度、优化网络路由策略等手段，以避免资源的过度集中或浪费。 四、总结 解决Consumer Group成员失散的问题，需要从基础的通信机制、配置管理、到高级的资源调度策略等多个层面综合考虑。哎呀，咱们得好好琢磨琢磨这事儿！要是咱们能按这些策略来操作，不仅能稳稳地扛住成员出了状况的难题，还能让整个系统变得更加强韧，处理问题的能力也大大提升呢！就像是给咱们的团队加了层保护罩，还能让咱们干活儿更顺畅，效率蹭蹭往上涨！哎呀，兄弟，你得明白，在真刀真枪地用上这套系统的时候，咱们可不能死板地照着书本念。得根据你的业务需求，就像给娃挑衣服一样，挑最合适的那一件。还得看咱们的系统架构，就像是厨房里的调料，少了哪一味都不行。得灵活调整，就像变魔术一样，让性能和稳定性这俩宝贝儿，一个不落地都达到最好状态。这样，咱们的系统才能像大厨做菜一样，色香味俱全，让人爱不释口！

...技巧，还有就是数据库配置的调整，每一步都得精心设计，才能让整个系统运行得既高效又稳定。所以，这不仅仅是个理论问题，更是一场实战演练，考验的是咱们对数据库知识的掌握和运用能力呢！本文将带你一起揭开这个谜题的面纱，从理论到实践，全方位解析Kylin与MySQL联接优化的关键点。 二、理论基础 理解Kylin与MySQL的联接机制 在深入讨论优化策略之前，我们首先需要理解两者之间的基本联接机制。Kylin是一个基于Hadoop的列式存储OLAP引擎，它通过预先计算并存储聚合数据来加速查询速度。而MySQL作为一个广泛使用的SQL数据库管理系统，提供了丰富的查询语言和存储能力。嘿，兄弟！你听过数据联接这事儿吗？它通常在咱们把数据从一个地方搬进另一个地方或者在查询数据的时候出现。就像拼图一样，对了，就是那种需要精准匹配才能完美组合起来的拼图。用对了联接策略，那操作效率简直能嗖的一下上去，比火箭还快呢！所以啊，小伙伴们，别小瞧了这个小小的联接步骤，它可是咱们大数据处理里的秘密武器！ 三、策略一 优化联接条件 实践示例： sql -- 原始查询语句 SELECT FROM kylin_table JOIN mysql_table ON kylin_table.id = mysql_table.id; -- 优化后的查询语句 SELECT FROM kylin_table JOIN mysql_table ON kylin_table.id = mysql_table.id AND kylin_table.date >= '2023-01-01' AND kylin_table.date <= '2023-12-31'; 通过在联接条件中加入过滤条件（如时间范围），可以减少MySQL服务器需要处理的数据量，从而提高联接效率。 四、策略二 利用索引优化 实践示例： 在MySQL表上为联接字段创建索引，可以大大加速查询速度。同时，在Kylin中，确保相关维度的列已经进行了适当的索引，可以进一步提升性能。 sql -- MySQL创建索引 CREATE INDEX idx_kylin_table_id ON kylin_table(id); -- Kylin配置维度索引 id long true 通过这样的配置，不仅MySQL的查询速度得到提升，Kylin的聚合计算也更加高效。 五、策略三 批量导入与增量更新 实践示例： 对于大型数据集，考虑使用批量导入策略，而不是频繁的增量更新。哎呀，你瞧，咱们用批量导入这招，就像是给MySQL服务器做了一次减压操，让它不那么忙碌，喘口气。同时，借助Kylin的离线大法，我们就能让那些实时查询快如闪电，不拖泥带水。这样一来，不管是数据处理还是查询速度，都大大提升了，用户满意度也蹭蹭往上涨呢！ bash 批量导入脚本示例 $ hadoop fs -put data.csv /input/ $ bin/hive -e "LOAD DATA INPATH '/input/data.csv' INTO TABLE kylin_table;" 六、策略四 优化联接模式 选择合适的联接模式（如内联接、外联接等）对于性能优化至关重要。哎呀，你得知道，在咱们实际干活的时候，选对了数据联接的方式，就像找到了开锁的金钥匙，能省下不少力气，避免那些没必要的数据大扫荡。比如说，你要是搞个报表啥的，用对了联接方法，数据就乖乖听话，找起来快又准，省得咱们一个个文件翻，一个个字段找，那得多费劲啊！所以，挑对工具，效率就是王道！ 实践示例： 假设我们需要查询所有在特定时间段内的订单信息，并且关联了用户的基本信息。这里，我们可以使用内联接： sql SELECT FROM orders o INNER JOIN users u ON o.user_id = u.user_id WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'; 七、总结与展望 通过上述策略的实施，我们能够显著提升Kylin与MySQL联接操作的性能。哎呀，你知道优化数据库操作这事儿，可真是个门道多得很！比如说，调整联接条件啊，用上索引来提速啊，批量导入数据也是一大妙招，还有就是选对联接方式，这些小技巧都能让咱们的操作变得顺畅无比，响应速度嗖嗖的快起来。就像开车走高速，不堵车不绕弯，直奔目的地，那感觉，爽歪歪！哎呀，随着咱手里的数据越来越多，就像超市里的货物堆积如山，技术这玩意儿也跟咱们的手机更新换代一样快。所以啊，要想让咱们的系统运行得又快又好，就得不断调整和改进策略。就像是给汽车定期加油、保养，让它跑得既省油又稳定。这事儿，可得用心琢磨，不能偷懒！未来，随着更多高级特性如分布式计算、机器学习集成等的引入，Kylin与MySQL的联接优化将拥有更广阔的应用空间，助力数据分析迈向更高层次。

...应持续关注技术创新与最佳实践，构建灵活、安全的数据生态体系，以应对未来的挑战与机遇。

...报错信息与具体环境和配置有关，需要根据实际情况进行排查 一、Dubbo的基本概念与作用 首先，咱们得聊聊Dubbo是什么。Dubbo嘛，就是一个特别牛的Java工具，简单讲，它能让咱们的服务像住在不同房间的小伙伴一样，虽然不在一个屋檐下，但还能互相串门、干活儿。就像你家里的电视、冰箱、空调这些家伙，插上电就能一起工作，超方便！ 举个例子，假设你开发了一个电商系统，用户下单时，订单服务要调用库存服务来检查商品是否还有货。在这种情况下，Dubbo就能很好地完成这个任务。哎呀，Dubbo这东西确实挺牛的，功能强大到让人爱不释手，但也不是完美无缺啦！时不时地就会给你来个“报错警告”，而且这些错误啊，很多时候都跟你的环境配置脱不了干系，一不小心就中招了。 记得有一次我调试一个Dubbo项目的时候，就遇到了这个问题。我当时在本地测的时候，那叫一个顺风顺水，啥问题都没有，结果一到生产环境，各种错误蹦出来，看得我头都大了，心里直犯嘀咕：这是不是选错了人生路啊？后来才反应过来，哎呀妈呀，原来是生产环境的网络设置跟本地的不一样，这就搞不定啦，服务之间压根连不上话！所以说啊，在解决Dubbo问题的时候，咱们得结合实际情况来分析，不能一概而论。就像穿衣服一样，得看天气、场合啥的，对吧？ --- 二、Dubbo报错信息的特点与常见原因 Dubbo的报错信息通常会包含一些关键信息，比如服务名称、接口版本、错误堆栈等。不过啊，这些东西通常不会直接告诉我们哪里出了岔子，得我们自己去刨根问底才行。 比如说，你可能会看到这样的报错： Failed to invoke remote method: sayHello, on 127.0.0.1:20880 看到这个错误，你是不是会觉得很懵？其实这可能是因为你的服务端没有正确启动，或者客户端的配置不对。又或者是网络不通畅，导致客户端无法连接到服务端。 再比如，你可能会遇到这种错误： No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 这表明你的消费者（也就是客户端）找不到提供者（也就是服务端）。哎呀，这问题八成是服务注册中心没整利索，要不就是服务提供方压根没成功注册上。 我的建议是，遇到这种问题时，先别急着改代码，而是要冷静下来分析一下，是不是配置文件出了问题。比如说，你是不是忘记在dubbo.properties里填对了服务地址？ --- 三、排查报错的具体步骤 接下来，咱们来聊聊怎么排查这些问题。首先，你需要确认服务端是否正常运行。你可以通过以下命令查看服务端的状态： bash netstat -tuln | grep 20880 如果看不到监听的端口，那肯定是服务端没启动成功。 然后，检查服务注册中心是否正常工作。Dubbo支持多种注册中心，比如Zookeeper、Nacos等。如果你用的是Zookeeper，可以试试进入Zookeeper的客户端，看看服务是否已经注册： bash zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 ls /dubbo/com.example.UserService 如果这里看不到服务，那就说明服务注册中心可能有问题。 最后，别忘了检查客户端的配置。客户端的配置文件通常是dubbo-consumer.xml，里面需要填写服务提供者的地址。例如： xml 如果地址写错了，当然就会报错了。 --- 四、代码示例与实际案例分析 下面我给大家举几个具体的例子，让大家更直观地了解Dubbo的报错排查过程。 示例1：服务启动失败 假设你在本地启动服务端时，发现服务一直无法启动，报错如下： Failed to bind URL: dubbo://192.168.1.100:20880/com.example.UserService?anyhost=true&application=demo-provider&dubbo=2.7.8&interface=com.example.UserService&methods=sayHello&pid=12345&side=provider×tamp=123456789 经过检查，你会发现是因为服务端的application.name配置错了。修改后，重新启动服务端，问题就解决了。 示例2：服务找不到 假设你在客户端调用服务时，发现服务找不到，报错如下： No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 经过排查，你发现服务注册中心的地址配置错了。正确的配置应该是： xml 示例3：网络不通 假设你在生产环境中，发现客户端和服务端之间的网络不通，报错如下： ConnectException: Connection refused 这时候，你需要检查防火墙设置，确保服务端的端口是开放的。同时，也要检查客户端的网络配置，确保能够访问服务端。 --- 五、总结与感悟 总的来说，Dubbo的报错信息确实有时候让人摸不着头脑，但它并不是不可战胜的。只要你细心排查，结合具体的环境和配置，总能找到问题的根源。 在这个过程中，我学到的东西太多了。比如说啊，别啥都相信默认设置，每一步最好自己动手试一遍，心里才踏实。再比如说，碰到问题的时候，先别忙着去找同事求助，自己多琢磨琢磨，说不定就能找到解决办法了呢！毕竟，编程的乐趣就在于不断解决问题的过程嘛！ 最后，我想说的是，Dubbo虽然复杂，但它真的很棒。希望大家都能掌握它，让它成为我们技术生涯中的一把利器！

...pattern”完成配置。 > 思考点：这里的关键在于选择合适的索引名称和时间字段。如果你的时间字段命名不规范，后续可能会导致数据无法正确筛选哦！ 3.2 第二步：设置索引生命周期策略 接下来，我们要为索引创建生命周期策略。这是Kibana中最核心的部分，直接决定了数据的保留方式。 示例代码： javascript PUT _ilm/policy/my_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "50gb", "max_age": "30d" } } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 这段代码的意思是： - 热阶段（Hot Phase）：当索引大小达到50GB或者超过30天时，触发滚动操作。 - 删除阶段（Delete Phase）：超过1年后，自动删除该索引。 > 小贴士：这里的max_size和max_age可以根据你的实际需求调整。比如，如果你的服务器内存较小，可以将max_size调低一点。 3.3 第三步：将策略应用到索引 设置好生命周期策略后，我们需要将其绑定到具体的索引上。具体步骤如下： bash POST /my-index/_settings { "index.lifecycle.name": "my_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "my_index" } 这段代码的作用是将之前创建的my_policy策略应用到名为my-index的索引上。同时，通过rollover_alias指定滚动索引的别名。 --- 4. 实战案例 数据保留策略的实际效果 为了让大家更直观地理解数据保留策略的效果，我特意准备了一个小案例。假设你是一名电商公司的运维工程师，每天都会收到大量的订单日志，格式如下： json { "order_id": "123456789", "status": "success", "timestamp": "2023-09-01T10:00:00Z" } 现在，你想对这些日志进行生命周期管理，具体要求如下： - 最近3个月的数据需要保留。 - 超过3个月的数据自动归档到冷存储。 - 超过1年的数据完全删除。 实现方案： 1. 创建索引模式，命名为orders-。 2. 定义生命周期策略 javascript PUT _ilm/policy/orders_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "10gb", "max_age": "3m" } } }, "warm": { "actions": { "freeze": {} } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 3. 将策略绑定到索引 bash POST /orders-/_settings { "index.lifecycle.name": "orders_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "orders" } 运行以上代码后，你会发现： - 每隔3个月，新的订单日志会被滚动到一个新的索引中。 - 超过3个月的旧数据会被冻结，存入冷存储。 - 超过1年的数据会被彻底删除，释放存储空间。 --- 5. 总结与展望 通过今天的分享，相信大家对如何在Kibana中设置数据保留策略有了更深的理解。虽然设置过程看似繁琐，但实际上只需要几步就能搞定。而且啊，要是咱们好好用数据保留这招，不仅能让系统跑得更快、更顺畅，还能帮咱们把那些藏在数据里的宝贝疙瘩给挖出来，多好呀！ 最后，我想说的是，技术学习是一个不断探索的过程。如果你在实践中遇到问题，不妨多查阅官方文档或者向社区求助。毕竟，我们每个人都是技术路上的探索者，一起努力才能走得更远！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你觉得这篇文章有用，记得点赞支持哦~咱们下次再见！

...代码底层研发和培训、最佳代码实践规范总结与推广、自动化生产工具、自动化部署工具 4、技术能力提升：招聘面试、试题主拟、新人指导、项目复盘与改进 技术总监 如果一个研发团队超过20人，有多条产品线或业务量很大，这时已经有多个技术经理在负责每个业务，这时需要一位技术总监。 主要职责： 1、组建平台研发部，与架构师共建软件公共平台，方便各条产品业务线研发。 2、通过技术平台、通过高一层的职权，管理和协调公司各个部门与本部门各条线。现在每个产品线都应该有合格的技术经理和高级程序员。 结语：我们相信，每个人都能成为IT大神。现在开始，找个师兄带你入门，让你的学习之路不再迷茫。 这里推荐我们的前端学习交流圈：784783012，里面都是学习前端的从最基础的HTML+CSS+JS【炫酷特效，游戏，插件封装，设计模式】到移动端HTML5的项目实战的学习资料都有整理，送给每一位前端小伙伴。 最新技术，与企业需求同步。好友都在里面学习交流，每天都会有大牛定时讲解前端技术! 点击：前端技术分享 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/webDk/article/details/88917912。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...就可以完成系统的完全配置。 不要直接从 Lubuntu 18.04 升级到 Lubuntu 20.04 通常，你可以将 Ubuntu 从一个 LTS 版本升级到另一个 LTS 版本。但是 Lubuntu 团队建议不要从 Lubuntu 18.04 升级到 20.04。他们建议重新安装，这才是正确的。 Lubuntu 18.04 使用 LXDE 桌面，20.04 使用 LXQt。由于桌面环境的巨大变化，从 18.04 升级到 20.04 将导致系统崩溃。 更多的 KDE 和 Qt 应用程序 下面是在这个新版本中默认提供的一些应用程序，正如我们所看到的，并非所有应用程序都是轻量级的，而且大多数应用程序都是基于 Qt 的。 甚至使用的软件中心也是 KDE 的 Discover，而不是 Ubuntu 的 GNOME 软件中心。 ◈ Ark – 归档文件管理器◈ Bluedevil – 蓝牙连接管理◈ Discover 软件中心 – 包管理系统◈ FeatherPad – 文本编辑器◈ FireFox – 浏览器◈ K3b – CD/DVD 刻录器◈ Kcalc – 计算器◈ KDE 分区管理器 – 分区管理工具◈ LibreOffice – 办公套件(Qt 界面版本)◈ LXimage-Qt – 图片查看器及截图制作◈ Muon – 包管理器◈ Noblenote – 笔记工具◈ PCManFM-Qt – 文件管理器◈ Qlipper – 剪贴板管理工具◈ qPDFview – PDF 阅读器◈ PulseAudio – 音频控制器◈ Qtransmission – BT 下载工具(Qt 界面版本)◈ Quassel – IRC 客户端◈ ScreenGrab – 截屏制作工具◈ Skanlite – 扫描工具◈ 启动盘创建工具 – USB 启动盘制作工具◈ Trojita – 邮件客户端◈ VLC – 媒体播放器◈ MPV 视频播放器 测试 Lubuntu 20.04 LTS LXQt 版 Lubuntu 的启动时间不到一分钟，虽然是从 SSD 启动的。 LXQt 目前需要的内存比基于 Gtk+ 2 的 LXDE 稍微多一点，但是另一种 Gtk+ 3 工具包也需要更多的内存。 在重新启动之后，系统以非常低的内存占用情况运行，大约只有 340 MB(按照现代标准)，比 LXDE 多 100 MB。 LXQt 不仅适用于硬件较旧的用户，也适用于那些希望在新机器上获得简约经典体验的用户。 桌面布局看起来类似于 KDE 的 Plasma 桌面，你觉得呢? 在左下角有一个应用程序菜单，一个用于显示固定和活动的应用程序的任务栏，右下角有一个系统托盘。 Lubuntu 的 LXQt 版本可以很容易的定制，所有的东西都在菜单的首选项下，大部分的关键项目都在 LXQt “设置”中。 值得一提的是，LXQt 在默认情况下使用流行的 Openbox 窗口管理器。 与前三个发行版一样，20.04 LTS 附带了一个默认的黑暗主题 Lubuntu Arc，但是如果不适合你的口味，可以快速更换，也很方便。 就日常使用而言，事实证明，Lubuntu 20.04 向我证明，其实每一个 Ubuntu 的分支版本都完全没有问题。 结论 Lubuntu 团队已经成功地过渡到一个现代的、依然轻量级的、极简的桌面环境。LXDE 看起来被遗弃了，迁移到一个活跃的项目也是一件好事。 我希望 Lubuntu 20.04 能够让你和我一样热爱，如果是这样，请在下面的评论中告诉我。请继续关注! via: https://itsfoss.com/lubuntu-20-04-review/ 作者：Dimitrios Savvopoulos 选题：lujun9972 译者：qfzy1233 校对：wxy 本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39539807/article/details/111619265。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...端。我赶紧登录服务器检查日志，发现报错信息指向了channel.basic_publish()方法。具体错误是： AttributeError: 'Channel' object has no attribute 'basic_publish' 我当时的第一反应是：“卧槽，这是什么鬼？basic_publish明明在文档里写了啊！”于是我翻阅了官方文档，发现确实存在一个叫做basic_publish的方法，但它属于早期版本的API。 经过一番痛苦的排查，我才意识到问题出在了版本差异上。原来，在较新的pika版本中，basic_publish已经被替换成了basic_publish_exchange，并且参数顺序也发生了变化。而我的代码依然按照旧版本的写法来调用，自然就挂掉了。 --- 3. 深度剖析 过时API的危害与应对之道 这件事让我深刻认识到，RabbitMQ虽然强大，但也需要开发者时刻保持警惕。特别是当你依赖第三方库时，稍不留神就可能踩进“版本陷阱”。以下几点是我总结出来的教训： （1）永远不要忽视版本更新带来的变化 很多开发者习惯于直接复制粘贴网上的代码示例，却很少去验证这些代码是否适用于当前版本。你可能不知道，有时候就算方法名一样，背后的逻辑变了，结果可能会差很多。比如说啊，在RabbitMQ的3.x版本里，你用channel.queue_declare()这个方法的时候，它返回的东西就像是个装满数据的盒子，但这个盒子是那种普通的字典格式的。可到了4.x版本呢，这玩意儿就有点变了味儿，返回的不再是那个简单的字典盒子了，而是一个“高级定制版”的对象实例，感觉像是升级成了一个有专属身份的小家伙。 因此，每次引入新工具之前，一定要先查阅官方文档，确认其最新的API规范。要是不太确定，不妨试试跑一下官方给的例程代码，看看有没有啥奇怪的表现。 （2）版本锁定的重要性 为了避免类似的问题再次发生，我在后续项目中采取了严格的版本管理策略。例如，在requirements.txt文件中明确指定依赖库的具体版本号，而不是使用通配符（如>=）。这样做的好处是，即使未来出现了更高级别的版本，也不会意外破坏现有功能。 下面是一段示例代码，展示了如何在pip中固定pika的版本为1.2.0： python requirements.txt pika==1.2.0 当然，这种方法也有缺点，那就是升级依赖时可能会比较麻烦。不过嘛，要是咱们团队人不多，但手头的项目特别讲究稳当性，那这个方法绝对值得一试！ --- 4. 实战演练 修复旧代码，拥抱新世界 既然明白了问题所在，接下来就是动手解决问题了。嘿，为了让大家更清楚地知道怎么把旧版的API换成新版的，我打算用一段代码来给大家做个示范，保证一看就懂！ 假设我们有一个简单的RabbitMQ生产者程序，如下所示： python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close() 如果你直接运行这段代码，很可能会遇到如下警告： DeprecationWarning: This method will be removed in future releases. Please use the equivalent method on the Channel class. 这是因为queue_declare方法现在已经被重新设计为返回一个包含元数据的对象，而不是单纯的字典。我们需要将其修改为如下形式： python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True) queue_name = result.method.queue channel.basic_publish(exchange='', routing_key=queue_name, body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close() 可以看到，这里新增了一行代码来获取队列名称，同时调整了routing_key参数的赋值方式。这种改动虽然简单，但却能显著提升程序的健壮性和可读性。 --- 5. 总结与展望 从失败中学习，向成功迈进 回想起这次经历，我既感到懊恼又觉得幸运。真后悔啊，当时要是多花点时间去了解API的新变化，就不会在这上面浪费那么多精力了。不过话说回来，这次小挫折也让我学到了教训，以后会更注意避免类似的错误，而且也会更加重视代码的质量。 最后想对大家说一句：技术的世界瞬息万变，没有人能够永远站在最前沿。但只要保持好奇心和学习热情，我们就一定能找到通往成功的道路。毕竟，正如那句经典的话所说：“失败乃成功之母。”只要勇敢面对挑战，总有一天你会发现，那些曾经让你头疼不已的问题，其实都是成长路上不可或缺的一部分。 希望这篇文章对你有所帮助！如果你也有类似的经历或者见解，欢迎随时交流哦~

...趋势以及更丰富的编程实践案例感兴趣。近期，英特尔持续推动oneAPI生态系统的建设与发展，不仅发布了新版的oneAPI工具包，其中包含了对DPC++和USM功能的增强与优化，还提供了更多针对特定领域的库支持，如深度学习、高性能计算等。 进一步探索异构编程的实际场景，可以参考《Parallel Computing》期刊中关于使用oneAPI进行高效科学计算的研究论文，作者通过实例展示了如何利用oneAPI跨平台特性，实现在多种硬件架构上无缝部署并行算法。此外，《ACM Transactions on Architecture and Code Optimization》上也有一篇关于oneAPI性能分析的文章，详细比较了其与CUDA、OpenMP等传统并行编程模型在不同硬件环境下的性能表现。 同时，关注GTC（GPU Technology Conference）等业界重要会议的最新报道，可了解包括英特尔在内的各大厂商在异构计算领域的最新研究成果和技术布局。例如，在最近的GTC大会上，有专家分享了基于oneAPI在自动驾驶、人工智能医疗影像处理等方面的应用案例，突显了oneAPI在实际项目中的强大适应性和灵活性。 对于开发者来说，参与Intel Developer Zone社区或访问GitHub上的oneAPI示例代码库是持续跟进和学习的最佳途径之一，这里不仅有详尽的教程指导，还有众多开发者分享的一线实践经验，帮助你更好地掌握oneAPI，并将其应用于解决复杂计算问题和应对未来挑战。

...索神器，能发挥出它的最佳状态！想象一下，当你在茫茫信息海洋中寻找那根救命稻草时，Solr就像你的私人导航，带你直达目的地。但是，有时候，这艘船可能会遭遇颠簸的海浪——网络连接问题。别担心，这篇文章就是你的救生圈和指南针，告诉你如何调整Solr的设置，让它在波涛汹涌的网络环境中依然航行自如。所以，准备好，让我们一起探索如何优化Solr在网络挑战中的表现吧！ 一、理解问题根源 在讨论解决方案之前，首先需要理解外部服务依赖导致的问题。哎呀，你知道不？咱们用的那个Solr啊，它查询东西的速度啊，有时候得看外部服务的脸色。如果外部服务反应慢或者干脆不给力，那Solr就得跟着慢慢腾腾，甚至有时候都查不到结果，让人急得像热锅上的蚂蚁。这可真是个头疼的问题呢！这不仅影响了用户体验，也可能导致Solr服务本身的负载增加，进一步加剧问题。 二、案例分析 使用Solr查询外部数据源 为了更好地理解这个问题，我们可以创建一个简单的案例。想象一下，我们有个叫Solr的小工具，专门负责在我们家里的文件堆里找东西。但是，它不是个孤军奋战的英雄，还需要借助外面的朋友——那个外部API，来给我们多提供一些额外的线索和细节，就像侦探在破案时需要咨询专家一样。这样，当我们用Solr搜索的时候，就能得到更丰富、更准确的结果了。我们使用Python和requests库来模拟这个过程： python import requests from solr import SolrClient solr_url = "http://localhost:8983/solr/core1" solr_client = SolrClient(solr_url) def search(query): results = solr_client.search(query) for result in results: 外部API请求 external_data = fetch_external_metadata(result['id']) result['additional_info'] = external_data return results def fetch_external_metadata(doc_id): url = f"https://example.com/api/{doc_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: return None 在这个例子中，fetch_external_metadata函数尝试从外部API获取元数据，如果请求失败或API不可用，那么该结果将被标记为未获取到数据。当外部服务出现延迟或中断时，这将直接影响到Solr的查询效率。 三、优化策略 1. 缓存策略 为了避免频繁请求外部服务，可以引入缓存机制。对于频繁访问且数据变化不大的元数据，可以在本地缓存一段时间。当外部服务不可用时，可以回退使用缓存数据，直到服务恢复。 python class ExternalMetadataCache: def __init__(self, ttl=600): self.cache = {} self.ttl = ttl def get(self, doc_id): if doc_id not in self.cache or (self.cache[doc_id]['timestamp'] + self.ttl) < time.time(): self.cache[doc_id] = {'data': fetch_external_metadata(doc_id), 'timestamp': time.time()} return self.cache[doc_id]['data'] metadata_cache = ExternalMetadataCache() def fetch_external_metadata_safe(doc_id): return metadata_cache.get(doc_id) 2. 重试机制 在请求外部服务时添加重试逻辑，当第一次请求失败后，可以设置一定的时间间隔后再次尝试，直到成功或达到最大重试次数。 python def fetch_external_metadata_retriable(doc_id, max_retries=3, retry_delay=5): for i in range(max_retries): try: return fetch_external_metadata(doc_id) except Exception as e: print(f"Attempt {i+1} failed with error: {e}. Retrying in {retry_delay} seconds...") time.sleep(retry_delay) raise Exception("Max retries reached.") 四、结论与展望 通过上述策略，我们可以在一定程度上减轻外部服务依赖对Solr性能的影响。然而，重要的是要持续监控系统的运行状况，并根据实际情况调整优化措施。嘿，你听说了吗？科技这玩意儿啊，那可是越来越牛了！你看，现在就有人在琢磨怎么对付那些让人上瘾的东西。将来啊，说不定能搞出个既高效又结实的办法，帮咱们摆脱这个烦恼。想想都挺激动的，对吧？哎呀，兄弟！构建一个稳定又跑得快的搜索系统，那可得好好琢磨琢磨外部服务这事儿。你知道的，这些服务就像是你家里的电器，得选对了，用好了，整个家才能舒舒服服的。所以啊，咱们得先搞清楚这些服务都是干啥的，它们之间怎么配合，还有万一出了点小状况，咱们能不能快速应对。这样，咱们的搜索系统才能稳如泰山，嗖嗖地飞快，用户一搜就满意，那才叫真本事呢！ --- 请注意，以上代码示例是基于Python和相关库编写的，实际应用时需要根据具体环境和技术栈进行相应的调整。

...横向扩展，以及单机的配置，cpu+内存，内存越高越好，elasticsearch比较吃内存！），它一定会给你很好的性能反应。试想，公司里的app打印线上日志的行数其实可比一般业务系统产生的订单数量要大很多很多，elasticsearch都可以常在日志的实时分析，所以如果你要做通用场景，而且机器资源不是问题，这是完全行得通的。 3.2.2 易用性和可玩性 此外，在使用elasticsearch的时候，会有很多的可玩性。这里不引经据典，呈现很多elasticsearch官方文章的列举优秀特性（当然，确实很优秀！）。 这里举几个例子： （1）中文分词：第一章提到的其它引擎几乎很难实现，elasticsearch对分词器的支持是原生的，因为elasticsearch天生就为全文索引而生，elasticsearch的汉语名字就是“弹性搜索”。这家伙可是专门搞搜索的！ 有的朋友可能不了解分词器，比如你的一个字段里存储“今天我要吃冰激凌”，在分词器的加持下，es最终会存储为“今天|我|要|吃|冰激凌”，并且使用倒排索引的形式进行存储。当你搜索“冰激凌”的时候，可以很快的反馈回来。 关于elasticsearch的原理，这里不展开说明，分词器和倒排索引是elasticsearch的最基本的概念。如果有不了解的朋友，可以自行百度一下。而且这两个概念，与elasticsearch其实不挂钩，是搜索中的通用概念。 关于倒排索引，其核心表现如下图： 如果你要用mysql、mongo实现中文分词，这......其实挺麻烦的，可能在后面的版本支持中会实现的很好，但在当前的流行版本中，它们对中文分词是不够友好的。 mysql5.7之后支持外挂第三方分词器，支持中文分词。而在数据量较大的情况下，mysql的多机器部署几乎很难实现，elasticsearch可以很容易的水平扩展。 mongo支持西方语言的分词，但不支持中文、日语、汉语等东方语言，你需要在自己的逻辑代码中实现分词器。 ngram分词，你看看效果：依旧是“今天我要吃冰激凌”，ngram二元分词后即将得到结果“今天、天我、我要、要吃、吃冰、冰激、激凌”。这....，那你搜索冰激凌就搜不出来！咋办呢，当然可以使用三元分词。但是更好的解决方案还是中文分词器，但它们原生并不支持的。 （2）自定义排名场景：比如你的搜索“冰激凌”，结果中返回了有10条，这10条应该有你想对它指定的顺序。最简单的就是用默认的得分，但是如果你想人为干预这个得分怎么办？ elasticsearch支持function_score功能（可以不用，这个是增强功能），es会在计算最终得分之前回调这个你指定的function_score回调函数，传入原始得分、行的原始数据，你可以在里面做计算，比如查询其它参考表、或查看是否是广告位，以得到新的score返回给用户。 function_scrore的功能不展开描述，是一个在自定义得分场景下十分有用又简单易用的功能！下面是一个使用示例，不仅如此，它是支持自定义函数的，自由度非常高。 （3）文本高亮：你用mysql或mongo也可以实现，比如用户搜索“冰激凌”，你只需要在逻辑代码中对“冰激凌”替换为“<span class='highlight-term'>冰激凌</span>”，然后前端做样式即可。但如果用户搜索了“好吃的冰激凌”咋办呢？还有就是英文大小写的场景，用户搜索"MAIN"，那结果及时匹配到了“main”（小写的），这个单词是否应该高亮呢？也许这时候你会用业务代码实现toLowerCase下基于位置下标的匹配。 挺麻烦的吧，elasticsearch，自动可以返回高亮字段！并且可以自由指定高亮的html前后标签。 （4）实在太多了....这家伙天生为索引而生，而且版本还在不断地迭代。不差机器的话，用用吧！ 4. 退而求其次 4.1 普通数据库 尽管elasticsearch在搜索场景下，是非常好用的利器！但是它比较消耗机器资源，如果你的数据规模并不大，而且想快速实现功能。你可以使用mysql或mongo来代替，完全没有问题。 技术是为了解决特定业务场景下的问题，结合当前手头的资源，适合自己的才是最好的。也许你搞了一个单机器的elasticsearch，单机器内存只有2G，它的表现并不会比mysql、mongo来的好。 当然，如果你为了使用上边提到的一些优秀的独有的特性，那elasticsearch一定还是最佳选择！ 对于mysql（关系型数据库）和mongo（文档数据库）的区别这里不展开描述了，但对于搜索而言，两种都合适。有时候选型也不用很纠结，其实都是差不太多的东西，适合自己的、自己熟悉的、运维起来顺手的，就是最好的。 4.2 普通数据库实现中文分词搜索的原理 尽管mysql在5.7以后支持外挂第三方分词器，mongo在截止目前的版本中也不支持中文分词（你可能会看到一些文章中说可以指定language为chinese，但其实会报错的）。 其实当你选择普通数据库，你就不得不在逻辑代码中自己实现一套索引分词+搜索分词逻辑。 索引分词+搜索分词？为什么分开写，如果你有用过elasticsearch或solr，你会知道，在指定字段的时候，需要指定index分词器和search分词器。 下面以mongo为例做简要说明。 4.2.1 index分词器 意思是当数据“索引”截断如何分词。首先，这里必须要承认，数据之后存储了，才能被查询。在搜索中，这句话可以换成是“数据只有被索引了，才能被搜索”。 这时候请求打过来了，要索引一条数据，其中某字段是“今天我要吃冰激凌”，分词后得到“今天|我|要|吃|冰激凌”，这个就可以入库了。 如果你使用elasticsearch或solr，这个过程是自动的。如果你使用不支持外观分词器的常规数据库，这个过程你就要手动了，并把分词后的结果用空格分开（最好使用空格，因为西方语言的分词规则就是按空格拆分，以及逗号句号），存入数据库的一个待搜索的字段上。 效果如下图： 本站的其它博文中有介绍IKAnalyzer：https://www.52itw.com/java/6268.html 4.2.2 search分词器 当用户的查询请求打过来，用户输入了“好吃的冰激凌”，分词后得到“好吃|冰激凌”（“的”作为停用词stopwords，被自动忽略了，IKAnalyzer可以指定停用词表）。 于是这时候就回去上图的数据库表里面搜索“好吃 冰激凌”（与index分词器结果统一，还是用空格分隔）。 当然，对于mongo而言，你需要事先开启全文索引db.xxx.ensureIndex({content: "text"})，xxx是集合名，content是字段名，text是全文索引的标识。 mongo搜索的时候用这个语法：db.xxx.find( { $text: { $search: "好吃 冰激凌" } },{ score: { $meta: "textScore" } }).sort( { score: { $meta: "textScore" } } ) 4.2.3 索引库和存储库分开 为了减少单表的大小，为了让普通的列表查询、普通筛选可以跑的更快，你可以对原有的数据原封不动的做一张表。 然后对于搜索场景，再单独对需要被搜索的字段单独拎一张表出来！ 然后二者之间做增量信号同步或定时差额同步，可能会有延迟，这个就看你能容忍多长时间（悄悄告诉你，elasticsearch也需要指定这个refresh时间，一般是1s到几秒、甚至分钟级。当然，二者的这个时间对饮的底层目的是不一样的）。 这样，搜索的时候先查询搜索库，拿到一个指针id的列表，然后拿到指针id的列表区存储里把数据一次性捞出来。当然，也是支持分页的，你查询搜索库其实也是普通的数据库查询嘛，支持分页参数的。 4.3 存储库和索引库的延伸阅读 很多有名的开源软件也是使用的存储库与索引库分离的技术方案，如apache atlas： apache atlas对于大数据领域的数据资产元数据管理、数据血缘上可谓是专家，也涉及资产搜索的特性，它的实现思路就是：从搜索库中做搜索、拿到key、再去存储库中做查询。 搜索库：上图右下角，可以看到使用的是elasticsearch、solr或lucene，多个选一个 存储库：上图左下角，可以看到使用的是Cassandra、HBase或BerkeleyDB，多个选一个 虽然apache atlas在只有搜索库或只有存储库的时候也可以很好的工作，但只针对于数据量并不大的场景。 搜索库，擅长搜索！存储库，擅长海量存储！搜索库多样化搜索，然后去存储库做点查。 当你的数据达到海量的时候，es+hbase也是一种很好的解决方案，不在这里展开说明了。

...解。 理解1： 通过实践，我们可以吸收其中的70%，通过与他人交流，我们可以吸收其中的20%，通过读书和培训，可以吸收其中的10%。 理解2： 一生而言，我们70%的经验来之实践，20%来之与他人交流，10%来之读书和培训。 【----帮助Python学习，以下所有学习资料文末免费领！----】 不管你如何理解，这个721法则都告诉我们：我们都要勇敢地去实践。 实践中我们可以出错，可以不满意，可以有失去，但那都是我们的财富。 不去实践，我们永远站在原地，实践了，那就是希望的开始。 下图是我百度所得： 下面是我用matplotlib画的： 我还有另外一种理解：如果你想有所产出，10%靠运气，20%靠自己，更多的是要靠团队。 我将70%赋予了灰色，这是一种冷色调，代表理性、努力和恒心。其它两种颜色为亮色，表示我们赤诚的心和坚定不移的方向。 如果你感兴趣，可以将下面代码复制到IDLE或者Spyder或者Pycharm，轻轻一点，属于你的图就成了。 第一个图from matplotlib import pyplot as plt 调节图形大小，宽，高plt.figure(figsize=(6,9))定义饼状图的标签，标签是列表labels = [ '实践与经验','交流与反馈','培训与学习']每个标签占多大，会自动去算百分比sizes = [70,20,10]colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue']colors = ['gray','00FFFF','FF1493']灰、粉、蓝绿将某部分爆炸出来， 使用括号，将第一块分割出来，数值的大小是分割出来的与其他两块的间隙explode = (0.05,0.05,0)patches,l_text,p_text = plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance = 1.1,autopct = '%3.1f%%',shadow = False,startangle = 90,pctdistance = 0.6)labeldistance，文本的位置离远点有多远，1.1指1.1倍半径的位置autopct，圆里面的文本格式，%3.1f%%表示小数有三位，整数有一位的浮点数shadow，饼是否有阴影startangle，起始角度，0，表示从0开始逆时针转，为第一块。一般选择从90度开始比较好看pctdistance，百分比的text离圆心的距离patches, l_texts, p_texts，为了得到饼图的返回值，p_texts饼图内部文本的，l_texts饼图外label的文本改变文本的大小方法是把每一个text遍历。调用set_size方法设置它的属性for t in l_text:t.set_size(25)for t in p_text:t.set_size(20) 设置x，y轴刻度一致，这样饼图才能是圆的plt.axis('equal')plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=20,borderaxespad=-5)plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=30,loc="center")plt.savefig("721法则.png")plt.show() 下图还是我画的，当然，没有上面那个美观。 第二个图import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.family']='SimHei'plt.figure(figsize=(6, 9))labels = '实践与经验','交流与反馈','培训与学习'sizes = [70.0,20.0,10.0]explode = (0.1,0,0)colors = ['gray','00FFFF','FF1493']plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance=1.1,\autopct='%d%%',shadow=True,counterclock=False)plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=18,borderaxespad=-5)plt.axis('equal')plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=18)plt.savefig("721法则.png")plt.show() 结论：我们不但要会画，还要学着画得尽可能美，实践是唯一的途径。 Python入门教程 如果你现在还是不会Python也没关系，下面我会给大家免费分享一份Python全套学习资料， 包含视频、源码、课件，希望能帮到那些不满现状，想提升自己却又没有方向的朋友，可以和我一起来学习交 流。 ① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西 ② 600多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析 ③ 100多个Python实战案例，含50个超大型项目详解，学习不再是只会理论 ④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包 ⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包，含15个大型网站迫解 ⑥ 爬虫APP逆向实战教程包，含45项绝密技术详解 ⑦ 超300本Python电子好书，从入门到高阶应有尽有 ⑧ 华为出品独家Python漫画教程，手机也能学习 ⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便 👉Python学习视频600合集👈 观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。 👉实战案例👈 光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。 👉100道Python练习题👈 检查学习结果。 👉面试刷题👈 资料领取 上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取 好文推荐 了解python的前景：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127187029 了解python的兼职：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127125308 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/130861900。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...的MapReduce实践 为了让你更好地理解MapReduce在MongoDB中的应用，下面我将通过一个具体的例子来展示如何使用MapReduce处理数据。 示例代码： 假设我们有一个名为sales的集合，其中包含销售记录，每条记录包含product_id和amount两个字段。我们的目标是计算每个产品的总销售额。 javascript // 首先，我们定义Map函数 db.sales.mapReduce( function() { // 输出键为产品ID，值为销售金额 emit(this.product_id, this.amount); }, function(key, values) { // 将所有销售金额相加得到总销售额 var total = 0; for (var i = 0; i < values.length; i++) { total += values[i]; } return total; }, { "out": { "inline": 1, "pipeline": [ {"$group": {"_id": "$_id", "total_sales": {$sum: "$value"} }} ] } } ); 这段代码首先通过map()函数将每个销售记录映射到键为product_id和值为amount的键值对。哎呀，这事儿啊，就像是这样：首先，你得有个列表，这个列表里头放着一堆商品，每一项商品下面还有一堆数字，那是各个商品的销售价格。然后，咱们用一个叫 reduce() 的魔法棒来处理这些数据。这个魔法棒能帮咱们把每一样商品的销售价格加起来，就像数钱一样，算出每个商品总共卖了多少钱。这样一来，我们就能知道每种商品的总收入啦！哎呀，你懂的，我们用out这个参数把结果塞进了一个临时小盒子里面。然后，我们用$group这个魔法棒，把数据一通分类整理，看看哪些地方数据多，哪些地方数据少，这样就给咱们的数据做了一次大扫除，整整齐齐的。 3. 性能优化与注意事项 在使用MapReduce时，有几个关键点需要注意，以确保最佳性能： - 数据分区：合理的数据分区可以显著提高MapReduce的效率。通常，我们会根据数据的分布情况选择合适的分区策略。 - 内存管理：MapReduce操作可能会消耗大量内存，特别是在处理大型数据集时。合理设置maxTimeMS选项，限制任务运行时间，避免内存溢出。 - 错误处理：在实际应用中，处理潜在的错误和异常情况非常重要。例如，使用try-catch块捕获并处理可能出现的异常。 4. 进阶技巧与高级应用 对于那些追求更高效率和更复杂数据处理场景的开发者来说，以下是一些进阶技巧： - 使用索引：在Map阶段，如果数据集中有大量的重复键值对，使用索引可以在键的查找过程中节省大量时间。 - 异步执行：对于高并发的应用场景，可以考虑将MapReduce操作异步化，利用MongoDB的复制集和分片集群特性，实现真正的分布式处理。 结语 MapReduce在MongoDB中的应用，为我们提供了一种高效处理大数据集的强大工具。哎呀，看完这篇文章后，你可不光是知道了啥是MapReduce，啥时候用，还能动手在自己的项目里把MapReduce用得溜溜的！就像是掌握了新魔法一样，你学会了怎么给这玩意儿加点料，让它在你的项目里发挥出最大效用，让工作效率蹭蹭往上涨！是不是感觉整个人都精神多了？这不就是咱们追求的效果嘛！嘿，兄弟！听好了，掌握新技能最有效的办法就是动手去做，尤其是像MapReduce这种技术。别光看书上理论，找一个你正在做的项目，大胆地将MapReduce实践起来。你会发现，通过实战，你的经验会大大增加，对这个技术的理解也会更加深入透彻。所以，行动起来吧，让自己的项目成为你学习路上的伙伴，你肯定能从中学到不少东西！让我们继续在数据处理的旅程中探索更多可能性！