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- Elasticsearch的6个典型使用场景
（再不学学ES，都感觉自己要技术落后了）
场景1、全文搜索
Elasticsearch 凭借其强大、可扩展和快速的搜索功能，在全文搜索场景中表现出色。它允许用户以近乎实时的响应执行复杂的查询。
场景2、实时分析
Elasticsearch 能够实时执行分析，因此适用于跟踪实时数据（如用户活动、交易或传感器输出）的仪表板。
场景3、机器学习
通过在 X-Pack 中添加机器学习功能，Elasticsearch 可以自动检测数据中的异常、模式和趋势。
场景4、地理数据应用程序
Elasticsearch 通过地理空间索引和搜索功能支持地理数据。这对于需要管理和可视化地理信息的应用程序（如地图和基于位置的服务）非常有用。
场景5、日志和事件数据分析
组织使用 Elasticsearch 来聚合、监控和分析来自各种来源的日志和事件数据。它是 ELK 堆栈（Elasticsearch、Logstash、Kibana）的关键组件，用于管理系统和应用程序日志以识别问题和监控系统运行状况。
场景6、安全信息和事件管理 （SIEM）
Elasticsearch 可用作 SIEM 工具，帮助组织实时分析安全事件。
（图转自bytebytego，翻译整理by dogstar）展开
918 - 孟晚舟说：以前华为都是末位淘汰制，后来发现华为末位淘汰的全是员工，把员工每个月干掉10%，他发现没有用。后来他改了，不淘汰员工，淘汰干部，每年淘汰10%的干部。做完了以后，他发现整个组织就变了，有一个好店长就有一家好店，你光把那个店员弄得要死要活的，没有任何意义。所以董明珠说了一句话，淘汰一个干部，比干掉100个员工还管用，你认同吗？
本来就是嘛，干部的行为和决策会对组织产生深远的影响。如果一个干部不称职或者行为不当，这不仅会对员工产生负面影响，还会对整个组织的运作和业绩造成不良影响。
而且，淘汰干部还可以起到震慑作用，让其他干部更加谨慎和认真地对待自己的工作。同时，淘汰干部还可以让组织更加公正和平等，避免因为人治或者人情等因素而影响到组织的正常运作。
此外，淘汰干部还可以促进组织的自我更新和改进。如果一个干部一直担任重要职务，那么他可能会安于现状，不去追求更大的发展和进步。而如果一个干部被淘汰，这将会给其他有能力和潜力的干部提供机会和平台，让他们可以展示自己的才华和贡献，进而促进组织的不断发展和进步。展开310 - 你还知道招聘里有哪些潜台词
![[灵光一现]](//lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_25.51e6984.png)
期权：发不起工资，画个饼
工资面议：太低，不好意思写
工资上不封顶：其实下也不保底
上升空间大：薪资起点低
高提成：无底薪\固定底薪很低
年底双薪：13薪，但是不知道什么时候发
13薪起：就是13薪
公司提供住宿：公司在信号不稳定的偏僻处
扁平化管理：公司没几个人
团队年轻有活力：没有工作经验，你有那你干得多
核心团队来自BAT：你又不是BAT，跟你没有关系
能承受较大的工作压力：加班
有强烈的责任心\上进心：加班\主动加班
工作激情：主动加班，还自我PUA
团队氛围好：大家一起加班\一起勾心斗角
抗压力强：加班+背锅
不提倡加班：该加还得加，而且加班是因为你效率低造成的
不强制加班：别人都加班，你好意思先走？
阶段性加班：准备好不定时通宵
偶尔会忙：提前说好了，以后不要抱怨
领导安排的其他任务：叫你干啥你就干啥，哪怕本职外的工作展开1220 - UU们，项目上碰到难题了，不知道该如何排查，有个接口，简单的查询功能，数据库直接查询是2ms，在用arthas的trace发现，这个方法的运行时间会由刚重启应用或者重启数据库的2ms到200ms；
目前排查了CPU，没有超过40%，一般都在10~20%徘徊，GC后的内存曲线也是健康的锯齿形状，而且没有一次FGC的情况，基本上可以排查内存溢出或泄漏了，arthas监控线程的CPU占比也没超过10%；druid上连接池的数量也是没超过20，远远小于在配置中设的500，而tomcat活跃线程也再200左右徘徊，小于设置的1000；咋一看各项指标似乎是正常的，但系统的某些功能就是会随着运行时间而逐渐卡顿，而重启数据库或者应用，访问速度就正常了，这应该怎么排查？展开51 - jym，技术总监的岗位定义是什么？我部门的技术总监天天在群里抓考勤，抓日报，对部门做的项目架构和技术都没有这么认真去对待，手下那群开发写得代码烂的要死都不去管管，天天在群说谁谁谁不写日报，写了又批评日报内容写得少，写了又不看。是我对技术总监这个岗位职责理解错了吗？255
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