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时序数据库 InfluxDB 详解
时序数据库InfluxDB(一)时序数据库InfluxDB(二)时序数据库InfluxDB(三)时序数据库InfluxDB(四)时序数据库InfluxDB(五)时序数据库InfluxDB(六)时序数据
使用 Makefile 构建指令集
make 是一个历史悠久的构建工具,通过配置 Makefile 文件就可以很方便的使用你自己自定义的各种指令集,且与具体的编程语言无关。 这样当你在命令行执行 make run dev 时其实就会执行 NODE_ENV=development nodemon server.js…
给库加上酷炫的小徽章 & ava、codecov、travis 示例
首先这些徽章可以直接去 shields.io 网站自动生成。 直接粘贴在 .md 文件中就可以使用了,最后展现的就是这个图标。 (自动构建通过) 和 (测试覆盖率)。 谈到测试覆盖率必须先有单元测试,本文使用 ava 作为示例,ava 是一个 js 测试库,强烈推荐你使用它。 …
GitHub Actions 指南
GitHub Actions 使你可以直接在你的 GitHub 库中创建自定义的工作流,工作流指的就是自动化的流程,比如构建、测试、打包、发布、部署等等,也就是说你可以直接进行 CI(持续集成)和 CD (持续部署)。 workflow : 一个 workflow 工作流就是一…
数据管道 Logstash 入门
监听某个目录下的日志文件,读取文件内容,处理数据,写入 influxdb 。 从 kafka 中消费消息,处理数据,写入 elasticsearch 。 方便省事。 然后运行 logstash 就可以了。 使用 logstash 你只要编写一个配置文件,在配置文件中挑选组合这些…
ES 自定义打分 Function score query
ES 会为 query 的每个文档计算一个相关度得分 score ,并默认按照 score 从高到低的顺序返回搜索结果。 在很多场景下,我们不仅需要搜索到匹配的结果,还需要能够按照某种方式对搜索结果重新打分排序。例如: 搜索具有某个关键词的文档,同时考虑到文档的时效性进行综合排…
构造请求日志分析系统
日志系统使用 ELK + kafka 构建是业界比较主流的方案,beats、 logstash 进行日志采集搬运,kafka 存储日志等待消费,elasticsearch 进行数据的聚合分析,grafana 和 kibana 进行图形化展示。
ES Search Template
使用搜索模板可以将 DSL 从应用程序中解耦出来,并且可以更加灵活的更改查询语句。 在模板中通过 {{ }} 的方式预留参数,然后查询时再指定对应的参数值,最后填充成具体的查询语句进行搜索。 为了实现搜索模板和查询分离,我们首先需要单独保存和管理搜索模板。 使用 scripts…
ES 分布式搜索的运行机制
用户发起搜索,请求到集群中的某个节点。 query 会被发送到所有相关的 shard 分片上。 每个 shard 分片独立执行 query 搜索文档并进行排序分页等,打分时使用的是分片本身的 Local Term/Document 频率。 分片的 query 结果(只有元数据,…
同步 MySQL 数据至 Elasticsearch/Redis/MQ 等的五种方式
本文总结了五种数据同步的方式。 1. 业务层同步 由于对 MySQL 数据的操作也是在业务层完成的,所以在业务层同步操作另外的数据源也是很自然的,比较常见的做法就是在 ORM 的 hooks 钩子里编写相关同步代码。 这种方式的缺点是,当服务越来越多时,同步的部分可能会过于分散…
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