集群easysearch实战

## 调试宿主机 如果您的集群无外网，则无法下载基础镜像，需要设置内网镜像 ```sh export K1S_IMAGE="hub.local.io/alpine:lateset" ``` 基础操作命令： ```sh # 查看 node 列表 k1s no NAME STATUS ROLES AGE ......

Ubuntu 安装部署Kubernetes(k8s)集群：Kubernetes概述，Kubernetes 组件，控制平面组件，Node组件，配置节点的基本环境，节点安装docker，并进行相关配置，安装kubelet，kubeadm，kubectl，kubeadm初始化，添加worker节点到k8s... ......

# mysql复制技术/mysql集群  ## 准备 1.四台虚拟机都关闭防火墙 ``` systemctl st ......

一、Redis 集群部署简介 在现代应用程序中，缓存被广泛应用以提高性能和减轻后端数据库的压力。本文将探讨面对 Redis 集群缓存分配不均问题时的解决方法。 我们的 Redis 集群部署包括 3 主 3 从，每个节点分配内存 4G（服务器总内存32G），内存淘汰策略相同：volatile-lru。 ......

学习自：Redis 的四种模式 - 何童鞋 - 博客园 深入理解Redis的部署模式四种模式的探索（redis部署四种模式）-数据库运维技术服务 redis部署和运行原理 redis的三种部署方式_小咪咪的技术博客_51CTO博客 上一节：Redis（1）：四种模式（单机、哨兵、集群、主从复制）原理 ......

# 声明 本文章中所有内容仅供学习交流，抓包内容、敏感网址、数据接口均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关，若有侵权，请联系我立即删除！ # 网站 > aHR0cHM6Ly93d3cucWNjLmNvbS8= # 前言 阅读前 请先阅读下我的另一篇文章 看看别 ......

集群中包含 3 个 Nacos Server 节点，两个 Proxy 主备节点，Mysql 数据库主备 这里仅记录Nacos的安装 Nacos节点服务器节点 IP 端口 Nacos1 172.17.10.21 8858 (默认 8848) Nacos1 172.17.10.22 8858 (默认 8 ......

> **本章节将介绍如何在kubernetes集群中部署一个nginx服务，并且能够对其进行访问。** ### 5.1 Namespace Namespace是k8s系统中的一种非常重要资源，它的主要作用是用来实现**多套环境的资源隔离**或者**多租户的资源隔离**。 默认情况下，k8s集群中的所 ......

> 准备三台Linux虚拟机（K8S集群三台起步），系统用CentOS7.4，虚拟机配置是2颗CPU和2G内存（K8S最低要求的配置），网络使用桥接网卡方式并使用静态IP | 主机名 | IP地址 | 角色描述 | | | | | | k8s-master-192.168.245.11 | 192. ......

简介 Timescale Documentation | Getting started with Timescale Timescale是一个用于时间序列，事件和分析的PostgreSQL数据平台。 提供了PostgreSQL的可靠性，这是时间序列的超能力 TimescaleDB，。它提供 自动备 ......

实战工具：python3.7+pycharm+opencv4.6算法知识：HOG特征提取、SVM模型构建实战目的：本次实战的目的是熟悉HOG+SVM工作流算法，初步掌握图像分类的传统算法。实战记录：本以为在学习原理、算法应用、动手实操后会很顺利的完全自主实现行人检测项目，但实战过程却差强人意，所以结 ......

本文是一次工作中对并发问题的处理案例，问题发生在快递分拣的流程中，我尽可能将业务背景简化，让大家只关注并发问题本身。 ......

### 关于 Cloud Studio > Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境(IDE)，为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能在线编程。 > Cloud Studio 作为在线IDE，包含代码高亮、自动补全 ......

从 Mysql 同步数据到 ES 有多种方案，这次我们使用 ELK 技术栈中的 Logstash 来将数据从 Mysql 同步到 Easysearch 。 ## 方案前提 1. Mysql 表记录必须有主键，比如 id 字段。通过该字段，可将 Easysearch 索引数据与 Mysql 表数据形成 ......

## 前言 之前有发过一篇文章[聊聊如何利用redis实现多级缓存同步](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MTY1Njk4NQ==&mid=2247507197&idx=1&sn=90b1be9d29f37fc7aba21ccf047fa6b3&chksm= ......

# Nacos集群搭建 # 1.集群结构图 官方给出的Nacos集群图：  其中包含3个nacos节点，然后一个负载 ......

准备nacos 一般集群需要至少3个节点。我们先准备3台机器： 192.168.11.200、192.168.11.196、192.168.11.126 nacos 的默认服务端口是 8848 ，但是由于 我们的机器上还有其他nacos 服务正在作用，所以， 我们这里把端口改为 8748， 如下： ......

# 5 项目实战和总结 ## 5.1 阻塞/非阻塞、同步/异步(网络IO) > 典型的一次IO的两个阶段是什么？数据就绪 和 数据读写 - 数据就绪：根据系统IO操作的就绪状态 - 阻塞 - 非阻塞 - 数据读写：根据应用程序和内核的交互方式 - 同步 - 异步 ![img](https://img ......

Leangoo领歌除了是免费的敏捷开发管理工具之外，现提供专业的敏捷培训、敏捷认证以及敏捷咨询的服务，权威课程包括：官方权威Scrum认证培训课程（CSM，CSPO，PSM，CSD，A-CSM等）、大规模敏捷SAFe等认证培训，以及量身定制的Scrum敏捷开发企业级实训课程培训, 敏捷工程技术实践课... ......

导语：Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。本文主要从实际案例入手并结合作者的实践经验，向各位读者分享当应用场景中异构集群无法做到负载均衡时，如何通过Flink的自定义多线程来实现异构集群的动态负载均衡。 ●　1. 前言 ●　2. 出现的问题与解决 ......

本篇技术博文将深入探讨 Redis 持久化机制的原理、配置和使用方式。我们将介绍两种常用的持久化方式：RDB 持久化和 AOF 持久化。您将了解到它们的工作原理、优缺点以及如何根据需求选择合适的持久化方式。 通过深入学习 Redis 持久化及集群架构，您将能够构建稳定、可靠并具备高可用性的 Red... ......

etcd 概述 etcd 是 CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库。 etcd 内部采用 raft 协议作为一致性算法，etcd基于Go语言实现。 完全复制：集群中的每个节点都可以使用完整的存档 高可用性：Etcd可用于避免 ......

## 前言： 在当今信息化社会，网络数据分析越来越受到重视。而作为开发人员，掌握一门能够抓取网页内容的语言显得尤为重要。在此篇文章中，将分享如何使用 .NET构建网络抓取工具。详细了解如何执行 HTTP 请求来下载要抓取的网页，然后从其 DOM 树中选择 HTML 元素，进行匹配需要的字段信息，从中 ......

使用集合set去重后，如果想要返回结果为列表形式，不用在外层套list函数了，因为sorted排完序后会返回一个新列表。 names = input().split(" ") print(sorted(set(names))) #不需要再套一层list函数了 print(sorted(list(se ......

l = [] while True: s = input() if s == '0': #注意：这里是对0加引号，而不是使用int(s)，如果输入'hello'，int(s)会报错，所以是用字符串'0' break else: l.append(s) print(" ".join(l)) ......

s = input() print(s.isalpha()) print(s.isdigit()) print(s.isspace()) ......

目标： 在上一次https://www.cnblogs.com/webor2006/p/17533745.html我们已经完成了文档管理的功能模块开发，接下来则开启新模块的学习 用户登录，这块还是有不少知识点值得学习的，先来看一下整体的效果，关于效果官网有一个体验地址：wiki.courseimoo ......

d = { } for i in input(): d[i] = d.get(i, 0) + 1 print(d) ......

1 d = {'a': ['apple', 'abandon', 'ant'], 'b': ['banana', 'bee', 'become'], 'c': ['cat', 'come'], 'd': 'down'} 2 3 str = input() 4 5 for i in d[str]: 6 ......

a = {'city':'beijing', 'id':1} b = {'city':'shanghai', 'id':2 } c = {'city':'guanghzou', 'id':3} d = [] d.append(a) d.append(b) d.append(c) for i in d ......