最近用了几天时间为公司项目集成了全文搜索引擎，项目初步目标是用于搜索框的即时提示。数据需要从MySQL中同步过来，因为数据不小，因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步。这里用到的开源服务就是ElasticSearch。
1、效果 📷 2、代码（本项目需要微信可以登录微信网页版） 场景：公司群，朋友群，消息太多，但是只想知道领导发的消息，就可以利用wxpy和微信实现消息群同步。让重要消息不再错漏。 准备工作 1、能登录网页版微信的账号 2、相关环境 1、安装相关模块 pip install 模块名 #coding=utf8 from wxpy import * import schedule import time import http import json import datetime import random
RediSearch是一个Redis模块，为Redis提供查询、二次索引和全文搜索。要使用RediSearch，首先要在Redis数据上声明索引。然后可以使用重新搜索查询语言来查询该数据。RedSearch使用压缩的反向索引进行快速索引，占用内存少。RedSearch索引通过提供精确的短语匹配、模糊搜索和数字过滤等功能增强了
React 16.3 开始，React 废弃了一些 API( componentWillMount, componentWillReceiveProps, and componentWillUpdate)，同时推出了一些新的 API 代替，包括 getDerivedStateFromProps。根据应用场景的不同， getDerivedStateFromProps的使用方式也不同。
前言 Alfred，想必大家就算没用过也耳闻过。Alfred是一个让你可以丢掉鼠标的神器。很多读者可能之前认为Alfred的学习成本高，或者感觉它太复杂，而望之却步。其实Alfred并非高不可攀，本文以Alfred3.0为基础，一步步进行Alfred的常用操作，带领大家进入Alfred的高效世界！ 从界面上分，Alfred分为设置界面和操作界面；从功能上分，Alfred分为基本搜索和快速启动的功能，以及工使用自定义插件的工作流功能。 本文为本人对Alfred的操作积累，会持续不定时更新。 如何获取Alfr
https://github.com/etianen/django-python3-ldap
Zookeeper,一种分布式应用的协作服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop的分布式协调服务,它包含一个简单的原语集,应用于分布式应用的协作服务,使得分布式应用可以基于这些接口实现诸如同步、配置维护和分集群或者命名的服务。
RediSearch 是基于 Redis 开发的支持二级索引、查询引擎和全文搜索的应用程序。在2.0的版本中，简单看下官网测试报告：
0. 引 入 最近，我们遇到了两个场景： 负责基础服务的工程师想下线一个接口但不知道有哪些服务调用 负责 APM 系统的工程师想知道任意 RPC 接口的所有上游调用方 仔细分析不难发现，二者的本质都在于「维护微服务间的静态依赖关系」。等等！在调用链追踪系统中，我们不是已经获得了接口级别的依赖关系吗？为什么不能直接用那边的数据？目前伴鱼调用链追踪系统中维护的依赖关系在三个方面无法满足上述需求： 一些上古服务仍然在运行，但没有接入调用链追踪系统 调用链追踪系统中维护的是「动态依赖关系」，即最近 N 天 (由 r
Springboot2.1+Solr7.5搭建的企业级搜索平台，项目目前支持文档内容和数据库检索，已经集成分词技术。支持文档内容检索类型包含：pdf、doc、docx、ppt、pptx、txt、log等 数据库已支持MySQL增量自动建立索引
如果是第一种场景，数据迁移过程中可以停止写入，可以采用诸如elasticsearch-dump、logstash、reindex、snapshot等方式进行数据迁移。实际上这几种工具大体上可以分为两类：
Maven Central 网站并不提供注册的功能，你需要到 Sonatype 网站上进行注册。而事实上，Sonatype 网站也没有直接提供一个注册链接。真正的注册入口在 issues tracker 上。一旦完成注册后，你需要创建包含待发布包信息的 issue。
1. General：通用； 2. Features：特性； 3. Workflows：工作流； 4. Appearance：外观； 5. Advanced 增强 6. Remote 远程 7. Powerpack：查看是否购买Powerpack以及其许可证。 8. Usage
# 路由懒加载 // 路由同步加载 // import Recommend from '@/components/recommend/recommend' // import Singer from '@/components/singer/singer' // import Rank from '@/components/rank/rank' // import Search from '@/components/search/search' // import SingerDetail from '@/
上篇文章向大家介绍了 Elasticsearch 如何安装和核心概念，这篇讲解一下应用场景和注意事项，下面是正文。
本文公众号读者飞熊的投稿，本文主要讲述了ElasticSearch 双数据中心建设在新网银行的实践。
大家好， Rust Search Extension是我从2018年开始开发的浏览器插件，方便Rust开发者在浏览器地址栏快速搜索官方文档、内置属性、crates和错误码等。经过两年多的时间，迭代了1
构建前端MVC（Model，View，Collection）模型的框架，其中Model是数据模型，Collection是数据模型的集合，View是视图
一、是什么 构建前端MVC（Model，View，Collection）模型的框架，其中Model是数据模型，Collection是数据模型的集合，View是视图 二、依赖 backbone依赖underscorejs（主要集成了一些数据model的处理方法），项目需要时，也可以加上jQuery，因为backbone的数据处理默认是ajax，而jQuery封装了强大的DOM操作和ajax 三、模型的创建、实例化和继承 var model1 = new Backbone.Model(); mo
Elasticsearch是一个分布式搜索服务，提供Restful API，底层基于Lucene，采用多shard的方式保证数据安全，并且提供自动resharding的功能，github等大型的站点也都采用Elasticsearch作为其搜索服务。废话在此就不多赘述了，下面记录下CentOS7下Elasticsearch集群部署过程： 之前在三台服务器部署Elasticsearch集群： qd-vpc-op-es01 101.119.92.247 qd-vpc-op-es02 101.119.9
按照我们之前的配置，在CDH7.1.1上为Ranger集成OpenLDAP认证这边文章中，我们为Ranger集成了OpenLDAP认证，刚开始给Hive、HDFS、HBase授权的时候，没发现有什么毛病，ldap用户都能正常登录和同步。后来使用Ranger API给用户批量授权时，将大量用户放在同一用户组里，比较好管理。这时我们才发现ldap的用户组没有被Ranger同步过来。
编译Qconf git clone https://github.com/Qihoo360/QConf.gitcd Qconf//注意如果不是root永恒，可能需要使用sudo权限mkdir build && cd build// 默认安装在/usr/local/qconf目录，后面的命令指定安装目录cmake .. 或者 cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/install/prefix make make install//如果出错，也就下面几个错误了sudo ln -s
即： （1）. 用于引用 Dom 中的一些元素，每个 Backbone 的 View 属性都有这种 el 属性； （2）. 若没有声明 el，会默认构造一个，表示一个空的 div 元素； 看一个示例：
本文介绍了使用 Coze 平台搭建 TiDB 文档助手的过程。通过比较不同 AI Bot 平台，突出了 Coze 在插件能力和易用性方面的优势。文章深入讨论了实现原理，包括知识库、function call、embedding 模型等关键概念，最后成功演示了如何在 Coze 平台上快速创建 TiDB Help Bot 。
这里记录一下 使用 hexo 如何做 SEO ，有一些主题自带了 SEO 优化建议首先查看自己当前使用的主题是否有这个配置项。
对于一个搜索引擎来说，索引配置是非常重要，并且也是非常核心的内容。在 XS 中，我们的索引配置是通过一个配置文件来实现的。在前两篇文章的测试中，我们使用了一个叫做 demo 的索引配置。当时，我们直接就是写了一个 demo 这个名称，那么这个配置文件具体在哪里呢？
先来看看es的整体架构图，上面有多个重要模块，今天主要写在lucene上面的index模块与search模块的优化经历，力求简要写出改变了configuration之后，会给es cluster带来什么样的影响。
在明确了ES的基本概念和使用方法后，我们来学习如何使用ES的Java API. 本文假设你已经对ES的基本概念已经有了一个比较全面的认识。
Cloudera从CM6.3版本开始，引入了Red Hat IdM来做整个集群的认证，Red Hat IdM对应的软件为FreeIPA，在本文中描述如何使用FreeIPA来做CDP-DC集群的认证。关于FreeIPA服务器搭建参考<使用FreeIPA对Linux用户权限统一管理>。之前的文章包括<使用FreeIPA为CDP DC7.1集群部署安全>,<CDP-DC中为CM集成FreeIPA提供的LDAP认证>,<在CDP-DC中Ranger集成FreeIPA的LDAP用户>。
#371 、从“最近的文件”和“最近的项目”（菜单）移走项 原文链接：How to remove items from the Recent Projects and Recent Files menus 操作步骤： 如果你不小心删除或重命名一个项目文件，如果尝试从“最近的项目”菜单打开下项目的话，Visual Studio会很快提示项目不可用。 同时，vs还会提示你，是否从“最近的项目”中删除不存在的项目或解决方案 如果你想从“最近的文件”和“最近的项目”（菜单）移除项也可以用如下方法。 移除“最近的
**聚合（aggregations）**可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：
server 0.centos.pool.ntp.org iburst
在前面介绍了v-bind样式绑定中，也提到了数据绑定，在前端处理表单时，我们常常需要将表单输入框的内容同步给 JavaScript 中相应的变量。手动连接值绑定和更改事件监听器可能会很麻烦：
业务所有的服务器日志都是通过filebeat进行采集，然后写入到一个公共的ES集群中。因为当前使用的集群无法继续扩容了并且版本也较低(5.6.4), 所以需要把集群迁移到一个新的规模更大的集群，并且升级一下ES的版本，升级到6.4.3.
Java阻塞队列线程集控制的实现方法 队列以一种先进先出的方式管理数据。如果你试图向一个已经满了的阻塞队列中添加一个元素，或是从一个空的阻塞队列中移除一个元素，将导致线程阻塞。在多线程进行合作时，阻塞队列是很有用的工具。工作者线程可以定期的把中间结果存到阻塞队列中。而其他工作者线程把中间结果取出并在将来修改它们。队列会自动平衡负载。如果第一个线程集运行的比第二个慢，则第二个线程集在等待结果时就会阻塞。如果第一个线程集运行的快，那么它将等待第二个线程集赶上来。 下面的程序展示了如何使用阻塞队列来控制线程集。
在 MySQL 的主从架构在很多场景下都在使用，同时 MySQL 的同步延迟也是很多 DBA、运维、开发的同学经常面对的问题之一。本文围绕同步延迟的场景之一：无主键表，来看看延迟产生的原因，以及应对的策略。当然，从标题上也能看出来，给表建个主键是最好的办法，不过在关于这个问题，其实还有一些其他的方式可以尝试。
松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青，感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程
今天小编就为大家分享一篇python-itchat 统计微信群、好友数量,及原始消息数据的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
之前做了一个新的需求，需要从每一次search请求返回中获取相关的数据，然后把这些获取到的数据做异步处理，写入缓存并同步到数据库中。如何做异步在这就想到了用队列的方式来实现，一开始是用的BlockingQueue，一遍从队尾push，另一边从队首取数据。 但是在这个地方用BlockingQueue的时候就会有点问题，首先是如果不给这个队列设置大小的话，时间长了很可能会吧内存给搞瘫了，但是如果给BlockingQueue设置了大小的话（ps：当时设置的是2000），我们的主流程是search，其他的业务功能的开发不能够影响到search的运行（PS：每个平台对search返回的时间都有限制的），当队列满了之后，再多来的任务就会被挂起，一直等到队列中有空余位置才会被执行。这样的话我们整个的流程就会Down掉。 所以就自己封装了一个Queue，当队列满了之后，多余的数据就会被扔掉，当然不是所有的业务场景都适合使用。仅供参考借鉴。
最近查阅了一些帖子，发现了一个极其强大的方法，其兼容性有待提高~~（但已有相关的的Polyfill方式）
正文共： 2468字 8图 预计阅读时间： 7分钟 一、前言 在日常工作中，我们并不推荐去重复造轮子，通常我们会去搜索一些稳定的第三方开源库来使用。而 Github 中，开源的那些代码库，就是一个非常宝贵的资源，很多大型稳定的开源项目，都被托管在 Github 之上，这些项目一旦被开源，经过广大开发者的贡献之后，其实很多已经趋于稳定，靠谱的开源库已经很难发现重大 Bug。但是在 Github 上托管的开源项目非常之多，最简单的搜索方式就是在搜索框中，输入我们要搜索的关键字。这在有明确目标的前提下，将非常
canal是阿里的开源框架，其优势在于可以方便地同步数据库中增量数据到其他的存储应用（MySQL、Kafka、Elastic Search、HBase、Redis等等）。
对于client连接ldap server的策略，ldap3提供了4种选择,可以通过client_strategy设置Connection object应用哪种策略：
2xx - 表示成功处理信息，如 200 - 成功处理请求，204 - 成功处理请求但没有返回内容
需要将存放在ES系统中的IMEI信息，将全量的数据分批拉取结果集到另外的系统，处理流程大抵就是先调用ES的查询方法，Scroll查询每批次10000条数据，得到数据集合后，在转换成自己系统需要的信息，最后插入到数据库，然后再通过scrollId进行下一次的查询。
Manticore Search 是一个使用 C++ 开发的高性能搜索引擎，创建于 2017 年，其前身是 Sphinx Search 。Manticore Search 充分利用了 Sphinx，显着改进了它的功能，修复了数百个错误，几乎完全重写了代码并保持开源。这一切使 Manticore Search 成为一个现代，快速，轻量级和功能齐全的数据库，具有出色的全文搜索功能。
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