本文将基于Kafka,MySQL,Elasticsearch,Kibana，使用FlinkSQL构建一个电商用户行为的实时分析使用。
本文所有的实战演练都将在FlinkSQLCLI上执行，全程只涉及SQL纯文本，无需一行Java/Scala代码，无需安装IDE。
本实战演练的最终效果图
本文所有的实战演练都将在FlinkSQLCLI上执行，全程只涉及SQL纯文本，无需一行Java/Scala代码，无需安装IDE。
本实战演练的最终效果图
2015/3/23 3:05:23
15.19MB
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本人完全从Linux零基础一步步摸索总结出来的部署步骤。
ELK大致工作流程：Filebeat→Redis→Logstash→Elasticsearch→Kibana，Elastalert定时查询Elasticsearch保存的数据，当数据符合设定的规则时触发告警，发送短信、微信、邮件告诉。
ELK相关软件的版本都是7.2.0，Redis是5.0.4版本，Elastalert是0.1.39（需安装Python2），CentOS7.3。
ELK大致工作流程：Filebeat→Redis→Logstash→Elasticsearch→Kibana，Elastalert定时查询Elasticsearch保存的数据，当数据符合设定的规则时触发告警，发送短信、微信、邮件告诉。
ELK相关软件的版本都是7.2.0，Redis是5.0.4版本，Elastalert是0.1.39（需安装Python2），CentOS7.3。
2019/9/1 5:36:51
221KB
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通过JavaAPI操作ElasticSearch的使用实例，具体解析详情请参见博文：http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/78758691
2018/3/17 8:30:37
18KB
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以下三条记录源于5台机器导入近3亿条文档1.集群压力大，某台机器得到“心跳”后，其他机器好像总找不回它，导致数据无法继续传输查看日志，是说9300拒绝连接，想不明白，怎么会拒绝连接？很显然与防火墙无关，果然，关了防火墙依然有出现这种情况的可能。
【我感觉还是9300的写入压力太大？】目前既没有找到好的解释，也没有好的解决办法目前的解决办法是：将bulk提交的request——timeout设置得很大，比如600秒，retries数也设置大一些，比如说100次。
这样一来，集群不可用时，自己的代码程序不会退出。
因为代码退出代价很大，你不知道什么时候集群失效了，数据传输到了哪些文件的哪些位置，重来又太
【我感觉还是9300的写入压力太大？】目前既没有找到好的解释，也没有好的解决办法目前的解决办法是：将bulk提交的request——timeout设置得很大，比如600秒，retries数也设置大一些，比如说100次。
这样一来，集群不可用时，自己的代码程序不会退出。
因为代码退出代价很大，你不知道什么时候集群失效了，数据传输到了哪些文件的哪些位置，重来又太
2020/5/15 1:31:44
455KB
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包含elasticsearch-7.11.1-linux-x86_64.tar.gzkibana-7.11.1-linux-x86_64.tar.gzlogstash-7.11.1-linux-x86_64.tar.gz一次性下载完所需包
2019/3/9 14:30:11
891.05MB
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53页Elasticsearch演讲PPT53页Elasticsearch演讲PPT53页Elasticsearch演讲PPT
2015/7/24 20:10:14
2.89MB
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Server端架构：Struts2+Spring+SpringData(简化持久层)+JPA接口+Hibernate（JPA显现）后台管理系统页面架构：jQueryEasyui框架前端互联网系统页面架构：BootStrap响应式+AngularJSExcel解析、生成：POI技术远程调用：基于Restful风格CXF编程第三方短信平台、邮件平台使用Redis缓存使用、ActiveMQ消息队列搜索服务器ElasticSearch安拆卸送使用，SpringData操作ElasticSearch服务器定时调度框架：Quartz在线HTML编辑器：kindEditor使用权限管理框架：ApacheShiro.......
2018/8/2 8:43:29
2.42MB
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基于深度学习的监督学习，使用梯度下降、ALS、LFM算法，使用AngularJS2生成前端框架，数据库为MongoDB，使用ElasticSearch作为搜索服务器，Redis作为缓存数据库，其中包括Spark的离线统计服务、Azkaban的工作调度服务、Flume的日志采集服务、Kafka作为消息缓冲服务，全局采用Scala编写，Java作为Tomcat部署使用，实现离线推荐、实时推荐、服务器冷启动问题处理。
2022/10/2 17:45:33
250.79MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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