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2024-08-25

ProcessorMixin是一个混入类（Mixin），它提供了一些方法来帮助实现数据处理逻辑。这个类通常会被数据处理的模块所使用，比如在自然语言处理中处理文本数据。

以下是ProcessorMixin的一个简化版本的示例代码：




from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
 
class ProcessorMixin:
    """
    数据处理的混入类，提供了处理文本和标签的方法。
    """
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        raise NotImplementedError
 
    def _tokenize(self, text: str) -> List[str]:
        """
        将文本分词。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _convert_tokens_to_ids(self, tokens: List[str]) -> List[int]:
        """
        将分词结果转换为ID表示。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _convert_input_to_ids(self, text: str) -> List[int]:
        """
        将输入文本转换为ID表示。
        """
        return self._convert_tokens_to_ids(self._tokenize(text))
 
    def _truncate_sequences(self, sequences: List[List[int]], max_length: int) -> List[List[int]]:
        """
        截断序列到指定的最大长度。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _pad_sequences(self, sequences: List[List[int]], max_length: int, padding_value: int = 0) -> List[List[int]]:
        """
        使用指定的填充值填充序列到指定的最大长度。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _get_special_tokens_mapping(self, tokenizer: Any, already_added: Dict) -> Dict:
        """
        获取特殊标记的映射。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _get_output_buffer(self, max_length: Optional[int] = None) -> List[Dict[str, List[List[int]]]]:
        """
        获取输出缓冲区。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _get_input_output_buffers(self,
                                  texts: List[str],
                                  max_length: Optional[int] = None,
                                  padding_value: int = 0,
                                  truncation_strategy: str = "longest_first") -> Tuple[List[List[int]], List[List[int]]]:
        """
        获取输入和输出的缓冲区。
        """
        raise NotImplementedError
 
    # 其他方法可以根据具体需求添加

这个示例代码展示了如何定义一个混入类，它提供了一些抽象方法，这些方法需要在具体的数据处理类中被实现。这种设计模式可以帮助我们写出可扩展和可复用的代码。

ElasticSearch 实战：elasticsearch.yml配置说明

2024-08-25

Elasticsearch 的配置文件 elasticsearch.yml 位于 Elasticsearch 节点的配置目录中。以下是一些常见配置选项及其说明：




# 集群名称，所有节点需保持一致
cluster.name: my-cluster
 
# 节点名称，在同一集群中需要唯一
node.name: node-1
 
# 是否有资格被选为主节点
node.master: true
 
# 是否存储数据
node.data: true
 
# 最大集群节点数（只读）
node.max_local_storage_nodes: 1
 
# 索引分片数
index.number_of_shards: 5
 
# 索引副本数
index.number_of_replicas: 1
 
# 网络设置
network.host: 192.168.1.10
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
 
# 发现设置
discovery.seed_hosts: ["192.168.1.10", "192.168.1.11"]
 
# 客户端对ES的请求超时时间
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
 
# 设置内存缓冲区的JVM参数
bootstrap.memory_lock: true
bootstrap.system_call_filter: false

这些配置项涵盖了集群设置、节点角色、网络配置、发现机制、跨源资源共享、以及JVM的一些优化设置。在实际部署时，需要根据服务器的硬件配置、网络环境和业务需求来调整这些配置。

使用canal同步数据到es

2024-08-25

Canal 是一个基于 MySQL 数据库增量日志解析的开源工具，它的设计目的是提供低延迟的数据变更监测服务。以下是使用 Canal 同步数据到 Elasticsearch 的基本步骤和示例代码：

确保你有一个运行中的 MySQL 服务器和 Elasticsearch 服务。
在 MySQL 中为 Canal 创建一个权限账号。
下载并安装 Canal。
配置 canal 的 instance 配置文件，指定需要同步的数据库和表。
启动 Canal 服务，确保 instance 正常运行。
编写代码，接收 Canal 的数据变更事件，并将其同步到 Elasticsearch。

示例代码（Java）：




import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
 
public class CanalESSync {
 
    public static void main(String args[]) {
        // 创建连接
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
                11111), "example", "", "");
 
        // 启动连接
        connector.connect();
        connector.subscribe(".*\\..*");
        connector.rollback();
        try {
            while (true) {
                // 获取指定数量的数据
                Message message = connector.getWithoutAck(100);
                long batchId = message.getId();
                if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
                    // 没有数据，休眠一会儿
                    Thread.sleep(1000);
                } else {
                    dataHandler(message, client);
                    // 确认数据已经被处理
                    connector.ack(batchId);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }
 
    private static void dataHandler(Message message, RestHighLevelClient client) throws Exception {
        for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) {
            if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONEND) {
                continue;
            }
            CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            String tableName = entry.getHeader().getTableName();
            for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
                if (rowData.

MYSQL 同步到ES 如何设计架构保持一致性

2024-08-25

为了同步MySQL数据到Elasticsearch (ES) 并保持数据一致性，可以使用以下步骤设计一个架构：

使用MySQL binlog来捕获数据变更事件。
将binlog事件流解析并转换为Elasticsearch适当的操作。
应用这些操作到Elasticsearch索引中。

以下是一个简化的架构图：

MySQL to Elasticsearch Data Synchronization Architecture

在实现时，你可能需要使用以下组件：

MySQL：存储数据。
Debezium 或 MaxScale：用于捕获MySQL binlog。
Kafka 或 RabbitMQ：作为binlog事件的缓冲和传输系统。
Elasticsearch：存储同步的数据。

以下是一个简化的数据流程：

数据变更事件通过Debezium捕获。
这些事件被发送到Kafka或RabbitMQ。
一个或多个消费者从消息队列中消费这些事件。
消费者将这些事件转换为Elasticsearch的索引操作（如：索引、更新、删除）。
这些操作被应用到Elasticsearch索引中。

这个过程保证了数据变更能被捕获、队列化和最终应用到Elasticsearch，从而确保了一致性。

注意：具体的架构设计可能需要考虑到如安全性、监控、高可用性等方面，并且可能需要考虑使用特定的工具或编写自定义代码来处理特定的需求。

深入剖析CommonJS modules和ECMAScript modules

2024-08-25

CommonJS和ECMAScript模块是JavaScript中用于组织和共享代码的两种规范。

CommonJS

在Node.js环境中，模块系统遵循CommonJS规范。在这种规范下，每个JavaScript文件都是一个独立的模块，其中定义的变量和函数都是私有的，不会污染全局作用域。




// math.js
exports.add = function(a, b) {
    return a + b;
};
 
// 使用模块
const math = require('./math.js');
console.log(math.add(1, 2)); // 输出: 3

ECMAScript Modules

ECMAScript Modules（ESM）是JavaScript的现行标准，它定义了如何导入和导出模块。




// math.js
export function add(a, b) {
    return a + b;
};
 
// 使用模块
import { add } from './math.js';
console.log(add(1, 2)); // 输出: 3

两者的主要区别在于导入导出语法的不同，以及模块的执行方式。在CommonJS中，模块是动态执行的，这意味着require时会执行模块内的代码。而在ESM中，模块是静态执行的，这意味着import/export语句只是创建模块之间的依赖关系，在真正的运行时，只有当模块第一次被调用时，它的代码才会被执行。

数据的守护者：深入解析 Elasticsearch 的副本机制

2024-08-25

在Elasticsearch中，数据的复制、分布以及高可用性是通过副本（replica）机制来实现的。副本是Elasticsearch分布式架构的核心特性之一。

副本分为主副本（primary shard）和副副本（replica shard）。每个文档都存储在某个主副本中，而副副本则是主副本的副本。Elasticsearch集群可以通过有意无意地添加节点来自动管理副本的分布和平衡。

以下是Elasticsearch副本机制的核心概念的简单解释和代码示例：




PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

在这个例子中，我们创建了一个名为my_index的索引。我们设置了该索引有3个主分片（primary shard）和每个主分片有2个副本（replica shard），总共有6个副本分片。这意味着每个文档都会在这6个分片中有2个副本。

当集群中的节点出现故障时，Elasticsearch可以自动检测到故障节点，并将失效的副本标记为"未分配"（unassigned）。然后，Elasticsearch将自动在健康的节点上重新创建这些副本。这个过程是完全透明和自动的，对用户而言没有额外的操作要求。

副本机制是Elasticsearch实现高可用性和高扩展性的关键，它确保了即使集群中一部分节点失效，数据也能够保持可用和可恢复。

ElasticSearch：SQL 转 DSL

2024-08-25

Elasticsearch SQL 转 DSL 的工具可以帮助我们将 SQL 查询转换为等效的 DSL 查询。以下是一个使用 Elasticsearch SQL 转 DSL 工具的示例：

首先，确保你的 Elasticsearch 集群已经开启了 SQL 功能。

然后，你可以使用如下的 CURL 命令来转换 SQL 查询为 DSL 查询：




curl -X POST "localhost:9200/_sql/translate?format=txt" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": "SELECT * FROM \"logs\" WHERE @timestamp >= '2021-01-01' AND message: \"error\""
}'

这个命令会将 SQL 查询转换为 DSL 查询，并返回 DSL 的文本表示。

如果你需要以 JSON 格式返回 DSL，可以将 format=txt 改为 format=json。

请注意，Elasticsearch 的版本和配置可能影响到具体的实现细节，因此上述命令可能需要根据你的实际环境进行调整。

ElasticSearch入门-Docker

2024-08-25




# 拉取Elasticsearch官方Docker镜像
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.1.0
 
# 运行Elasticsearch容器
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.1.0

这段代码首先从Elasticsearch的官方Docker仓库中拉取8.1.0版本的镜像，然后运行一个名为"elasticsearch"的容器，将容器内的9200和9300端口映射到宿主机的相应端口上，并设置环境变量以配置Elasticsearch以单节点模式运行。这样就可以在本地环境中快速启动并运行Elasticsearch服务了。

第三篇 Elasticsearch 安装 - RPM方式

2024-08-25




# 导入公钥
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
 
# 创建Elasticsearch的yum源文件
echo "[elasticsearch-7.x]
name=Elasticsearch repository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md" | sudo tee /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo
 
# 安装Elasticsearch
sudo yum install --enablerepo=elasticsearch elasticsearch
 
# 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch
 
# 设置Elasticsearch服务开机自启
sudo systemctl enable elasticsearch

这段代码展示了如何在基于RPM的系统上安装Elasticsearch。首先导入Elasticsearch的公钥，然后创建一个yum源文件，接着使用yum安装Elasticsearch，并启动及设置开机自启服务。