小五的个人杂货铺

group_concat(distinct xxx）1groupUniqArray(toString(xxx)) :得到的是数组 列转行1groupArray(xxx) :得到的是数组 合并数组成一个字符串1arrayStringConcat(arr, separator) 行转列1arrayJoin(groupArray(xxx)) 去重函数1arrayDistinct(array） 将数组拼接成一行12arrayConcat(array）:此函数只有一个数组参数，无法设置分割符，可使用arrayStringConcat(array,'分隔符')设置分隔符 结果的最后一个1anyLast(xxx) 取出现次数前(3)的值1topK(3)(xxx) 复杂函数,过滤数组,取其中不等于a的第一个值1arrayElement(arrayFilter(x -> x!='a',['a','b','c'],1) 格式化日期1formatDateTime(currentTime...

最近项目在尝试clickhouse集群部署,但是我们在做etl的时候,有个表想着为了加快响应速度,建立了分区,所以对分区知识进行了二次调研首先分区并不能加快查询速度，而更加适用于更新或者删除数据用.分区数量限制由max_partitions_per_insert_block控制,默认是100当插入数据到100以上的时候,会报错提示 12345678DB::Exception: Too many partitions for single INSERT block (more than 100). The limit is controlled by 'max_partitions_per_insert_block' setting. Large number of partitions is a common misconception. It will lead to severe negative performance impact, including slow server startup, slow INSERT queries and slow ...

记录elementary OS的安装以及配置（基于elementaryos-6.0-stable）elementary OS官网 下载好镜像<elementaryos-6.0-stable.20211103.iso> rufus官网 再下载好刻录启动盘工具 依次点击选择，开始即可（uefi对应gtp，mbr对应bios） 然后重启机器，f12进入，选择对应uefi下的usb选项，进入。elementaryos-6.0-stable镜像基于ubuntu20.04，开始页面是三个选项，第二个是清空磁盘做系统，选择进入，然后分区。最开始的加密密码不用选，麻烦。直接don‘t加密，然后进入。 最佳分区方案12345678910111213SWAP分区：实现虚拟内存，建议大小是物理内存的1-2倍/boot分区：用来存放与系统启动有关的程序，建议大小为200MB以内/usr分区：用来存放系统中的应用程序，相关数据较多，建议总硬盘的40%/var分区：用来存放系统中经常变化的数据以及日志文件，建议大小为5GB/home分区：存放普通用户的数据，建议大小为剩下的空间。/分区...

首先需要启用Guest用户，一般默认是禁用的，按下Win+R打开运行窗口，输入lusrmgr.msc命令，回车，打开本地用户和组(本地) 右键Guest用户，打开属性，把“账户已禁用”前边的勾去掉，点击应用，确定。如果有必要，可右键Guest，点击设置密码（有时访问必须得有密码才行，此时也可不用设置，等需要的时候再设置也行）。此时账户就没有问题了，接下来共享文件夹。 右键需要共享的文件夹，打开属性，切换到共享界面，点击“共享”按钮。 点击“添加”按钮前边的下拉框，选中Guest账户，点击添加按钮，此时Guest用户就出现在了共享用户列表中，然后根据自己需求，在权限级别一栏选择对应选取即可，我这里选择的是读取和写入。然后点击下边的“共享”按钮，共享结束后，点击“完成”按钮。 点击“高级共享”按钮，然后点击下方的“权限”按钮 在权限界面，选中Everyone用户，点击删除（请注意，这里设置的权限，也是正常系统用户访问该文件夹的权限，如果非必要或者不清楚，那就不要删除了），然后点击“添加”按钮。 在“输入对象名称”下边输入Guest...

Elasticsearch数据建模数据建模 数据建模是创建数据模型的过程 数据模型是对真实世界进行抽象描述的一种工具和方法，实现对现实世界的映射 三个过程：概念模型=》逻辑模型=》数据模型 数据模型：结合具体的数据库，在满足业务读写性能等需求的前提下，确定最终定义 数据建模：功能需求+性能需求 逻辑模型（功能需求） 实体属性 实体之间的关系 搜索相关的配置 物理模型（性能需求） 索引模版 分片数量 索引Mapping 字段配置 关系处理 对字段进行建模 字段类型： Text vs Keyword Text 用于全文本字段，文本会被Analyzer分词 默认不支持聚合分析及排序。需要设置fielddata为true Keyword 用于id,枚举及不需要分词的文本。例如电话号码，email地址，手机号码，邮政编码，性别等 适用于Filter(精确匹配)，Sorting和Aggregations 设置多字段类型 默认会为文本类型设置成text,并且设置一个keyword的子字段 在处理人类语言时，通...

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1 了解ES1.1.1.elasticsearch的作用elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容 1.1.2.ELK技术栈elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域： 而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。 1.1.3.elasticsearch和luceneelasticsearch底层是基于lucene来实现的。 Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：https://lucene.apache.org/ 。 elasticsearch的发展历史： 2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass 2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。 1....

需求描述使用filebeat从log文件中采集json格式的日志，发送到ES中，并在ES中显示json日志的各字段和数据。 问题一：如何让采集Json格式的日志在filebeat.yml文件中进行相应的配置： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334- type: log enabled: true paths: - E:\testjson.log processors: - script: lang: javascript source: > function process(event) { var message = event.Get("message"); message = message.replace(/\\x22/g,'"'); message = message.replace(/\,-/g,'&...

背景目前项目查看日志的方式较为朴素,人工线上查看log的方式也较为麻烦. 一套能查看全链路日志的系统,对每位开发来说无疑是雪中送炭的 其次,目前的业务日志中的数据是可供二次利用和开发的,而非目前仅是排查问题使用 目标 打造全员可实时查看生产日志，并能提取调用链日志 应用到后续的业务发展中(BI) apm 价值为BI业务(other/计算)做准备 夯实服务架构 便利开发查看日志,不仅是业务日志,filebeat提供了各种module以支持监控各种中间件的日志 初步设想架构图 改动点 服务 保持原有日志格式 各日志加字段['traceId','localIp','module']-以便有问题可以确定到某台机器上的某个服务 各模块traceId通过rest接口传递header(Rest插件改造) 由(网关生成traceid)orange向下传递traceId(uuid/snowflake) Elk(单点) filebeat和服务部署在同台机器上 Es-index格式暂定: ${环境/(dev/...

日志生命周期处理脚本的方式 查出30天以前的索引并删掉 12345678910111213#!/bin/shcurl -H'Content-Type:application/json' -d'{ "query": { "range": { "pt": { "lt": "now-30d", "format": "epoch_millis" } } }}' -XPOST -H "Authorization:Basic ZWxhc3RpYzpTb3BlaU1HcjA5M0AkJV5FTEs=" "https://ip:9200/dev02-*/_delete...