ElasticSearch的Java客户端中，springdataelasticsearch简化了增删改、建索引等，没有简化复杂查询编码。easyesAPI类似MybatisPlus，大幅降低开发门槛，减少代码量，支持自定义排序、权重、原生查询，留下了广阔的调整空间

!(https://img.hacpai.com/bing/20180127.jpg?imageView2/1/w/960/h/540/interlace/1/q/100)文章索引Docker从入门到DevOps系列目录Docker从入门到DevOps|第一篇：DevOps工程的基石——DockerDocke

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1\.ES使用场景给网站/APP添加搜索功能。存储、分析数据。管理、交互、分析空间信息，将ES用于GIS。2\.ES简介Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口全文检索引擎。Elast

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1\.摘要Hudi表允许多种类型操作，包括非常常用的upsert，当然为支持upsert，Hudi依赖索引机制来定位记录在哪些文件中。当前Hudi支持分区和非分区的数据集。分区数据集是将一组文件（数据）放在称为分区的桶中的数据集。一个Hudi数据集可能由N个分区和M个文件组成，这种组织结构也非常方便hive/presto/sp

!(http://pic.wblog.cn/F21D67BC6A7C498FACFF9F0E28C60A8A.png)搞定了一切的一切之后下一步就是正式使用了，但是之前介绍的都是在单台服务器上进行的部署，如果在生产环境出现了单台故障怎么办呢？提供稳定性和性能的最直观的方式就是集群，solr官方提供了cloud的集群方式附上:喵了个咪

本文索引：Ningx防盗链Ningx访问控制针对目录的访问控制针对文件的访问控制针对user\_agentNginx解析php相关配置访问报502错误分析Nginx代理Nginx防盗链修改虚拟主机配置文件

花了整整一天时间，将Lucene5中有关索引的常见操作进行了简单封装，废话不多说，上代码：packagecom.yida.framework.lucene5.util;importjava.io.IOException;importjava.util.concurrent.ExecutorService;