Női Arany Lánc – Linuxadm.Hu - Központi Loggyűjtő Logstash, Elasticsearch, Kibana 4
Sárga arany, sharles-beneton típusú nyakláélessége:0, 4 cm, hossza:50 cm, finomsá fémjellel ellátott.!!! Figyelem Akció!!!! 50. 000 Ft feletti vásárlás esetén a szállítási költséget átvállaljuk!!! Kérem nézze meg többi termékünket is! Ékszer, óra, porcelán, festmény között is válogathat!
Női Arany Lancer
Termékajánló Gyermek fülbevaló Cikkszám: A3-21017 Súly: 1. 7 Anyag: arany (sárga-fehér) Finomság: 14K-585 Méret: 1, 4cmx1cm 47 600 Ft Megtekintés Kosárba Új arany vésett medál Cikkszám: A3-23128 Súly: 0. 8 Anyag: Arany Finomság: 14K-585 Méret: 3cmx2cm 22 400 Ft Megtekintés Kosárba Új arany köves angyalszárny medál Cikkszám: A2-25657 Súly: 1. 1 Anyag: arany (sárga) Finomság: 14k-585 Méret: 20x7 mm 30 800 Ft Megtekintés Kosárba Új arany dekoratív karikagyûrû Cikkszám: A2-2490 Súly: 4. 0 Anyag: arany (sárga) Finomság: 585-14k Méret: 58 112 000 Ft Megtekintés Kosárba Új arany halacskás gravírozható bébi karlánc Cikkszám: A2-24892 Súly: 1. 3 Anyag: arany (sárga) Finomság: 14k - 585 Méret: 12+2 cm 36 400 Ft Megtekintés Kosárba Új arany kövekkel kirakott gyûrû Cikkszám: A3-20370 Súly: 2. Vásárlás: Brilio Női arany lánc 271 115 00166 42 cm Bokalánc árak összehasonlítása, Nőiaranylánc2711150016642cm boltok. 7 Anyag: Arany Finomság: 14K-585 Méret: 58 75 600 Ft Megtekintés Kosárba Gyûrû Cikkszám: A2-23602 Súly: 1. 6 Anyag: arany ( fehér) Finomság: 14k - 585 Méret: 54 44 800 Ft Megtekintés Kosárba Új arany vésett mintás dekoratív fülbevaló Cikkszám: A2-21707 Súly: 2.
Női Arany Lancée
Ha szeretne értesülni aktuális híreinkről és kedvezményeinkről, iratkozzon fel hírlevelünkre!
Női Arany Láncok
-ig az átvételi ponton 64 260 Ft 15 950 Ft -22% Avon Tápláló kézkrém kakaóvajjal Care (Hand Cream) 75 ml 2022. -ig az átvételi ponton -12% Sebamed Klasszikus korpásodás elleni sampon (korpásodás elleni sampon) 200 ml 2022. -ig az átvételi ponton 3 930 Ft 3 440 Ft -77% 4wrist Szilikon szíj Samsung Galaxy Watch-hoz - Fekete 22 mm 2022. -ig az átvételi ponton 17 560 Ft 4 010 Ft Victoria´s Secret Love Spell - testpermet 2022. -ig az átvételi ponton -44% Piz Buin Ajakbalzsam Aloe Vera 30 SPF (Sun rúzs Aloe Vera Extra Care) 4, 9 g 2022. -ig az átvételi ponton 2 290 Ft 1 290 Ft -75% 4wrist Milánói szíj a Samsung Galaxy Watch-hoz - Rosegold 20 mm 2022. Női arany lancée. -ig az átvételi ponton 17 560 Ft 4 350 Ft Bestseller Akár -13% Mancera Cedrat Boise - EDP 2022. -ig az átvételi ponton
XIX. századi köves NO148 A lánc 14 karátos aranyból, préseléses technológiával készült. Örök végtelenség NO151 A végtelenség lánca. 14 karátos aranyból, préselt technológiával készült. 925-ös sterling ezüstből is rendelhető. Makk NO152 A lánc 14 karátos aranyból, préseléses technológiával készült. 925-ös sterling ezüstből is rendelhető. Prizma kristály NO153 Capella NO154 Modern rombusz NO156 Aranyló toboz NO157 Mezők virágai NO158 Rizsszemes I. Női arany lnc . NO160 Rizsszemes II. NO161 Rizsszemes III. NO162 Szerencse patkó NO163 Nyíló tulipánok NO164 Violin NO165 Crossover NO166 A lánc 14 karátos aranyból, préseléses technológiával készült. A becsült súly és az irányár 45 cm-es láncra vonatkozik. Fénylő Galaxis NO167 Örvény NO168 Nagy babérkoszorú NO169 14 karátos aranyból, préselt technológiával készült. 925-ös sterling ezüstből is rendelhető. Kis babérkoszorú NO170 Szépséges királylány NO171 Aranyló mézvirág NO172 Égi kísérő NO173 Ölelés NO174 Szépséges királynő NO175 Csillogó gyöngyök NO176 Lassú keringő NO179 Verlauf lánc mely 14 karátos aranyból préseléses technológiával készült.
A bejegyzés neve tetszőleges lehet, pontos szabályokat itt sem találtam, de kis- nagybetűk, számok biztosan lehetnek. 7. Pattern készítéséhez jó segédeszköz a következő: Ez azért jó, mert több input logsort lehet beilleszteni, cserébe ami itt működik, az a Logstash-ben nem mindig: A Logstash konfig innen letölthető egy köszönöm jólesik... Elasticsearch Telepítés A telepítés szintén egyszerű (): wget -qO - | apt-key add - echo "deb stable main" | > /etc/apt/ apt-get update apt-get install elasticsearch update-rc. d elasticsearch defaults 95 10 vagy (ha nem működik a repo, mint ennek a bejegyzésnek az írása során:-)) wget dpkg -i update-rc. d elasticsearch defaults 95 10 Érdemes telepíteni a head nevű Elasticsearch modult, amely segítségével egyszerűen kereshetünk benne. A telepítése ennek is nagyon egyszerű: cd /usr/share/elasticsearch/bin. /plugin -install mobz/elasticsearch-head Így lehet elérni:
Viszont 10 node felett további nodeok bevonása már semmilyen módon nem hat pozitívan a performanciára. (ezen index szempontjából). Az előző pontban bemutatott problémát könnyen kezelhetjük azzal, ha eleve több sharddal tervezzük az indexeket (már ha indokolt ez), vagy pedig ha az indexeket mondjuk napi jelleggel görgetjük. Így a napon túli queryk minden bizonnyal olyan indexeken fognak futni amelyek más nodeokon futnak, így lehet értelme a nodeok számának növelésének. [commercial_break] Ez eddig egy eléggé triviálisnak tűnő megoldás, azonban könnyen előfordulhat, hogy akkora adatmennyiséggel és annyira bonyolult dokumentum struktúrával kell dolgoznunk, ami már egy indexen belül is teljesítmény gondokat okozhat. Ilyenkor egyetlen út marad, ez pedig az index mappingjének (_mapping) alaposabb átgondolása. Erre néhány ötlet: Minden dokumentum tárolja alapértelmezetten az eredeti (indexelés előtti) JSON-ját a _source értékben. Ez bonyolult dokumentumok esetén tetemes erőforrást igényelhet. A _source-t akár ki is lehet kapcsolni, bár ennek jócskán lehet negatív hatása (pl egy ilyen dokumentumot nem lehet updatelni és reindexelni) éppen ezért a _source teljes kikapcsolása helyett esetleg érdemes lehet excludeolni bizonyos fieldeket, amelyek tárolása felesleges és csak zabálja az erőforrásokat.
A hivatalos ügyfelek Java, ( C#), PHP, Python, Apache Groovy, Ruby és sok más nyelven érhetők el. A DB-Engines rangsor szerint az Elasticsearch a legnépszerűbb vállalati keresőmotor. Történelem Shay Banon 2004 -ben megalkotta az Elasticsearch előfutárát, az úgynevezett Compass -t. Miközben a Compass harmadik verzióján gondolkodott, rájött, hogy szükség lesz az Compass nagy részeinek átírására, hogy "skálázható keresési megoldást hozzon létre". Így megalkotta "az alapoktól kezdve a terjesztésre szánt megoldást", és közös felületet használt, a JSON -t HTTP -n keresztül, amely alkalmas a Java programozási nyelveken kívül is. Shay Banon 2010 februárjában adta ki az Elasticsearch első verzióját. Az Elastic NV -t 2012 -ben alapították, hogy kereskedelmi szolgáltatásokat és termékeket nyújtsanak az Elasticsearch és a kapcsolódó szoftverek körül. 2014 júniusában a vállalat bejelentette, hogy 70 millió dollárt gyűjt C sorozatú finanszírozási körben, mindössze 18 hónappal a társaság megalakulása után.
Ha pl használjuk az _all fieldet, akkor valójában az összes dátum típusú mező analizálva és tagolva elérhető abban is. Másik példa, amikor analizált text alatt kerül létrehozásra keyword típus csak azért, hogy lehessen aggregálni az adott mezőre. Mindezt úgy, hogy valójában az adott text mező egy darab relatív statikus szöveges adatot tartalmaz. Ha már említésre került a "keyword" típus: Maga a típus nagyon hasznos, különösen, ha előre ismert és jellemzően valóban keyword felsorolásokat kap inputként. Ha viszont ez nem adott és változó hosszúságú maga az input, ami akár jelentős mennyiségű elemeket is tartalmazhat (pl. egy XML-t kell keywordökre bontani), akkor érdemes meghatározni a ignore_above paraméterrel azt, hogy maximum mennyi karakter hosszúságú szöveget bontson kulcsszavakra. Ezzel sokat lehet gyorsítani az indexelésen. Mindezek a tippek nyilvánvalóan csak a jéghegy csúcsait jelentik, de az ennél komolyabb tippekhez persze már érdemes pontosan ismerni a konkrét index jellemzőit, adatait, szerkezetét, stb.
"Az Elasticsearch elosztott, ami azt jelenti, hogy az indexeket szilánkokra lehet osztani, és minden szilánknak lehet nulla vagy több replikája. Minden csomópont egy vagy több szilánkot tartalmaz, és koordinátorként jár el a műveletek megfelelő szilánk (ok) ra történő átruházásával. Az útválasztás automatikusan történik. " A kapcsolódó adatokat gyakran ugyanabban az indexben tárolják, amely egy vagy több elsődleges töredékből és nulla vagy több replikasorozatból áll. Az index létrehozása után az elsődleges szilánkok száma nem módosítható. Az Elasticsearch a Logstash adatgyűjtő és naplózó motor, a Kibana elemző és vizualizáló platform, valamint a Beats nevű könnyű adatszállító gyűjteménye mellett készült. A négy terméket integrált megoldásként való használatra tervezték, amelyet "rugalmas kötegnek" neveznek. (Korábban az "ELK stack", rövidítve: "Elasticsearch, Logstash, Kibana". ) Az Elasticsearch a Lucene -t használja, és minden funkcióját a JSON és a Java API -n keresztül próbálja elérhetővé tenni.
Az Elasticsearch alapértelmezetten nem spórol az indexekben tárolt dokumentumok kapcsán az erőforrásokkal. Ha az adott index nem rendelkezik egy jól felépített és átgondolt mappinggel, akkor az ES gyakorlatilag "szabadfolyást" tart, minden szöveges típust analizál, minden olyan adatot ami rendezhető vagy aggregálható azt inmemory bufferbe lapoz, ráadásul menedzsel egy csomó olyan virtuális fieldet is mint pl az: _all. Ezzel az ES egy végtelen rugalmasságot és könnyed felhasználást teszt lehetővé, ami a legtöbb projekt esetén egyébként nagyon pozitívan értékelhető hozzáadott érték. Azonban ennek megvan az ára, ez pedig a performancia. Egy tetszőleges ES installment esetén elmondható, hogy néhány millió dokumentumig nem nagyon kell foglalkozni a mappingekkel, hiszen itt még bőven érvényesül az a fajta distributed processing hozzáállás, hogy ha kezd lassulni az indexelés vagy a keresés, akkor bővíteni kell a clustert egy-két extra node-dal (már persze ha az index shard beállításainál ügyeltünk arra, hogy ennek legyen értelme…) és máris normalizálódik a performancia.
Az analyze könnyedén kikapcsolható, amivel az indexelés gyorsítható "XXX": { "type": "text", "index": "not_analyzed", }, Ha egy mezőt nem analizálunk, akkor minden bizonnyal nem fogunk rá sortolni és aggregálni sem, ilyen esetben viszont érdemes felhívni arra az ES figyelmét, hogy ezeket a mezőket ne töltse be az in-memory bufferbe, hiszen az véges és nagy mennyiségű dokumentumoknál extra IO terhelést okozhat az aggregálandó adatok folyamatos ki/be töltögetése. Erre a célra találták ki a fielddata nevű mapping opciót, az így megjelölt típusú mezők adatai nem kerül betöltére az in-memory bufferbe a dokumentum betöltésekor. A fielddata opció egyébként alapértelmezetten ki van kapcsolva a text field typenál pont azért, hogy a nagy mennyiségű szövegek ne üssék ki folyamatosan a heapet. Kerüljük a multi-fields definíciókat! Személyes tapasztalatom alapján a legtöbb multi-fields használat esetén valójában arról van csak szó, hogy az eredeti field type rosszul lett megválasztva. Tipikusan jó példa erre az date type alá létrehozott text vagy keyword fields.