es6.x和7.x对比

news/2024/12/5 9:51:33/

es6.x和7.x对比

  • 两者对比

两者对比

版本信息6.X7.x
集群连接对比可使用TransportClient,建议使用restclientTransportClient被废弃,只能使用restclient。于java编程,建议采用 High-level-rest-client 的方式操作ES集群
ES数据存储结构变化index/type 一对一,建议使用_doc做type去除了type,es7中使用默认的_doc作为type
默认配置变化默认节点名称为主机名,默认分片数改为5默认节点名称为主机名,默认分片数改为1
ES程序包默认打包jdkJdk需自己安装配置,需要配置官方支持的jdk版本建议在Java 8发行版系列中安装Java版本1.8.0_131或更高版本。打包大小100M+的捆绑版本的OpenJDK。 捆绑的JVM,位于Elasticsearch主目录的jdk目录中。可使用自己的Java版本,在JAVA_HOME环境配置。打包大小300M+(包含jdk)
查询相关性速度优化倒排索引的方式进行查询倒排索引的方式进行查询+Weak-AND算法
间隔查询(Intervals queries)查找单词或短语彼此相距一定距离的记录
安全性功能6.8有免费 其他无7.0无免费 其他有免费

官方支持的操作系统和JVM矩阵地址
https://www.elastic.co/cn/support/matrix


http://www.ppmy.cn/news/266430.html

相关文章

HBuilderX是什么

HBuilderX 简称 HX,HBuilder,H 是 HTML 的缩写,Builder 是建设者。是为前端开发者服务的通用 IDE,或者称为编辑器。与 vscode、sublime、webstorm 类似。 HBuilderX 它可以开发普通 web 项目,也可以开发 DCloud 出品…

HBuilderX安装教程

一、下载安装 1.在地址栏中直接输入https://www.dcloud.io 2.点击箭头所指,进去过后点击DOWNLOAD。 3.点击过后 选择自己所需要的版本。 HBuilder目前有两个版本,一个是windows版,一个是mac版。下载的时候根据自己的电脑选择适合自己的版本…

利用MATLAB求分段函数f(x)

利用MATLAB求分段函数F(X) 方法一 建立M文件: function [y]ch3_1(x) nlength(x); for i1:n if x(i)>1 y(i)x(i)^2; elseif x(i)>-1 y(i)1; else y(i)32*x(i); end end end 在命令窗口输入如下即可: >> ch3_1(-3:3) ans -3 -1…

【YOLOv5-6.x】网络模型源码解析

文章目录 前言整体网络结构v5.x网络结构v6.x网络结构 各部分源码解析ConvFocusBottleneckC3SPPSPPF Reference 前言 YOLOv5是Ultralytics公司的开源项目,GitHub地址:https://github.com/ultralytics/yolov5,更新速度非常快,最新版…

x的x分之一次方极限x趋于0_x分之e的x次方减一的极限

求极限X趋近于0时 E的2X次方减1分之ln(1-X)等于? 应用洛必达法则,上下求导,得到1/(x-1)*(2e^2x),该式X趋近于0时极限为-1/2 lim(x趋于0)3x分之e的x次方-1,求极限 建议用无穷小代换法,因为无穷小代入法有两个好处,一是运用起来比较方便,而是经常运用这个方法可以增加对数学的感…

gdb x 命令详解

>examine命令 x &#xff1a;查看内存地址中的值 格式&#xff1a;x/<n/f/u> <addr> n:是正整数&#xff0c;表示需要显示的内存单元的个数&#xff0c;即从当前地址向后显示n个内存单元的内容&#xff0c;一个内存单元的大小由第三个参数u定义。 f:表示addr…

Z=X+Y型概率密度的求解

###ZXY型概率密度的求解### (概率论) Z g ( X , Y ) Z g(X,Y) Zg(X,Y) 总结过一次&#xff0c;一般方法是可以由分布函数再求导得到概率密度&#xff0c;计算一定更要小心才能得到正确的解。 F Z ( z ) P ( Z ≤ z ) P ( g ( X , Y ) ≤ z ) ∫ ∫ g ( x , y ) ≤ z f ( …

pytorch relu6

tf代码是: relu6 = min(max(features, 0), 6) 结果是把小于0的变成0,大于6的取6,y= torch.clamp(x,0,6)计算结果一样的。 缺点:这个训练收敛比较快,但是收敛比较好后,目标检测网络回归框不太准。 import torch import torchvisionimport torch import torch.nn as nn#…