m0_60769905的博客

Tesseract-OCR是由HP实验室开发，后由Google维护的一款开源OCR引擎。OCR是Optical Character Recognition的缩写，意为光学字符识别，是一种通过计算机软件识别印刷或手写文本的技术。Tesseract-OCR采用深度学习的方法进行文字识别，可以识别多种语言，包括英文、中文、德文、法文等。如果想要提高tesseract识别率对图片分块是一个非常好的方法，识别率提高巨大。

背景传统 Session 机制及身份认证方案Cookie 与服务器的交互服务器端的 session 的机制基于 session 的身份认证流程集群环境下的 Session 困境及解决方案Session 共享方案多服务下的登陆困境及 SSO 方案SSO 的产生背景SSO 的底层原理 CAS最近开发新产品，然后老板说我们现在系统太多了，每次切换系统登录太麻烦了，能不能做个优化，同一账号互通掉。作为一个资深架构狮，老板的要求肯定要满足，安排！

需求描述：两个VUE页面，A为主页面，B为子页面。现需求为，在A页面点击li数据后，B页面内容自动改变。

在单机上利用docker容器运行多个es实例来模拟es集群。部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，但要求Linux虚拟机至少有4GI的内存空间。"number_of_replicas": 1 // 副本数。"number_of_shards": 3，// 分片款量。kibana可以监控es集群，不过新版本需要依赖es的x-pack 功能，配置比较复杂。第一种方式：利用kibana的DevTools创建索引库 ,在DevTools中输入指令。第二种方式：利用cerebro创建索引库。

bool查询有几种逻辑关系?must：必须匹配的条件，可以理解为 "与"should：选择性匹配的条件，可以理解为 "或"must_not：必须不匹配的条件，不参与打分filter：必须匹配的条件，不参与打分。

使用 function score query，可以修改文档的相关性算分 (query score)，根据新得到的算分排序。

Elasticsearch提供了基于ISON的DSL (Domain Specific Lanquage)来定义查询。例如： match_query、multi_match_query。例如：geo_distance、geo_bounding_box。例如：bool、function_score。例如：ids、range、term。例如：match all。

批量查询酒店数据，然后批量导入索引库中。

去数据库查询酒店数据，导入到hotel索引库，实现酒店数据的CRUD基本步骤如下。新建一个测试类，实现文档相关操作，并且完成JavaRestClient的初始化。方式一（全量更新）：再次写入id一样的文档，就会删除旧文档，添加新文档。根据id查询到的文档数据是json，需要反序列化为java对象。（2）根据id查询数据库数据，并转换。方式二（局部更新）：只更新部分字段。（1）创建文档对应实体。修改文档数据有两种方式。

ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。

ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。

ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。

操作索引库里面的文档

ES中通过Restful请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句来表示。索引库和mapping一旦创建无法修改，但是可以添加新的字段，语法如下。PUT /索引库名/_mapping。DELETE /索引库名。GET /索引库名。

任务以源码方式维护在调度中心，支持通过Web IDE在线更新，实时编译和生效，原理：每个 “GLUE模式(Java)” 任务的代码，实际上是“一个继承自“IJobHandler”的实现类的类代码”，“执行器”接收到“调度中心”的调度请求时，会通过Groovy类加载器加载此代码，实例化成Java对象，同时注入此代码中声明的Spring服务（请确保Glue代码中的服务和类引用在“执行器”项目中存在），然后调用该对象的execute方法，执行任务逻辑。接收“调度中心”的执行请求、终止请求和日志请求等。

mapping常见属性有哪些?type:数据类型index:是否索引analyzer:分词器properties:子字段type常见的有哪些?字符串:text、keyword数字: long、integer、short、byte、double、float布尔:boolean日期:date对象:object。

IK Analyzer 扩展配置

进入 elasticsearch-8.11.3\bin 目录下 启动 elasticsearch.bat。浏览器访问 http://localhost:9200/ 有输出则启动成功。2.1 创建索引并创建Mapping。

es在创建倒排索引时需要对文档分词，在搜索时，需要对用户输入内容分词。但默认的分词规则对中文处理并不友好，在kibana的DevTools中测试。说明plugins目录被挂载到了/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录。地址路径 /var/1ib/docker/volumes/es-plugins/_data。下面我们需要把课前资料中ik人词器解压缩，重命名为ik。处理中文分词，一般会使用IK分词器。

e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200": 设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名 es + 端口号，直接访问elasticsearch。在浏览器中输入: http://192.168.150.101:9200 即可看到elasticsearch的响应结果。--network es-net : 加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中。

elasticsearch是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中。

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。