UpdateRequest的upsert方法
插入10000条数据：处理时间154998ms   处理时间188853ms   处理时间85979ms   处理时间128720ms   处理时间140181ms  
处理时间156794ms 
去掉一个最大值、最小值后的平均值：145173.25

更新10000条数据：处理时间106973ms    处理时间80587ms   处理时间148659ms  处理时间314724ms   处理时间89156ms  处理时间115655ms 处理时间79783ms  处理时间111543ms  处理时间85369ms  处理时间95792ms  处理时间93313ms 处理时间145522ms
去掉一个最大值、最小值后的平均值：107257ms
 
prepareIndex(只能插入新数据，不能用来更新数据，否则会覆盖原有的数据)
处理时间60551ms
处理时间45032ms
处理时间95328ms
处理时间39207ms
处理时间75165ms
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 1. es基础入门知识图谱——让你少走半年弯路！
http://t.cn/RC0RJBB 

2.  ES java API选型看过来 | ES java API深入详解
http://t.cn/RC088PO 

3.  携程技术中心干货 | Elasticsearch相关性打分机制
http://t.cn/RCS5CGR 
 

编辑：laoyang360

归档：https://elasticsearch.cn/article/240
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【腾讯 - 深圳】 ES研发工程师
工作职责：
Elasticsearch相关产品的新功能设计、开发、运营和维护工作；
Elasticsearch内核的修改、特性增强等工作；
跟进研究业界前沿技术，推动产品技术升级；

职位要求：
1. 编程能力扎实，熟悉Java/C++中的一种，具有良好的数据结构、算法、操作系统等计算机基本知识；
2. 熟悉ElasticSearch/Lucene开源系统，有实际开发经验者优先；
3. 熟悉Hadoop、HBase、InfluxDB等开源系统，有云计算相关开发经验者优先；
4. 具有敏捷开发、完整产品生命周期开发者优先；
5. 学习能力强，善于独立思考，思维活跃，对技术有强烈激情；

腾讯正在推动ES相关云产品，工作地点深圳，欢迎投递简历：johngqjiang@tencent.com
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1.即将在elasticsearch 6.0中发布索引排序使用场景及注意事项：http://t.cn/RCCPeZU

2.再来一篇elasticsearch业务场景的性能调优指南：http://t.cn/RCChPYU

3.Elasticsearch 5.x 源码分析 -用plugin来拦截Request、Response 的可行性调研：http://t.cn/R99MMAM

编辑：金桥
归档：https://elasticsearch.cn/article/238
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1. 京东架构师带你了解基于 Elasticsearch 的卖家日志系统：
http://t.cn/RChUuuA 

2. 老牌架构 ELK 和后起之秀 Graylog 究竟有何差别：
http://t.cn/RCSZiFj 

3. 基于 Elasticsearch 和 Tensorflow 的搜索引擎，花式玩法、仅供参考：
http://t.cn/Ri83uFG 
 
编辑：江水
 
归档：https://elasticsearch.cn/article/237
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岗位职责：
1. 参与/负责地图的个性化的推荐排序 
2. 参与/负责亿级别的用户画像，位置画像及知识库建设 
任职资格：
1. 对数据有敏感的分析能力，能设计合理的效果评价指标，并制定相应的规划 
2. 熟悉常见的分类，聚类，LTR，深度学习等机器学习算法，有推荐领域相关经验
3. 熟练使用C、C++ /Python 
4. 熟悉Linux/Unix 环境开发经验，有hadoop/spark等大数据平台工作经验 
5. 有LBS和搜索相关工作经验优先 
6. 有用户画像，知识库建设相关工作经验者优先 收起阅读 »

有意者请投递简历至邮箱zx@foundingaz.com岗位职责：
• 能够熟练使用ODPS、Hadoop实现大数据挖掘和统计工作； 
• 能够基于地图积累的大数据，为了业务目标，完成数据清洗、样本去噪、特征选取分析、模型建立和预估实现等整个流程； 
• 对地图和导航具有一定的看法，能够从问题中提取优化点和工作内容，配合部门目标高效开展工作； 
• 使用阿里大数据平台和算法工具完成模型的工程化，并与业务部门沟通合作，将数据模型应用于实际业务；
任职资格：
• 数据挖掘理论基础，包括回归、决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络、k-means、PLSA\LDA\HMM等常用算法的适用场景、优点、缺点以及弥补办法 
• 具有包含上述2种以上的模型算法的项目实践经验 
• 熟练掌握Hive\SQL，开展项目工作 
• JAVA\C++\python 至少熟练掌握一种编程语言 
• 数据掘项目经验丰富，在挖掘模型应用上有成功案例，对数据挖掘方法论有深刻理解，能深入分析、定位业务问题，利用挖掘模型解决 
• 熟悉Hadoop、Hive、流式计算、实时计算等大数据相关技术者优先 
• 具有统计理论知识者优先
有意者请投递简历至邮箱zx@foundingaz.com 收起阅读 »

1.你知道ES可以索引PDF、IP地理位置、用户代理信息吗，qbox工程师为你解惑。http://t.cn/RC2HmNs 

2.ES6强大的集群认证和TLS安全特性，让我们来一探究竟。http://t.cn/RCxlBuj 

3.内功修练，面试必备，Solr和ES TOP15的差异，你能道出多少？http://t.cn/RC2Rf1G 

编辑：叮咚光军
归档：https://elasticsearch.cn/article/234
订阅：https://tinyletter.com/elastic-daily 
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北京去哪儿招聘搜索开发工程师，急招岗位职责：
1、负责搜索排序的系统设计和可发，并与业务相结合；
2、技术和业务架构设计优化、梳理和解决系统关键问题和难题。
职位要求：
1、本科以上学历，1-4年经验，可接受16年毕业优秀工程师；
2、具有良好的数据结构/算法、忘了、操作系统等计算机基础知识；
3、精通Java，熟悉各种中间件技术，熟悉各种常见数据库，熟悉网络编程，多线程编程；
4、熟悉kafka，elasticsearch等系统，并且基于相关集群做过开发工作；
5、有搜索或者推荐系统相关算法经验者优先。
工作地点：北京西小口东升科技园
简历请投递：chuoying.huang@qunar.com 收起阅读 »

1.Kibana 图表中的 Visual Builder 还没用过？先来看看油管上的官方演示视频(自备梯子) http://t.cn/RCVjwya  http://t.cn/RCVjyNL

2.还是 Visual Builder，再来详细入个门吧！http://t.cn/RCVj5Wm

3.来学习下如何使用 Elastic Stack 来分析 NYC 311 的电话记录！(自备梯子) http://t.cn/RCVjJuc


招聘启事：
Elastic日报招聘编辑一名，负责日报相关事宜，机不可失，感兴趣的请加微信 rockybean 私聊！
编辑要求如下：
1. 熟悉Elastic相关产品，可以筛选相关高质量文章
2. 有一定文字组织能力，可以快速提炼文章精华，写出概要推荐语
3. 轻功要好

编辑：rockybean
归档：https://elasticsearch.cn/article/232
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1. 自动同步MySQL数据到Elasticsearch：
http://t.cn/RC44piW
2. 如何使用Filebeat自动跟踪Linux系统日志文件并传送到Elasticsearch
http://t.cn/RCqAWlU
3. 刷爆朋友圈的「我们是谁」图片，用小程序也能一键生成，超简单超好笑！
http://t.cn/RCwTd4x

编辑：至尊宝

归档：https://elasticsearch.cn/article/231
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1. filters操作一定在query前执行吗？事实比你想象的要复杂一点！

http://t.cn/RCwV6RP

   

2. 深度好文，看看你的集群还有哪里可以继续优化?   

part1:http://t.cn/RCwMJWl 

part2:http://t.cn/RCwMSzb 

part3:http://t.cn/RCwMKrA 




编辑：bsll

归档：https://elasticsearch.cn/article/230
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1.阮一峰老师也来推荐 elasticsearch 了，还不赶紧用起来！http://t.cn/RCZ7g3x

2.想引入SSD来提升es的读写性能，但又不是土豪，来看看冷热分离的方案吧！http://t.cn/RCAnz4Y

3.推荐油管上的一个视频：用Elastic Stack 来收集和分析网络数据，各种炫酷可视化UI（请自备梯子）http://t.cn/RCAnXiA

编辑：rockybean

归档：https://elasticsearch.cn/article/229

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1.用if else 来清洗多个数据流？Logstash 6.0给你呈现新的解决办法：http://t.cn/RC7P3LH

2.还在用shell管理elasticsearch数据？out啦！这篇文章教你用elasticsearch-curator管理elasticsearch数据：http://t.cn/RC7Pdvv

3.用ansible来部署你的elastic stack：http://t.cn/RC7Peo9

编辑：金桥
归档：https://elasticsearch.cn/article/228
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1. 手摸手教你基于 5.2.2 搭建 ELK 日志处理系统，小白福音：
http://t.cn/RCPI7zF 
2. 基于 elasticsearch-learning-to-rank 插件的 Machine Learning：
http://t.cn/R9SHrJb 
3. 基于 Elasticsearch 的 Hive 查询，弹性伸缩的组合套餐：
http://t.cn/RCP6v1n 

编辑：江水

归档：https://elasticsearch.cn/article/227 
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