无论才能、知识多么卓著，如果缺乏热情，则无异纸上画饼充饥，无补于事。

【源码篇】elasticsearch 搜索模块之preference参数

一，preference简述

elasticsearch可以使用preference参数来指定分片查询的优先级，即我们可以通过该参数来控制搜索时的索引数据分片。

如不设置该参数：在所有有效的主分片以及副本间轮询。

具体可看下：OperationRouting.java类
public ShardIterator activeInitializingShardsRandomIt() {

    return activeInitializingShardsIt(shuffler.nextSeed());

}  

//自增，以实现shard间轮询操作

public int nextSeed() {

    return seed.getAndIncrement();

 }

 

public ShardIterator activeInitializingShardsIt(int seed) {

    if (allInitializingShards.isEmpty()) {

        return new PlainShardIterator(shardId, shuffler.shuffle(activeShards, seed));

    }

    ArrayList<ShardRouting> ordered = new ArrayList<>(activeShards.size() + allInitializingShards.size());

    ordered.addAll(shuffler.shuffle(activeShards, seed));

    ordered.addAll(allInitializingShards);

    return new PlainShardIterator(shardId, ordered);

}
 private ShardIterator preferenceActiveShardIterator(IndexShardRoutingTable indexShard, String localNodeId, DiscoveryNodes nodes, @Nullable String preference) {

        if (preference == null || preference.isEmpty()) {

            if (awarenessAttributes.length == 0) {

                return indexShard.activeInitializingShardsRandomIt();

            } else {

                return indexShard.preferAttributesActiveInitializingShardsIt(awarenessAttributes, nodes);

            }

        }

        if (preference.charAt(0) == '_') {

            Preference preferenceType = Preference.parse(preference);

            if (preferenceType == Preference.SHARDS) {

                // starts with _shards, so execute on specific ones

                int index = preference.indexOf('|');



                String shards;

                if (index == -1) {

                    shards = preference.substring(Preference.SHARDS.type().length() + 1);

                } else {

                    shards = preference.substring(Preference.SHARDS.type().length() + 1, index);

                }

                String ids = Strings.splitStringByCommaToArray(shards);

                boolean found = false;

                for (String id : ids) {

                    if (Integer.parseInt(id) == indexShard.shardId().id()) {

                        found = true;

                        break;

                    }

                }

                if (!found) {

                    return null;

                }

                // no more preference

                if (index == -1 || index == preference.length() - 1) {

                    if (awarenessAttributes.length == 0) {

                        return indexShard.activeInitializingShardsRandomIt();

                    } else {

                        return indexShard.preferAttributesActiveInitializingShardsIt(awarenessAttributes, nodes);

                    }

                } else {

                    // update the preference and continue

                    preference = preference.substring(index + 1);

                }

            }

            preferenceType = Preference.parse(preference);

            switch (preferenceType) {

                case PREFER_NODES:

                    final Set<String> nodesIds =

                            Arrays.stream(

                                    preference.substring(Preference.PREFER_NODES.type().length() + 1).split(",")

                            ).collect(Collectors.toSet());

                    return indexShard.preferNodeActiveInitializingShardsIt(nodesIds);

                case LOCAL:

                    return indexShard.preferNodeActiveInitializingShardsIt(Collections.singleton(localNodeId));

                case PRIMARY:

                    return indexShard.primaryActiveInitializingShardIt();

                case REPLICA:

                    return indexShard.replicaActiveInitializingShardIt();

                case PRIMARY_FIRST:

                    return indexShard.primaryFirstActiveInitializingShardsIt();

                case REPLICA_FIRST:

                    return indexShard.replicaFirstActiveInitializingShardsIt();

                case ONLY_LOCAL:

                    return indexShard.onlyNodeActiveInitializingShardsIt(localNodeId);

                case ONLY_NODES:

                    String nodeAttributes = preference.substring(Preference.ONLY_NODES.type().length() + 1);

                    return indexShard.onlyNodeSelectorActiveInitializingShardsIt(nodeAttributes.split(","), nodes);

                default:

                    throw new IllegalArgumentException("unknown preference [" + preferenceType + "]");

            }

        }

        // if not, then use it as the index

        if (awarenessAttributes.length == 0) {

            return indexShard.activeInitializingShardsIt(Murmur3HashFunction.hash(preference));

        } else {

            return indexShard.preferAttributesActiveInitializingShardsIt(awarenessAttributes, nodes, Murmur3HashFunction.hash(preference));

        }

    }
 
 
二，结果震荡问题（Bouncing Results）
 
搜索同一query，结果ES返回的顺序却不尽相同，这就是请求轮询到不同分片，而未设置排序条件，相同相关性评分情况下，是按照所在segment中​lucene id来排序的，相同数据的不同备份之间该id是不能保证一致的，故造成结果震荡问题。
如设置该参数，则有一下9种情况

`_primary`:发送到集群的相关操作请求只会在主分片上执行。
`_primary_first`:指查询会先在主分片中查询，如果主分片找不到（挂了），就会在副本中查询。 
`_replica`:发送到集群的相关操作请求只会在副本上执行。
`_replica_first`：指查询会先在副本中查询，如果副本找不到（挂了），就会在主分片中查询。
`_local`: 指查询操作会优先在本地节点有的分片中查询，没有的话再在其它节点查询。
`_prefer_nodes:abc,xyz`:在提供的节点上优先执行（在这种情况下为'abc'或'xyz'）
`_shards:2,3`：限制操作到指定的分片。 （`2`和“3”）。这个偏好可以与其他偏好组合，但必须首先出现：`_shards：2,3 | _primary`
`_only_nodes:node1,node2`:指在指定id的节点里面进行查询，如果该节点只有要查询索引的部分分片，就只在这部分分片中查找，不同节点之间用“，”分隔。

custom(自定义)：注意自定义的preference参数不能以下划线"_"开头。
当preference为自定义时，即该参数不为空，且开头不以“下划线”开头时，特别注意：如果以用户query作为自定义preference时，一定要处理以下划线开头的情况，这种情况下如果不属于以上8种情况，则会抛出异常。


三，参考：

https://www.elastic.co/guide/e ... .html
 
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一，preference简述

elasticsearch可以使用preference参数来指定分片查询的优先级，即我们可以通过该参数来控制搜索时的索引数据分片。

如不设置该参数：在所有有效的主分片以及副本间轮询。

具体可看下：OperationRouting.java类
public ShardIterator activeInitializingShardsRandomIt() {

    return activeInitializingShardsIt(shuffler.nextSeed());

}  

//自增，以实现shard间轮询操作

public int nextSeed() {

    return seed.getAndIncrement();

 }

 

public ShardIterator activeInitializingShardsIt(int seed) {

    if (allInitializingShards.isEmpty()) {

        return new PlainShardIterator(shardId, shuffler.shuffle(activeShards, seed));

    }

    ArrayList<ShardRouting> ordered = new ArrayList<>(activeShards.size() + allInitializingShards.size());

    ordered.addAll(shuffler.shuffle(activeShards, seed));

    ordered.addAll(allInitializingShards);

    return new PlainShardIterator(shardId, ordered);

}
 private ShardIterator preferenceActiveShardIterator(IndexShardRoutingTable indexShard, String localNodeId, DiscoveryNodes nodes, @Nullable String preference) {

        if (preference == null || preference.isEmpty()) {

            if (awarenessAttributes.length == 0) {

                return indexShard.activeInitializingShardsRandomIt();

            } else {

                return indexShard.preferAttributesActiveInitializingShardsIt(awarenessAttributes, nodes);

            }

        }

        if (preference.charAt(0) == '_') {

            Preference preferenceType = Preference.parse(preference);

            if (preferenceType == Preference.SHARDS) {

                // starts with _shards, so execute on specific ones

                int index = preference.indexOf('|');



                String shards;

                if (index == -1) {

                    shards = preference.substring(Preference.SHARDS.type().length() + 1);

                } else {

                    shards = preference.substring(Preference.SHARDS.type().length() + 1, index);

                }

                String ids = Strings.splitStringByCommaToArray(shards);

                boolean found = false;

                for (String id : ids) {

                    if (Integer.parseInt(id) == indexShard.shardId().id()) {

                        found = true;

                        break;

                    }

                }

                if (!found) {

                    return null;

                }

                // no more preference

                if (index == -1 || index == preference.length() - 1) {

                    if (awarenessAttributes.length == 0) {

                        return indexShard.activeInitializingShardsRandomIt();

                    } else {

                        return indexShard.preferAttributesActiveInitializingShardsIt(awarenessAttributes, nodes);

                    }

                } else {

                    // update the preference and continue

                    preference = preference.substring(index + 1);

                }

            }

            preferenceType = Preference.parse(preference);

            switch (preferenceType) {

                case PREFER_NODES:

                    final Set<String> nodesIds =

                            Arrays.stream(

                                    preference.substring(Preference.PREFER_NODES.type().length() + 1).split(",")

                            ).collect(Collectors.toSet());

                    return indexShard.preferNodeActiveInitializingShardsIt(nodesIds);

                case LOCAL:

                    return indexShard.preferNodeActiveInitializingShardsIt(Collections.singleton(localNodeId));

                case PRIMARY:

                    return indexShard.primaryActiveInitializingShardIt();

                case REPLICA:

                    return indexShard.replicaActiveInitializingShardIt();

                case PRIMARY_FIRST:

                    return indexShard.primaryFirstActiveInitializingShardsIt();

                case REPLICA_FIRST:

                    return indexShard.replicaFirstActiveInitializingShardsIt();

                case ONLY_LOCAL:

                    return indexShard.onlyNodeActiveInitializingShardsIt(localNodeId);

                case ONLY_NODES:

                    String nodeAttributes = preference.substring(Preference.ONLY_NODES.type().length() + 1);

                    return indexShard.onlyNodeSelectorActiveInitializingShardsIt(nodeAttributes.split(","), nodes);

                default:

                    throw new IllegalArgumentException("unknown preference [" + preferenceType + "]");

            }

        }

        // if not, then use it as the index

        if (awarenessAttributes.length == 0) {

            return indexShard.activeInitializingShardsIt(Murmur3HashFunction.hash(preference));

        } else {

            return indexShard.preferAttributesActiveInitializingShardsIt(awarenessAttributes, nodes, Murmur3HashFunction.hash(preference));

        }

    }
 
 
二，结果震荡问题（Bouncing Results）
 
搜索同一query，结果ES返回的顺序却不尽相同，这就是请求轮询到不同分片，而未设置排序条件，相同相关性评分情况下，是按照所在segment中​lucene id来排序的，相同数据的不同备份之间该id是不能保证一致的，故造成结果震荡问题。
如设置该参数，则有一下9种情况

`_primary`:发送到集群的相关操作请求只会在主分片上执行。
`_primary_first`:指查询会先在主分片中查询，如果主分片找不到（挂了），就会在副本中查询。 
`_replica`:发送到集群的相关操作请求只会在副本上执行。
`_replica_first`：指查询会先在副本中查询，如果副本找不到（挂了），就会在主分片中查询。
`_local`: 指查询操作会优先在本地节点有的分片中查询，没有的话再在其它节点查询。
`_prefer_nodes:abc,xyz`:在提供的节点上优先执行（在这种情况下为'abc'或'xyz'）
`_shards:2,3`：限制操作到指定的分片。 （`2`和“3”）。这个偏好可以与其他偏好组合，但必须首先出现：`_shards：2,3 | _primary`
`_only_nodes:node1,node2`:指在指定id的节点里面进行查询，如果该节点只有要查询索引的部分分片，就只在这部分分片中查找，不同节点之间用“，”分隔。

custom(自定义)：注意自定义的preference参数不能以下划线"_"开头。
当preference为自定义时，即该参数不为空，且开头不以“下划线”开头时，特别注意：如果以用户query作为自定义preference时，一定要处理以下划线开头的情况，这种情况下如果不属于以上8种情况，则会抛出异常。


三，参考：

https://www.elastic.co/guide/e ... .html
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 elasticsearch 结果震荡
jiangtao 发表于 : 2017-10-26 19:20 评论 (4)

社区日报 第81期 (2017-10-26)

1.基于elasticsearch的现代银行监控api架构
part1: http://t.cn/RWaeGMB
part2: http://t.cn/RWagoth
2.父子查询？看看es的祖孙关系怎么玩
http://t.cn/RWXkPyZ
3.elasticsearch与influxdb在时序数据分析的对比
http://t.cn/RWXk46L
活动预告：Elastic 长沙交流会 
https://elasticsearch.cn/article/320

编辑：金桥
归档：https://elasticsearch.cn/article/333
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1.基于elasticsearch的现代银行监控api架构
part1: http://t.cn/RWaeGMB
part2: http://t.cn/RWagoth
2.父子查询？看看es的祖孙关系怎么玩
http://t.cn/RWXkPyZ
3.elasticsearch与influxdb在时序数据分析的对比
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 社区日报
白衬衣 发表于 : 2017-10-26 09:38 评论 (0)

你应该了解的5个 Logstash Filter 插件

https://github.com/neal1991/ar ... B6.md
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https://github.com/neal1991/ar ... B6.md 收起阅读 »
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dongne 发表于 : 2017-10-25 21:46 评论 (1)

日报征稿

日报征稿内容要求：
  1. elastic主题相关的文章；
  2. 鼓励原创文章；
  3. 同一篇文章请勿重复投稿；


日报征稿形式要求：
  1. 简要概述投稿文章内容；
  2. 提供文章对应的链接；
  3. 中英文不限；

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 日报征稿
elk123 发表于 : 2017-10-25 17:45 评论 (6)

社区日报 第80期 (2017-10-25)

1. B站日志系统的前世今生
http://t.cn/ROkvWTg
2. Elasticsearch监控实战 补充昨天的
集群 http://t.cn/RO8N2iL
单节点 http://t.cn/RW5Qm8f
3. 沪江网校的日志系统实战
http://t.cn/ROriZLw
活动预告：Elastic 长沙交流会
https://elasticsearch.cn/article/320
 
编辑：江水
归档：https://elasticsearch.cn/article/330
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集群 http://t.cn/RO8N2iL
单节点 http://t.cn/RW5Qm8f
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 社区日报
千夜 发表于 : 2017-10-25 09:57 评论 (0)

社区日报 第79期 (2017-10-24)

1.携程机票ElasticSearch集群运维实战。
http://t.cn/RWcy38O 
2.Elasticsearch监控那些事，指标详解！
http://t.cn/RWcyeLk 
3.微软Azure使用Elastic Stack之初体验。
http://t.cn/RWcUv6z 
活动预告：Elastic 长沙交流会
https://elasticsearch.cn/article/320 

编辑：叮咚光军
归档：https://elasticsearch.cn/article/329 
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 社区日报
kimichen123 发表于 : 2017-10-24 09:17 评论 (0)

社区日报 第78期 (2017-10-23)

1.每个工程师都应该知道的搜索细节。(自备梯子)
http://t.cn/RWbkpJT

2.使用Rsyslog配置logstash收集日志。
http://t.cn/RtlA8gh

3.使用ELK Stack收集jenkins构建日志。
http://t.cn/RWGhqav 

活动预告：Elastic 长沙交流会
https://elasticsearch.cn/article/320 

编辑：cyberdak
归档：https://elasticsearch.cn/article/328
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1.每个工程师都应该知道的搜索细节。(自备梯子)
http://t.cn/RWbkpJT

2.使用Rsyslog配置logstash收集日志。
http://t.cn/RtlA8gh

3.使用ELK Stack收集jenkins构建日志。
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 社区日报
cyberdak 发表于 : 2017-10-23 10:48 评论 (0)

社区日报 第77期 (2017-10-22)

1.从Solr迁移到Elasticsearch，常用Solr查询翻译成Elasticsearch示例。
http://t.cn/RWLyKiM
2.Postgres扩展，使用Elasticsearch创建索引。
http://t.cn/RWLypo7
3.如何将数据从Splunk迁移至ELK Stack。
http://t.cn/RWLylxJ
活动预告：Elastic 长沙交流会 
https://elasticsearch.cn/article/320

编辑：至尊宝
归档：https://elasticsearch.cn/article/327
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 社区日报
至尊宝 发表于 : 2017-10-22 07:17 评论 (0)

社区日报 第76期 (2017-10-21)

1.在macOS上利用Elastic Stack做登录日志处理的详细案例

http://t.cn/RWhNVBa

2.五种可能导致ES集群崩溃的操作，尤其针对5.0以下版本：

http://t.cn/RWhjdXR

3.适用于ES的情感分析插件

http://t.cn/RWhTFH6

活动预告：Elastic 长沙交流会

https://elasticsearch.cn/article/320




编辑：bsll

归档：https://elasticsearch.cn/article/326

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1.在macOS上利用Elastic Stack做登录日志处理的详细案例

http://t.cn/RWhNVBa

2.五种可能导致ES集群崩溃的操作，尤其针对5.0以下版本：

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编辑：bsll

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 社区日报
bsll 发表于 : 2017-10-21 08:54 评论 (0)

刨根问底 | Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置深入详解

http://mp.weixin.qq.com/s/fqy-UVGDDg35uSOEqDbaiA
http://mp.weixin.qq.com/s/fqy-UVGDDg35uSOEqDbaiA
laoyang360 发表于 : 2017-10-20 06:35 评论 (3)

社区日报 第75期 (2017-10-20)

1、spring boot 整合 elasticsearch 5.x实现
http://t.cn/ROdYijN 
2、基于Elasticsearch搜索平台设计及踩坑教训
http://t.cn/ROdYCun 
3、深度剖析倒排索引原理
http://t.cn/RyUOW4X 

编辑：laoyang360
归档：https://elasticsearch.cn/publish/article/324
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1、spring boot 整合 elasticsearch 5.x实现
http://t.cn/ROdYijN 
2、基于Elasticsearch搜索平台设计及踩坑教训
http://t.cn/ROdYCun 
3、深度剖析倒排索引原理
http://t.cn/RyUOW4X 

编辑：laoyang360
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 社区日报
laoyang360 发表于 : 2017-10-20 06:21 评论 (0)

Elasticsearch监控（理论篇）

为了KPI、为了集群的稳定性，为了集群出问题后进行回溯追踪，为了能够更早的发现集群的瓶颈，
答案就在。。。
 
 http://rickywag.com/archives/506
 

二维码201710200137.png

 
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为了KPI、为了集群的稳定性，为了集群出问题后进行回溯追踪，为了能够更早的发现集群的瓶颈，
答案就在。。。
 
 http://rickywag.com/archives/506
 

二维码201710200137.png

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 监控
Ricky_Lau 发表于 : 2017-10-20 01:38 评论 (5)

Elastic 中国 Partner 的网站 elastictech.cn 上线了！对 X-Pack 付费功能感兴趣的可以聊起来了！

上海普翔信息科技发展有限公司是 Elastic 在中国的 Partner ，负责 X-Pack 的销售、咨询服务，今天上线了业务网站 http://elastictech.cn 。
从官网介绍可以看出，主要业务都是和 Elastic 相关的，分别是：
  • X-Pack License 购买服务
  • Elastic 本地咨询服务
  • Elastic 本地培训服务


[size=18]对X-Pack 刚兴趣的可以去留言咨询了！当然也可以私信和我沟通哦！[/size]


site_crop-min_2_(1).png

 
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上海普翔信息科技发展有限公司是 Elastic 在中国的 Partner ，负责 X-Pack 的销售、咨询服务，今天上线了业务网站 http://elastictech.cn 。
从官网介绍可以看出，主要业务都是和 Elastic 相关的，分别是：
  • X-Pack License 购买服务
  • Elastic 本地咨询服务
  • Elastic 本地培训服务


[size=18]对X-Pack 刚兴趣的可以去留言咨询了！当然也可以私信和我沟通哦！[/size]


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 Elastic Partner
elastictech 发表于 : 2017-10-19 17:44 评论 (0)

社区日报 第74期 (2017-10-19)

1.yahoo开源的低延迟大数据引擎vespa和lucece的对比
http://t.cn/ROg0Fs2
2.如何在高可用的elasticstack上部署和扩展logstash
http://t.cn/ROgOwOC
3.Elasticsearch 5.x 源码分析-Shard Allocation 和Cluster Reroute
http://t.cn/ROgO4fF
活动预告：Elastic 长沙交流会 
https://elasticsearch.cn/article/320

编辑：金桥
归档：https://elasticsearch.cn/article/321
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1.yahoo开源的低延迟大数据引擎vespa和lucece的对比
http://t.cn/ROg0Fs2
2.如何在高可用的elasticstack上部署和扩展logstash
http://t.cn/ROgOwOC
3.Elasticsearch 5.x 源码分析-Shard Allocation 和Cluster Reroute
http://t.cn/ROgO4fF
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 社区日报
白衬衣 发表于 : 2017-10-19 09:48 评论 (0)

Elastic Meetup 长沙交流会

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Elastic Meetup 下半年活动首站位于长沙，是湖南省省会，古称潭州，别名星城，历经三千年城名、城址不变，有“屈贾之乡”、“楚汉名城”、“潇湘洙泗”之称。
 

主办：
本次活动由 Elastic 与长沙软件园联合举办。
 
时间：
2017.10.28​  下午2:30-5:30
 
地点：
长沙市岳麓区岳麓大道588号芯城科技园2栋4楼会议室
 
主题：
  1. Elastic - Medcl - Elastic Stack 6.0 新功能介绍
  2. 芒果 TV - 刘波涛 - 芒果日志之旅
  3. 基于爬虫和 Elasticsearch 快速构建站内搜索引擎
  4. 闪电分享（5-10分钟，可现场报名）

 
参会报名：
http://elasticsearch.mikecrm.com/O6o0yq3
 

 

武汉、广州、深圳也在筹备中：https://elasticsearch.cn/article/261
 
 
关于 Elastic Meetup
Elastic Meetup 由 Elastic 中文社区定期举办的线下交流活动，主要围绕 Elastic 的开源产品（Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats）及周边技术，探讨在搜索、数据实时分析、日志分析、安全等领域的实践与应用。


 
关于 Elastic

elastic-logo-H-full-color.jpg


Elastic 通过构建软件，让用户能够实时地、大规模地将数据用于搜索、日志和分析场景。Elastic 创立于 2012 年，相继开发了开源的 Elastic Stack（Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash）、X-Pack（商业功能）和 Elastic Cloud（托管服务）。截至目前，累计下载量超过 1.5 亿。Benchmark Capital、Index Ventures 和 NEA 为 Elastic 提供了超过 1 亿美元资金作为支持，Elastic 共有 600 多名员工，分布在 30 个国家/地区。有关更多信息，请访问 elastic.co/cn。
 
关于长沙软件园

WechatIMG29.jpg


长沙软件园有限公司成立于2001年，注册资本3000万元人民币，位于长沙高新区麓谷科技新城，是国家科技部批准的国家火炬计划软件产业基地、国家数字媒体技术产业化基地、国家863软件专业孵化器，是国家发改委、信息产业部批准的中部地区唯一的国家软件产业基地。

现有专职的管理和专业技术人员40多人，全部具有大学本科及以上学历，其中硕士和博士学历人员占35％左右，具有中高级职称人员占50％左右，具备丰富的软件行业管理、产业服务和专业技术服务的经历和经验。

从软件园有限公司正式成立以来，先后承担科技部火炬计划项目：“中间件技术公共应用开发平台”和“长沙资源信息管理系统”、“长沙软件园优势领域关键共性技术开发应用平台”；承担了2个国家科技部863项目：“面向网络应用集成的软件支撑环境”、“支持银税类控制设备智能化升级的嵌入式软件平台”，承担了国家火炬计划课题，所有课题均顺利结题。
 
 
再次感谢长沙软件园的大力支持!
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Elastic Meetup 下半年活动首站位于长沙，是湖南省省会，古称潭州，别名星城，历经三千年城名、城址不变，有“屈贾之乡”、“楚汉名城”、“潇湘洙泗”之称。
 

主办：
本次活动由 Elastic 与长沙软件园联合举办。
 
时间：
2017.10.28​  下午2:30-5:30
 
地点：
长沙市岳麓区岳麓大道588号芯城科技园2栋4楼会议室
 
主题：
  1. Elastic - Medcl - Elastic Stack 6.0 新功能介绍
  2. 芒果 TV - 刘波涛 - 芒果日志之旅
  3. 基于爬虫和 Elasticsearch 快速构建站内搜索引擎
  4. 闪电分享（5-10分钟，可现场报名）

 
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Elastic 通过构建软件，让用户能够实时地、大规模地将数据用于搜索、日志和分析场景。Elastic 创立于 2012 年，相继开发了开源的 Elastic Stack（Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash）、X-Pack（商业功能）和 Elastic Cloud（托管服务）。截至目前，累计下载量超过 1.5 亿。Benchmark Capital、Index Ventures 和 NEA 为 Elastic 提供了超过 1 亿美元资金作为支持，Elastic 共有 600 多名员工，分布在 30 个国家/地区。有关更多信息，请访问 elastic.co/cn。
 
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长沙软件园有限公司成立于2001年，注册资本3000万元人民币，位于长沙高新区麓谷科技新城，是国家科技部批准的国家火炬计划软件产业基地、国家数字媒体技术产业化基地、国家863软件专业孵化器，是国家发改委、信息产业部批准的中部地区唯一的国家软件产业基地。

现有专职的管理和专业技术人员40多人，全部具有大学本科及以上学历，其中硕士和博士学历人员占35％左右，具有中高级职称人员占50％左右，具备丰富的软件行业管理、产业服务和专业技术服务的经历和经验。

从软件园有限公司正式成立以来，先后承担科技部火炬计划项目：“中间件技术公共应用开发平台”和“长沙资源信息管理系统”、“长沙软件园优势领域关键共性技术开发应用平台”；承担了2个国家科技部863项目：“面向网络应用集成的软件支撑环境”、“支持银税类控制设备智能化升级的嵌入式软件平台”，承担了国家火炬计划课题，所有课题均顺利结题。
 
 
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 软件园  长沙  线下活动  meetup  elastic
medcl 发表于 : 2017-10-18 16:06 评论 (0)
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