某公司拥有多个部门且位于同一网段，为了提升业务安全性，将不同部门的用户划分到不同VLAN中。现由于业务需要，不同部门间的用户需要互通。 所示，VLAN2和VLAN3为不同部门，现需要实现不同VLAN间的用户可以互相访问。 可以在Switch上部署VLAN聚合，实现VLAN2和VLAN3二层隔离、三层互通，同时VLAN2和VLAN3采用同一个子网网段，节省了IP地址。 组网说明： 把Switch接口加入到相应的sub-VLAN中，实现不同sub-VLAN间的二层隔离。 把sub-VLAN聚合为super-VLAN。 配置VLANIF接口的IP地址。 配置super-VLAN的ProxyARP，...
关于嵌套桶 在elasticsearch的聚合查询中，经常对聚合的数据再次做聚合处理，例如统计每个汽车品牌下的每种颜色汽车的销售额，这时候DSL中就有了多层aggs对象的嵌套，这就是嵌套桶（此名称来自《Elasticsearch权威指南》)，如下图所示： 今天要讨论的就是在执行类似上述嵌套桶聚合时，返回的数据如何排序。首先咱们先把环境和数据准备好。 环境信息 以下是本次实例的环境信息，请确保您的Elasticsearch可以正常运行： 操作系统：Ubuntu18.04.2LTS JDK：1.8.0_191 Elasticsearch：6.7.1 Kibana：6.7.1 ...
$<filed>:使用$来指示字段路径 $<filed>.<sub-field>:使用$和.来指示内嵌文档字段路径 示例 添加测试数据： db.person.insert([{name:{firstName:'Jonathan',lastName:'Lee'},age:18},{name:{firstName:'Amelie',lastName:'Tang'},age:19}]) $name $name.firstName db.person.aggregate([{$project:...
定义 链路聚合，又称链路捆绑，eth-trunk 是一种将多个以太网接口捆绑成一条逻辑接口的捆绑技术 作用 增加链路带宽，同时提供链路冗余 模式 手工负载分担模式 LACP模式 二层聚合配置 R1: [SW1]intEth-Trunk1 [SW1-GigabitEthernet0/0/2]eth-trunk1 Info:Thisoperationmaytakeafewseconds.Pleasewaitforamoment...done. [SW1-GigabitEthernet0/0/2]displaythis interfaceGigabitEthernet0/0/2 e...
聚合操作就是通过一个方法完成一系列的操作 在聚合操作中,每一个操作我们称之为一个阶段 聚合操作会将上一个阶段处理结果传给下一个阶段继续处理 所有阶段都处理完毕会返回一个新的结果集给我们 聚合操作格式 db.<collection>.aggregate(<pipeline>,<options>) <pipeline>:定义每个阶段操作 <options>:聚合操作额外配置 聚合管道阶段 可以利用，$project对输入文档进行再次投影 作用:按照我们需要的格式生成结果集 格式:{$...
所谓聚合，就是在查询完某些数据之后，进行groupby等操作，并进行一系列的统计 基本语法如下： POST/index/_search {"size":0,"query":{"match_all":{}},"aggs":{"group_by_model":{"terms":{"field":"red"}}}} 以下是对以上的参数的解释： size：不查询任何数据，因为聚合操作主要是为了统计，查询数据并没有意义 match_all：查询所有 group_by_...
pandas高级处理-分组与聚合 分组与聚合通常是分析数据的一种方式，通常与一些统计函数一起使用，查看数据的分组情况 【在pandas中，必须连在一起说，不能单独使用，抛开聚合谈分组无意义】 想一想其实刚才的交叉表与透视表也有分组的功能，所以算是分组的一种形式，只不过他们主要是计算次数或者计算比例！！看其中的效果： 1什么分组与聚合 2分组API DataFrame.groupby(key,as_index=False) 【as_index：是否进行索引】【可以对数据进行多次分组，需要在里面传递一个列表进行完成】 key:分组的列数据，...
上一章简单介绍了ES的复杂查询(三),如果没有看过,请观看上一章 这一篇，老蝴蝶带着大家学习一下聚合查询的相应操作. 聚合允许使用者对es文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的groupby， 当然还有很多其他的聚合，例如取最大值、平均值等等 使用aggs 如，查询年龄的最大值 { "aggs":{ "max_age":{ "max":{"field":"age"} } }, "size":0 } 类似于max(age) 二.查询最小值min 与max差不多 { "aggs":{ "min_age":{ "min":{"field":"age"} } }, "size":0 } ...
$out:将前面阶段处理完的文档写入一个新的集合 格式: {$out:<newcollectionname>} 示例 db.person.aggregate([{$group:{_id:'$city',totalAge:{$sum:'$age'},avgAge:{$avg:'$age'},minAge:{$min:'$age'},maxAge:{$max:'$age'},totalAges:{$push:'$age'}}},{$out:'newPerson'}]) db.newPerson.find() 注意点 如果利用$ou...
R1配置 [SW1]intEth-Trunk1 [SW1-Eth-Trunk1]modelacp-static [SW1-Eth-Trunk1]trunkportgi0/0/2to0/0/5 Info:Thisoperationmaytakeafewseconds.Pleasewaitforamoment...done. [SW1-Eth-Trunk1]disp [SW1-Eth-Trunk1]displaythis interfaceEth-Trunk1 modelacp-static return [SW1-Eth-Trunk1]dis [SW1-Eth-Trunk1]quit...
1.分布式系统的近似统计算法 2.Min聚合分析的执行流程 3.termsAggregation的返回值 在TermsAggregation的返回中有两个特殊的数值 doc_count_error_upper_bound：被遗漏的term分桶，包含的文档，有可能的最大值 sum_other_doc_count:处理返回结果bucket的terms以外，其他terms的文档总数（总数-返回的总数） 4.Terms聚合分析的执行流程 5.Terms不正确的案例 6.如何解决Terms不准的问题：提升shard_size的参数 Terms聚合分析不准的原因，数据分散在多个分片...
本篇概览 本文是《Elasticsearch聚合学习》系列的第四篇，在前面的实战中，聚合的结果以桶(bucket)为单位，放在JSON数组中返回，这些数据是没有排序的，今天来学习如何给这些数据进行排序； 环境信息 以下是本次实战的环境信息，请确保您的Elasticsearch可以正常运行： 操作系统：Ubuntu18.04.2LTS JDK：1.8.0_191 Elasticsearch：6.7.1 Kibana：6.7.1 实战用的数据依然是一些汽车销售的记录，在第一章有详细的导入步骤，请参考操作，导入后您的es中的数据如下图： 接下来一起实战聚合排序吧； 默认排...
本篇概览 在《Elasticsearch聚合学习》系列的前面两篇文章中，我们熟悉了基本聚合操作，但这些操作都是面向索引中的全部数据（例如所有汽车销售记录一共有几种颜色的汽车），今天要学习的是如何对一定范围内的数据做聚合（例如以前是看所有汽车一共有几种颜色，现在只看福特汽车一共有几种颜色）； 环境信息 以下是本次实战的环境信息，请确保您的Elasticsearch可以正常运行： 操作系统：Ubuntu18.04.2LTS JDK：1.8.0_191 Elasticsearch：6.7.1 Kibana：6.7.1 实战用的数据依然是一些汽车销售的记录，在第一章有详细的导入步骤，请...