search

1.原因：如果你的 P2PSearcher 出现不能连接服务器或者不能搜索的问题,很可能是你电脑上启动了迅雷或电驴类的软件,刚好占用了 P2pSearcher 的端口,因此它没法连接网络；2.具体解决办法1：修改这些软件的端口号,完全退出它们,或者在启动P2PSearch前不要启动那些软件。3.具体解决办法2：卸载计算机系统中已安装的"迅雷"和"电驴"软件,再此重新安装一下即可解决,另外如果再次安装还是出现无法连接eMule网络的现象,就再次继续卸载已安装的迅雷和电驴,下载一个新版本的继续安装,总要有一次是可以成功的。

P2PSearcher穿透模式是什么软件左下角有一项p2p网络连接判断，如果是 “服务器已连接” ，证明p2p网络未被封杀。如果是“已进入穿透模式”则表明p2p网络被封杀，需要通过穿透模块完成资源搜索。p2p未被封杀情况下，如何进入穿透模式?经过几个版本的改进，穿透模式下资源已经逐渐丰富。某些情况下，穿透模式效果甚至优于正常情况。如果在p2p网络正常想进入穿透模式，可以在软件安装目录下新建一个名为 woyaochuanyue.txt 的空白文档，重启软件即可。

p2p好像是被ban了，有人告了p2p的开发者，据说是用了国外的开源客户端aMule，对网络环境和电驴服务器造成了伤害，我想估计是不能再用了

可以呀

1，看一下你的网络环境，是自己家里，还是公司，如果路由器端被禁止了BT或者p2p服务就是不可以用的。2，有时候你搜索的关键字活跃度不高，就是没有显示，还有一个小窍门就是如果键入关键字之后没有搜出资源你就等上一会有时候突然就冒出来了，实在没有就退出程序重新搜。

p2psearcher3.5很早之前就不能用了，因为服务器都关掉了，所以你连接不上我们现在用的是p2psearcher5.6加强版搜索资源很快的，无限制，现在看片子和搜片都是用的p2psearcher5.6加强版你去新速特软件站，上面就有下载

没安装VC++2005运行库。

我在网上买的东西不想要了怎么办？

现在还是可以用的。P2PSearcher无法连接的解决办法如下：1.原因：如果你的 P2PSearcher 出现不能连接服务器或者不能搜索的问题，很可能是你电脑上启动了迅雷或电驴类的软件，刚好占用了 P2pSearcher 的端口，因此它没法连接网络；2.具体解决办法1：修改这些软件的端口号，完全退出它们，或者在启动P2PSearch前不要启动那些软件。3.具体解决办法2：卸载计算机系统中已安装的"迅雷"和"电驴"软件,再此重新安装一下即可解决,另外如果再次安装还是出现无法连接eMule网络的现象,就再次继续卸载已安装的迅雷和电驴,下载一个新版本的继续安装,总要有一次是可以成功的。

p2psearcher的替代是breakprisonsearch。P2Psearcher是一款与P2pSearcher快播资源搜索同名的基于P2P技术的ED2K资源搜索软件，VeryCD的电驴软件已经屏蔽了对ED2K网络的搜索。p2psearcher的替代能用breakprisonsearch。利用breakprisonsearch能连接kad网络和服务器，是一个简易(简陋，)的越狱搜索客户端，没有任何限制。

这个东西现在很多资源都搜不到。不管是小电影还是欧美大片。建议不要用。

不用安装直接打开应用程序

坏了

　　P2PSearcher无法连接的解决办法如下：　　1.原因：如果你的 P2PSearcher 出现不能连接服务器或者不能搜索的问题，很可能是你电脑上启动了迅雷或电驴类的软件，刚好占用了 P2pSearcher 的端口，因此它没法连接网络；　　2.具体解决办法1：修改这些软件的端口号，完全退出它们，或者在启动P2PSearch前不要启动那些软件。　　3.具体解决办法2：卸载计算机系统中已安装的"迅雷"和"电驴"软件,再此重新安装一下即可解决,另外如果再次安装还是出现无法连接eMule网络的现象,就再次继续卸载已安装的迅雷和电驴,下载一个新版本的继续安装,总要有一次是可以成功的。

，是适于居住的地方：磁性的光芒，它敏感、

p2p平台目前仍然在继续使用。不可以开展线下业务p2p平台还在正常使用新出的监管政策规定了p2p平台不得开展线下业务，这里的业务指的是销售理财产品。

不会。种子搜索器p2psearcher中文名叫：种子搜索器，是基于先进的P2P搜索技术，可在瞬间搜遍全球ED2k网络资源的一个平台，是非常安全的，不会窃取电脑隐私。

p2psearcher搜索记录就是缓存文件，保存地方一般都是在安装文件夹里面。 附注：P2P种子搜索器使用教程： 1、比如我们要搜索步步惊心这个电视剧，直接在关键字输入步步惊心然后点击搜索。 2、因为这个软件经常搜索到一些病毒，其实大部分病毒都是可以根据扩展名可以区分的，像exe,rar之类的包，并且大小明显比较小的。 这些一看就是病毒了。 3、这里绿茶我教大家个小技巧，我们一般可以按照大小排序一次。 就可以将那些个垃圾抛弃了。 4、然后选中你想要的内容。 右击使用迅雷下载。 5、在弹出来的迅雷对话框中选择立即下载就可以了。 此时会自动下载种子，种子下载完后自动开始电影。

P2Psearcher无法连入网络：应该先要解决网络连接的问题，重新安装迅雷软件。P2PSearcher是一款搜索软件。有时候在XP或Win7下运行软件的时候，会提示无法连入emule网络，确定后右下角的连接状态都是“未能显示状态”，遇到这个问题解决的办法是：首先要保证电脑可以访问网络，并且P2PSearcher能访问网络，即防火墙没有拦截此软件;然后到P2PSearcher目录下，看看是不是没有atl71.dll这个文件，主要是这三个文件{msvcp71.dll，msvcr71.dll，atl71.dll}。最后的办法是到网上去下载迅雷，如果电脑上安装有迅雷的话，可以到迅雷的Program目录下去拷贝这个dll文件到C:windowssystem32或是到P2PSearcher目录下，然后再运行P2PSearcher，看看是不是正常了。

1、首先你得清楚P2PSearcher穿透模式是什么。软件左下角有一项p2p网络连接判断，如果是 “服务器已连接” ，证明p2p网络未被封杀。在“已进入穿透模式”则表明p2p网络被封杀，需要通过穿透模块完成资源搜索。2、p2p未被封杀情况下，进入穿透模式方法如下：经过几个版本的改进，穿透模式下资源已经逐渐丰富。某些情况下，穿透模式效果甚至优于正常情况。如果在p2p网络正常想进入穿透模式，可以在软件安装目录下新建一个名为 woyaochuanyue.txt 的空白文档，重启软件即可。1、服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。2、在网络环境下，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器，数据库服务器，应用程序服务器，WEB服务器等。

首先你得清楚P2PSearcher穿透模式是什么软件左下角有一项p2p网络连接判断，如果是 “服务器已连接” ，证明p2p网络未被封杀。在“已进入穿透模式”则表明p2p网络被封杀，需要通过穿透模块完成资源搜索。p2p未被封杀情况下，进入穿透模式方法如下：经过几个版本的改进，穿透模式下资源已经逐渐丰富。某些情况下，穿透模式效果甚至优于正常情况。如果在p2p网络正常想进入穿透模式，可以在软件安装目录下新建一个名为 woyaochuanyue.txt 的空白文档，重启软件即可。

p2psearcher种子搜索神器最新版是那个http://zhidao.baidu.com/question/537332606.html最新版是v4.0的，名字就是P2Psearcher，官网是http://soft.p2psearcher.org可以登陆上去的。给分吧

　　P2PSearcher6.1云播穿透版针对封杀做了底层穿透，确保封杀条件下仍可以搜到P2P资源。在长城宽带等各种网络环境下测试新版P2PSearcher都能用，不仅能搜索到优质资源，还确保云点播可用。 　　以下是长城宽带环境下新版P2PSearcher搜索和预览结果（注：老版本P2PSeacher是不能用的）

最近许多朋友都在群里问使用P2pSearcher小工具的时候出现P2pSearcher无法连接eMule网络的现象,而且有的是在WIN7系统中无法实用P2pSearcher有的是在XP系统中无法使用P2pSearcher现象都一样都是出现无法连接eMule网络而且工具右下角的服务器连接状态是未连接或者未获得服务器这样的提示,起初我自己没有遇到这样的问题,群里的朋友提问本人也就忽略了这个问题,可是今天本人也遇到了一个这样的问题。 问题分析本人在两台XP中都使用了P2pSearcher这个小工具,但是其中一台XP系统却无法连接网络,两台计算机配置都一样,并且系统也都一样,这时本人也开始郁闷了起来,不过最好还是解决了这个小问题,问题就出在迅雷和电驴这样的软件上,如果您在实用P2pSearcher小工具前计算机中安装的有迅雷或者电驴占用了小工具的连接服务器就没办法获取网络。 P2pSearcher无法连接eMule网络解决办法: 卸载计算机系统中已安装的"迅雷"和"电驴"软件,再此重新安装一下即可解决,另外如果再次安装还是出现无法连接eMule网络的现象,就再次继续卸载已安装的迅雷和电驴,下载一个新版本的继续安装,总要有一次是可以成功的。本人保证可以解决问题,另外说明下P2pSearcher小工具是可以在WIN7下和XP下任意运行的,这里可以肯定的说明下此工具没有系统的兼容性问题。

System.Managementhttp://technet.microsoft.com/zh-cn/magazine/438s6ddc.aspx

所有的关键字都这样？

用这个穿透版就可以了http://www.121down.com/soft/softview-2877.html

-------------------------P2PSearcher下载有三种搜索范围可供选择，分别是服务器和KAD网络、服务器、KAD网络，使用时要先等右下角的服务器连接状态和kad连接状态变为已连接后即可搜索。然后，右键点击要下载的资源，即可选择使用迅雷下载或者复制下载链接了。P2PSearcher 在局域网内网中也可正常使用，完美支持 Windows7。解决P2Psearcher 无法连接 emule 网络：------------------------------如果你的 P2PSearcher 出现不能连接服务器或者不能搜索的问题，很可能是你电脑上启动了迅雷或电驴类的软件，刚好占用了 P2pSearcher 的端口，因此它没法连接网络，解决方法是修改这些软件的端口号，完全退出它们，或者在启动P2PSearch前不要启动那些软件。关于ED2K网络：--------------------eD2k网络，中文也称“电驴网络”，英文为“eDonkey2000 network”或“eDonkey2000 network”，是一种文件共享网络，最初用于共享音乐、电影和软件。与多数文件共享网络一样，它是分布式的；文件基于P2P原理存放于用户的电脑上而不是存储于一个中枢服务器。eD2k链接是一个特别的链接格式，允许直接的加入一个下载到eMule。这些链接允许eMule直接的从web-管理员所提供他们的web网页下载并且使它非常容易在这网络交换下载。P2PSearcher 是基于P2P技术的ED2K资源搜索利器，利用P2pSearcher就可以搜索到大量的ED2K网络中的资源。搜索出来的资源可以用电驴或者迅雷下载工具下载，非常方便。请务必注意病毒木马等危险：--------------------------因为P2PSearcher 是搜索整个电驴网络，并且没有任何过滤，所以很多有心人士会特意将一些病毒或木马改成热门资源的名称，如果一不小心下载并运行了就很容易中毒。这可以说这是一把双刃剑，大家只能在搜索和下载时多留一个心眼，从文件大小、扩展名等确定资源是否真实，并且在下载回来后注意查毒后再使用。

服务器网络没连接，可能是被杀毒软件屏蔽了哦。设置白名单试试看，开启之后要稍等一会让软件联网。楼主可以再试试

建议你用旧版本的，比如1.0的，没有广告，搜索的效率比新版的还高;需要注意的是，搜索关键字最少要3个汉字，否则没有反应。1、P2pSearcher(种子搜索神器)是一款基于P2P技术的资源搜索软件，利用它无论是电影、小说、图片还是音乐等，都可以轻易的搜索到，然后使用用电驴或者迅雷下载，非常方便。2、如果你连接的服务器里没有那个资源的索引，并且你没有连接上kad网络，无法连接到更多用户查找资源。建议使用eMule 0.50a Xtreme 8.0 进入国外服务器来寻找所要的资源，而不是这种非官方的客户端。

不知道

对啊对啊，我的也是这种情况

p2psearcher的替代有breakprisonsearch。P2Psearcher是一款与P2pSearcher快播资源搜索同名的基于P2P技术的ED2K资源搜索软件，VeryCD的电驴软件已经屏蔽了对ED2K网络的搜索。p2psearcher的替代能用breakprisonsearch。利用breakprisonsearch能连接kad网络和服务器，是一个简易(简陋，)的越狱搜索客户端，没有任何限制。

建议你用旧版本的，比如1.0的，没有广告，搜索的效率比新版的还高;需要注意的是，搜索关键字最少要3个汉字，否则没有反应。也有可能是资源版本过老引起的，建议更换新版本，还有是因为一些运营商因为各种原因屏蔽了电驴server，所以在你的网络环境下无法检索到任何资源。p2psearcher种子搜索器使用教程：1、比如我们要搜索步步惊心这个电视剧，直接在关键字输入步步惊心然后点击搜索2、因为这个软件经常搜索到一些病毒，其实大部分病毒都是可以根据扩展名可以区分的，像exe,rar之类的包，并且大小明显比较小的。这些一看就是病毒了。3、这里绿茶小编教大家个小技巧，我们一般可以按照大小排序一次。就可以将那些个垃圾抛弃了。4、然后选中你想要的内容。右击使用迅雷下载。。5、在弹出来的迅雷对话框中选择立即下载就可以了。

　　要从一些渠道了解热门关键词，知道自己喜欢的。另外，如果想立即观看需要通过p2psearcher的搜索结果拉起下载工具下载，或者复制链接地址到云播工具后点播。 　　下面介绍一些结合p2psearcher6.0云播版的搜索技巧，让大家方便使用p2psearcher立即找到自己想要的资源（当然要先下载p2psearcher软件）。 　　第一部分：如何找关键词 　　看“今日热搜”里面的关键词，都是精心筛选的热门优质资源，点击关键词可以直接打开新页卡开始搜索。 　　另外大家多关注一些网站和微博，介绍一些新内容时候大家可以留心作为关键词查询。这些网站就不一一列举了。 　　第二部分：云点播 　　下载回来再看事件很漫长，而且容易下到枪版或者“葫芦娃”，大家可以通过点播功能先预览一下。包括画质、情节等，特别是那些注重高清效果的同学，不要辛辛苦苦下回来才发现资源是错的。

第一题：选D.requiring,因为这里的requiring是现在分词,带上后面的宾语,形成现在分词短语作后置定语. 第二题：选A.blaming,这里是考你对这个句形的掌握："It is no use doing something."这里的doing something其实就是主语,it在这里是形式主语,这句相当于“doing something is no use. ”（做某事是没用的） 整个题干的意思就是“要做的都做了,再为此事去责备任何人是没意义的.”

我在网上打不开这两个网站，不知道你从哪知道的域名，很有可能是什么聊天室的域名链接，而且链接不是长期有效……

flags=0表示不进行特殊指定，比如忽略大小写，指定语言等re.search(pattern, string, flags=0)import reline = "Cats are smarter than dogs";searchObj = re.search( r"(.*) are (.*?) .*", line, re.M|re.I)if searchObj:print "searchObj.group() : ", searchObj.group()print "searchObj.group(1) : ", searchObj.group(1)print "searchObj.group(2) : ", searchObj.group(2)else:print "Nothing found!!"

你好，已上传到↓↓↓百度网盘↓↓↓，点击进入下载链接，满意请及时采纳。 密码:v9ft

在ES中， 要保证被索引的文档能够立即被搜索到， 有两种方法：_refresh 或者_flush。那么二者的区别是什么呢？要搞懂这个问题， 就需要对ES中文档的索引过程有个了解。我们知道ES的索引数据是写入到磁盘上的。但这个过程是分阶段实现的，因为IO的操作是比较费时的。当一个文档进入ES的初期， 文档是被存储到内存里的，默认经过1s之后， 会被写入文件系统缓存，这样该文档就可以被搜索到了，注意，此时该索引数据被没有最终写入到磁盘上。如果你对这1s的时间间隔还不满意， 调用_refresh就可以立即实现内存->文件系统缓存， 从而使文档可以立即被搜索到。所以refresh实现的是文档数据从内存到文件系统缓存的过程。再来看flush,flush是用于translog的。ES为了数据的安全， 在接受写入的文档的时候， 在写入内存buffer的同时， 会写一份translog日志，从而在出现程序故障/磁盘异常时， 保证数据的完整和安全。flush会触发lucene commit，并清空translog日志文件。 translog的flush是ES在后台自动执行的，默认情况下ES每隔5s会去检测要不要flush translog，默认条件是：每 30 分钟主动进行一次 flush，或者当 translog 文件大小大于 512MB主动进行一次 flush。对应的配置是index.translog.flush_threshold_period 和 index.translog.flush_threshold_size需要指出的是， 从ES2.0开始，每次 index、bulk、delete、update 完成的时候，一定触发flush translog 到磁盘上，才给请求返回 200 OK。这个改变提高了数据安全性，但是会对写入的性能造成不小的影响。在写入效率优先的情况下，可以在 index template 里设置如下参数："index.translog.durability":"async" 和 "index.translog.sync_interval":30s (默认是5s)。

您去下载3.0或者3.5 官方就自带的高亮

根据名称其实就能理解，这是属于Node级别的缓存。主要用于缓存Filter中的Query结果，基于LRU策略，当缓存满了的情况下，会自动去除一个最近最少被使用的Query Cache。 缓存分为两个级别，第一级是 Query ，第二级是 Segmemt ，就像是 Map<Query, Map<Segment, DocIdSet>> 这种结构一样。 DocIdSet 使用的数据结构是 Bitset 。 indices.queries.cache.size 集群中的每个节点都必须有的静态配置，用来控制用来缓存的内存大小，默认是10%，支持两种格式一种是百分数，代表占节点heap的百分比，另一种则是精确的值，比如512mb。 indices.queries.cache.count 在官方文档并没有写，这是一个节点级别的配置，可以在elasticsearch.yml中配置，控制缓存的总数量。 indices.queries.cache.all_segments 用于是否在所有 Segment 上启用缓存，默认是false，不会对文档数小于100000或者小于整个索引大小的3%的 Segment 进行缓存。 index.queries.cache.enabled 是属于index级别的配置，用来控制是否启用缓存，默认是开启的。 Segment 中文档数大于100000或者大于整个所以大小的3%。 请注意如果想要索引所有段，请设置indices.queries.cache.all_segments 缓存不会失效，而是通过判断文档是否符合 Query 的条件，如果符合条件的话则会将文档加入到 Bitset 中。 主要用于 sort 以及 aggs 的字段。这会把字段的值加载到内存中，以便于快速访问。 field data cache 的构建非常昂贵，因此最好能分配足够的内存以保障它能长时间处于被加载的状态。 indices.fielddata.cache.size 用来控制缓存的大小，支持两种格式，一种是百分数，代表占节点heap的百分比，另一种是精确值，如10gb，默认是无限。 顾名思义，Shard级别的缓存。默认的主要用于缓存size=0的请求， aggs 和 suggestions ，还有就是 hits.total 。 需要注意，每当分片索引refresh的时候，如果数据发生了实际变化，那么缓存就会自动失效。所以呢，refresh时间越长，那么缓存的时间也就越长。缓存采用的也是LRU策略。 index.requests.cache.enable 这个参数用来控制是否启用分片级别的缓存，默认是false 通过url传参方式request_cache=true indices.requests.cache.size 用来控制缓存在 heap 中的大小，默认是1%。 用于缓存新索引的数据，用于缓存新索引的数据，当空间填满之后，会将数据写到磁盘上成为一个新的段。

前面介绍了ElasticSearch原理和使用相关的内容，在生产环境如何比较科学的进行容量规划、部署、调优、排查问题呢，业界和官方也对相关的问题进行总结，我这边也结合自己的经验对这些使用ElasticSearch经常遇到的问题进行了总结。其中主要包括以下三大模块： ElasticSearch有多种类型的节点，在前面概述和核心也已经介绍过了。在这里可以重新回顾下。ElasticSearch的部署节点类型如下： 主节点及其候选节点，负责集群状态(cluster state)的管理 配置项：node.master，默认为true 数据节点，负责数据存储及处理客户端请求 配置项：node.data，默认为true ingest节点，负责数据处理，脚本执行 配置项：node.ingest，默认为true 协调节点 配置项：设置上面三个参数全部为false，那么它就是一个纯协调节点 机器学习节点，收费属于x-pack 在生产环境部署推荐配置整体思路就是：尽量是一个节点只承担一个角色。 因为不同的节点所需要的计算机资源都不一样。职责分离后可以按需扩展互不影响。 资源要求：中高CPU；中高内存；中低磁盘 一般在生产环境中配置3台 一个集群只有1台活跃的主节点，负责分片管理，索引创建，集群管理等操作 资源要求：CPU、内存、磁盘要求都高 资源要求：高配置CPU;中等配置的RAM;低配置的磁盘 资源要求：一般中高CPU；中高内存；低磁盘 协调节点扮演者负载均衡、结果的聚合，在大型的es集群中条件允许可以使用高配的cpu和内存。因为如果客户端发起了深度分页等请求可能会导致oom，这个在之前也有过分析。 注意： 如果和数据节点或者Coordinate节点混合部署，数据节点本来相对有比较大的内存占用。 而Coordinate节点有时候可能会有开销很高的查询导致OOM，这些甚至都有可能影响Master节点，导致集群的不稳定。 搭建一个es集群是由模式可循的。 这是一个基础版的职责分离的部署架构： 但是如果大量的聚合查询等操作，这种架构不太适合了。 当系统中有大量的复杂查询或者聚合时候，我们可增加Coordinating节点，增加查询的性能，这里增加了负载均衡层，通过负载均衡扩展时应用程序无感知。 这样部署部署相互影响，写入多的话，多部署ingetst节点，读的时候聚合查询较多可以多部署协调节点，存储数据量大，可以适当对数据节点进行调优。 我们知道数据有冷热之分，比如写入频繁的日志数据，近期的索引将会频繁写入。es根据数据这些特征引入了hot节点和warm节点。 使用ssd，该节点上的索引不断的有新文档写入和查询，对cpu、io的要求较高。 可以使用HDD，上面的索引不会有写入，查询较少。上面只保存只读索引或者旧索引，使用大容量便宜的机械硬盘。 配置步骤： 针对多机房灾备，ElasticSearch业界有多种不同的通用解决方案： 一个集群中的节点分布在不同的机房 应用程序同时将数据写入两个集群 应用程序先将数据写入消息队列，然后由下游的消费者消费并写入集群 ElasticSearch官方的跨集群复制功能，基于文档操作实现订阅复制 定期将索引备份到外部存储，如hdfs等设备 写请求交给网关，网关实时写入主集群，然后异步写备集群 如下是基于CCR跨集群复制的部署架构，因为篇幅有限，异地多活又是一个很大的话题，其它方案和其细节可以查阅相关资料。 我们知道当es集群的节点数大于索引的分片数时，集群将无法通过水平扩展提升集群的性能。而分片数过多，对于聚合查询以及集群的元数据管理也都有影响。我们可以总结为： 分片数量较多 优点： 缺点： 通常建议一个集群总分片数小于10w。 如何设计分片的数量呢？一个分片保持多大的数据量比较合适呢？ 我们需要根据使用场景来设置： 避免使用非常大的分片，因为这会对群集从故障中恢复的能力产生负面影响。而每个分片也会消耗相应的文件句柄,内存和CPU资源，分片太多会互相竞争，影响性能。 主分片数一旦确定就无法更改，只能新建创建并对数据进行重新索引(reindex)，虽然reindex会比较耗时，但至少能保证你不会停机。所以我们一定要科学的设计分片数。 这里摘录于官方关于分片大小的建议： 主分片与副本都能处理查询请求，它们的唯一区别在于只有主分片才能处理索引请求。副本对搜索性能非常重要，同时用户也可在任何时候添加或删除副本。额外的副本能给带来更大的容量，更高的呑吐能力及更强的故障恢复能力 3.1.3. 小结 根据实际经验我们稍微总结下： 对于数据量较小（100GB以下）的index 对于数据量较大（100GB以上）的index： 综合考虑整个index的shard数量，如果shard数量（不包括副本）超过50个，就很可能引发拒绝率上升的问题，此时可考虑把该index拆分为多个独立的index，分摊数据量，同时配合routing使用，降低每个查询需要访问的shard数量。 关闭交换分区的方法是： 这里是官方的jvm推荐配置链接： https://www.elastic.co/cn/blog/a-heap-of-trouble es的节点提供查询的时候使用较多的内存来存储查询缓存，es的lucene写入到磁盘也会先缓存在内存中，我们开启设计这个es节点时需要根据每个节点的存储数据量来进行判断。这里有一个流行的推荐比例配置： 示例： 有一个业务的数据量预估实际有1T，我们把副本设置1个，那么es中总数据量为2T。 这里31G表示的是jvm设置不超过32g否则不会使用java的指针压缩优化了。 前面也提到过，数据节点推荐使用ssd 可以考虑： 写入的目标在于增大写入的吞吐量，这里主要从两个方面进行优化： 这里可以针对myindex索引优化的示例： 首先有几个原则我们需要清楚： 我们可以通过health相关的api进行查看 我们可以使用profile api来定位慢查询。 在查询条件中设置profile为true的参数，将会显示查询经历的细节。 其结果为： 这里会返回一个shards列表。其中： 主要包含了如下信息： Profile API让我们清楚地看到查询耗时。提供了有关子查询的详细信息，我们可以清楚地知道在哪个环节查询慢，另外返回的结果中，关于Lucene的详细信息也让我们深入了解到ES是如何执行查询的。 ES记录了两类慢日志： 慢搜索日志 用来记录哪些查询比较慢，每个节点可以设置不同的阈值。 之前我们已经详细分析了ES的搜索由两个阶段组成： 慢搜索日志给出了每个阶段所花费的时间和整个查询内容本身。慢搜索日志可以为查询和取回阶段单独设置以时间为单位的阈值，在定义好每个级别的时间后，通过level决定输出哪个级别的日志。 示例如下 前面参考官方链接： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/index-modules-slowlog.html 如果出现节点占用CPU很高，我们需要知道CPU在运行什么任务，一般通过线程堆栈来查看。 这里有两种方式可以查看哪些线程CPU占用率比较高： 这里推荐使用hot_threads api 通过返回的结果可以看到什么线程占用更高，正在做什么操作。更详细的内容可以参考官网： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/cluster-nodes-hot-threads.html 4.3.2 内存使用率过高 1）缓存类型 首先我们需要了解ES中的缓存类型，缓存主要分成如图所示三大类，如下图所示，一个es节点的内存结构： Node Query Cache（Filter Context） Shard Query Cache（Cache Query的结果） Fielddata Cache Segments Cache （segments FST数据的缓存），为了加速查询，FST永驻堆内内存，无法被GC回收。该部分内存无法设置大小，长期占用50%~70%的堆内存，只能通过delete index，close index以及force-merge index释放内存 ES底层存储采用Lucene（搜索引擎），写入时会根据原始数据的内容，分词，然后生成倒排索引。查询时，先通过查询倒排索引找到数据地址（DocID）），再读取原始数据（行存数据、列存数据）。 但由于Lucene会为原始数据中的每个词都生成倒排索引，数据量较大。所以倒排索引对应的倒排表被存放在磁盘上。 这样如果每次查询都直接读取磁盘上的倒排表，再查询目标关键词，会有很多次磁盘IO，严重影响查询性能。为了解磁盘IO问题，Lucene引入排索引的二级索引FST[Finite State Transducer]。原理上可以理解为前缀树，加速查询 2）节点的内存查看 3）案例分析 如果节点出现了集群整体响应缓慢，也没有特别多的数据读写。但是发现节点在持续进行Full GC。 常见原因： Segments个数过多，导致Full GC 我们可以通过查看ElasticSearch的内存分析命令发现： segments.memory占用很大空间。 解决方案： Field data cache 过大，导致Full GC 我们可以查看ElasticSearch的内存使用，发现fielddata.memory.size占用很大空间。同时，数据不存在写入和更新，也执行过segments merge。 解决方案： 复杂的嵌套聚合，导致集群Full GC 节点响应缓慢，持续进行Full GC。导出Dump分析。发现内存中有大量 bucket对象，查看日志，发现复杂的嵌套聚合 解决方案： 4）断路器 es有多种断路器，我们可以合理使用，避免不合理操作引发的OOM，每个断路器可以指定内存使用的限制。 关于es的断路器使用可以参考官网文档： https://www.elastic.co/cn/blog/improving-node-resiliency-with-the-real-memory-circuit-breaker 在排查es问题时，我们会使用一些常见的命令来分析cpu、io、网络等问题。常见的命令如下 我们这里按照1s的频率输出磁盘信息 如果想查看和进程关联的信息，可以使用pidstat或者iotop。 例如，下面为iotop的输出结果 sar命令可以诊断操作系统内存相关情况。 PS：我们需要关闭内存交换，内存交换会严重损害性能 。 我们知道，操作系统有内核态和用户态，该命令可以输出相关信息 Recv-Q和Send-Q代表该连接在内核中等待发送和接收的数据长度。 如果改数据太多，可能原因为应用程序处理不及时或者对端的数据接收不及时，比如网络拥塞之类 本片文章先介绍了es的部署架构，回顾了es节点类型以及它们的配置方式，也了解了不同类型对硬件的要求不一样。然后总结了几种不同的架构模式，比如基础部署、读写分离、冷热分离、异地多活等架构模式，在生产环境中一般我们推荐读写分离架构模式，如果可以最好加上冷热分离，不过配置可能稍微复杂点。 对于容量规划与调优，首先要明确存储的数据量和使用场景，推荐内存磁盘比为：搜索类比例（1:16），日志类（1:48）；比如2T的总数据，搜索如果要保持良好的性能的话，每个节点31*16=496G。每个节点实际有400G的存储空间。那么2T/400G，则需要5个es存储节点，每个节点分片数多少合适，文中也有介绍。副本分片数需要根据我们的容错需求。我们还总结了集群配置和jvm配置相关的优化。 es的使用优化，我们分别总结了写入和查询的优化。写入是其单次数据量、索引refresh、分词等情况都会影响其吞吐量，我们需要根据实际情况来优化。针对于查询，我们可以使用api工具进行分析，分析慢耗时发在在哪一步。当es集群出现异常时，如cpu过高、内存fullgc、卡顿、变红，我们逐一分析了可能的原因和解决办法，同时也介绍了一些常见的诊断工具和监控api。 我们需要先了解es内部运作的原理，这样才能根据实际情况正确的设置集群参数和数据模型，还需要结合实际工作遇到的问题不断的总结经验，才能用好ElasticSearch。

本文中的数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的。实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化，目前生产已存储百亿数据，性能良好，关于HBase，Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考，不再赘述。 项目背景：在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配)，分库代价较高。 改进版本目标： 谈到优化必须能了解组件的基本原理，才容易找到瓶颈所在，以免走多种弯路，先从ES的基础结构说起(如下图)： 一些基本概念: ES依赖一个重要的组件Lucene，关于数据结构的优化通常来说是对Lucene的优化，它是集群的一个存储于检索工作单元，结构如下图： 在Lucene中，分为索引(录入)与检索(查询)两部分，索引部分包含 分词器、过滤器、字符映射器 等，检索部分包含 查询解析器 等。一个Lucene索引包含多个segments，一个segment包含多个文档，每个文档包含多个字段，每个字段经过分词后形成一个或多个term。 通过Luke工具查看ES的lucene文件如下，主要增加了_id 和 _source字段: Lucene 索引文件结构主要的分为：词典、倒排表、正向文件、DocValues等，如下图: Lucene 随机三次磁盘读取比较耗时。其中.fdt文件保存数据值损耗空间大，.tim和.doc则需要SSD存储提高随机读写性能。 另外一个比较消耗性能的是打分流程，不需要则可屏蔽。 关于DocValues： 倒排索引解决从词快速检索到相应文档ID, 但如果需要对结果进行排序、分组、聚合等操作的时候则需要根据文档ID快速找到对应的值。 通过倒排索引代价缺很高：需迭代索引里的每个词项并收集文档的列里面 token。这很慢而且难以扩展：随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。Solr docs对此的解释如下： 在lucene 4.0版本前通过FieldCache，原理是通过按列逆转倒排表将（field value ->doc）映射变成（doc -> field value）映射，问题为逐步构建时间长并且消耗大量内存，容易造成OOM。 DocValues是一种列存储结构，能快速通过文档ID找到相关需要排序的字段。在ES中，默认开启所有(除了标记需analyzed的字符串字段)字段的doc values，如果不需要对此字段做任何排序等工作，则可关闭以减少资源消耗。 ES中一个索引由一个或多个lucene索引构成，一个lucene索引由一个或多个segment构成，其中segment是最小的检索域。 数据具体被存储到哪个分片上：shard = hash(routing) % number_of_primary_shards 默认情况下 routing参数是文档ID (murmurhash3),可通过 URL中的 _routing 参数指定数据分布在同一个分片中，index和search的时候都需要一致才能找到数据，如果能明确根据_routing进行数据分区，则可减少分片的检索工作，以提高性能。 在我们的案例中，查询字段都是固定的，不提供全文检索功能，这也是几十亿数据能秒级返回的一个大前提： 1、ES仅提供字段的检索，仅存储HBase的Rowkey不存储实际数据。 2、实际数据存储在HBase中，通过Rowkey查询，如下图。 3、提高索引与检索的性能建议，可参考官方文档（如 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html ）。 一些细节优化项官方与其他的一些文章都有描述，在此文章中仅提出一些本案例的重点优化项。 1、批量写入，看每条数据量的大小，一般都是几百到几千。 2、多线程写入，写入线程数一般和机器数相当，可以配多种情况，在测试环境通过Kibana观察性能曲线。 3、增加segments的刷新时间，通过上面的原理知道，segment作为一个最小的检索单元，比如segment有50个，目的需要查10条数据，但需要从50个segment，分别查询10条，共500条记录，再进行排序或者分数比较后，截取最前面的10条，丢弃490条。在我们的案例中将此 "refresh_interval": "-1" ，程序批量写入完成后进行手工刷新(调用相应的API即可)。 4、内存分配方面，很多文章已经提到，给系统50%的内存给Lucene做文件缓存，它任务很繁重，所以ES节点的内存需要比较多(比如每个节点能配置64G以上最好）。 5、磁盘方面配置SSD，机械盘做阵列RAID5 RAID10虽然看上去很快，但是随机IO还是SSD好。 6、 使用自动生成的ID，在我们的案例中使用自定义的KEY，也就是与HBase的ROW KEY，是为了能根据rowkey删除和更新数据，性能下降不是很明显。 7、关于段合并，合并在后台定期执行，比较大的segment需要很长时间才能完成，为了减少对其他操作的影响(如检索)，elasticsearch进行阈值限制，默认是20MB/s， 可配置的参数："indices.store.throttle.max_bytes_per_sec" : "200mb" （根据磁盘性能调整） 合并线程数默认是：Math.max(1, Math.min(4, Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2))，如果是机械磁盘，可以考虑设置为1：index.merge.scheduler.max_thread_count: 1， 在我们的案例中使用SSD，配置了6个合并线程。 1、关闭不需要字段的doc values。 2、尽量使用keyword替代一些long或者int之类，term查询总比range查询好 (参考lucene说明 http://lucene.apache.org/core/7_4_0/core/org/apache/lucene/index/PointValues.html )。 3、关闭不需要查询字段的 _ source 功能，不将此存储仅ES中，以节省磁盘空间。 4、评分消耗资源，如果不需要可使用filter过滤来达到关闭评分功能，score则为0，如果使用constantScoreQuery则score为1。 5、关于分页： （1）from + size: 每分片检索结果数最大为 from + size，假设from = 20, size = 20，则每个分片需要获取 20 x 20 = 400条数据，多个分片的结果在协调节点合并(假设请求的分配数为5，则结果数最大为 400 * 5 = 2000条) 再在内存中排序后然后20条给用户。这种机制导致越往后分页获取的代价越高，达到50000条将面临沉重的代价，默认from + size默认如下: index.max_result_window：10000 (2) search_after: 使用前一个分页记录的最后一条来检索下一个分页记录，在我们的案例中，首先使用from+size，检索出结果后再使用search_after，在页面上我们限制了用户只能跳5页，不能跳到最后一页。 (3) scroll 用于大结果集查询，缺陷是需要维护scroll_id 6、关于排序：我们增加一个long字段，它用于存储时间和ID的组合(通过移位即可)，正排与倒排性能相差不明显。 7、关于CPU消耗，检索时如果需要做排序则需要字段对比，消耗CPU比较大，如果有可能尽量分配16cores以上的CPU，具体看业务压力。 8、关于合并被标记删除的记录，我们设置为0表示在合并的时候一定删除被标记的记录，默认应该是大于10%才删除： "merge.policy.expunge_deletes_allowed": "0"。 优化效果评估基于基准测试，如果没有基准测试无法了解是否有性能提升，在这所有的变动前做一次测试会比较好。在我们的案例中： 1、单节点5千万到一亿的数据量测试，检查单点承受能力。 2、集群测试1亿-30亿的数量，磁盘IO/内存/CPU/网络IO消耗如何。 3、随机不同组合条件的检索，在各个数据量情况下表现如何。 4、另外SSD与机械盘在测试中性能差距如何。 性能的测试组合有很多，通常也很花时间，不过作为评测标准时间上的投入有必要，否则生产出现性能问题很难定位或不好改善。对于ES的性能研究花了不少时间，最多的关注点就是lucene的优化，能深入了解lucene原理对优化有很大的帮助。 目前平台稳定运行，百亿的数据查询100条都在3秒内返回，前后翻页很快，如果后续有性能瓶颈，可通过扩展节点分担数据压力。

那是让你输入你的apple ID的密码

麻烦您尝试在HP官网下载驱动：http://support.hp.com/cn-zh/搜索相关机型下载相关关驱动下载，在安装前将电脑上的杀毒软件及防火墙关闭后安装数据线不要去连接等待提示后再次连接即可，麻烦您了。如果以上信息没有解决您的问题，您还可以继续追问，或是通过访问惠普技术支持网页（www.hp.com.cn/support）、惠普家用产品支持论坛（www.hp.com.cn/hpcommunity）寻求帮助。感谢您对惠普的支持。

安装了不是正版的系统工具软件

如果是因为卸载相关程序影响开机出现Market Research,可以肯定是该程序出现了错误，提示重新安装才会出现这个情况。如果确信该程序不想要了，可以通过打开任务管理器，找到Market Research对应的进程，右键该进程，选择打开文件位置，就会找到系统内的残留文件，确定该文件不需要，直接删除即可。如果该程序为意外出错，仍需要保留，则需要找到该文件对应的原始应用程序，进行安装，使文件正常就不会再出现了。

您在安装中缺少MarketResearch.msi文件建议点击浏览到光盘目录中找到这个文件或者到网站下载驱动安装试一下，如果以上信息没有解决您的问题，您可以登陆惠普网络在线聊天室www.hp.com.cn/chat 向在线工程师咨询，或者访问惠普官方支持论坛www.hp.com.cn/hpcommunity 感谢您对惠普（HP）的支持。

市场调研市场调研和市场营销调研经常被混淆。“市场"调研仅仅是把一个特定的市场.它的研究是一个非常狭隘的概念。"市场营销调”的研究是（比它）更加广阔的.它不仅包括“市场”的研究，而且领域，如进入新的产品，或如通过网络.这里是一对（市场营销研究）的定义：“市场营销研究的功能，链接消费者，客户，公众通过信息，营销信息用于识别和确定营销机会和问题：生成，提炼和评估营销行动，监测营销业绩，提高市场营销的理解作为进程.市场营销指定需要研究解决这些问题的信息，设计收集信息的方法，管理并实施数据收集过程，分析，沟通的结果及其影响“美国市场营销协会官方定义市场营销研究显然，这是一个很长的市场调研和参与的定义。“市场营销研究的目的在于研究一个公司的整个营销过程。”

Market research is any organized effort to gather information about markets or customers. It is a very important component of business strategy. The term is commonly interchanged with marketing research; however, expert practitioners may wish to draw a distinction, in that marketing research is concerned specifically about marketing processes, while market research is concerned specifically with markets.Market research is a key factor to get advantage over competitors. Market research provides important information to identify and analyze the market need, market size and competition.Market research, as defined by the ICC/ESOMAR International Code on Market and Social Research, includes social and opinion research, [and] is the systematic gathering and interpretation of information about individuals or organizations using statistical and analytical methods and techniques of the applied social sciences to gain insight or support decision making.希望对你有帮助，有不明白的地方再问哟！ (*^__^*)

in search of介词短语.而look for是动词短语.如：I go there to look for my missing pen. i go there in search of my missing pen.

look for 指“寻找”不见的或丢失的东西，还没有找到，处在寻找的过程中，强调的是过程、寻找的动作。look for 指主人翁四处在找一些东西，但是还没有找到，还在找的过程中东西还没有找到，还处在寻找当中，可以用于进行时态。例句：People were leaving the countryside in droves to look for work in the cities.一批一批的人离开农村到城里找工作。“look for”近义词介绍：search for读音：英[su025cu02d0tu0283 fu0254u02d0(r)]、美[su025cu02d0rtu0283 fu0254u02d0r]表达意思：寻找；搜索用法：search既可用作及物动词，也可用作不及物动词。用作及物动词时，其后可跟人、房屋、衣袋等名词或代词作宾语；search的目的物常用for引出，而搜寻的地方常用介词through引出。search用作名词时，意思是“寻找”“找寻”,指仔细寻找某人或事物的动作，既可作可数名词，又可作不可数名词，指一次具体的寻找时，可加不定冠词a。

search for. 就是要做研究,做调查,才能找到方法或结果 Scientists are searching for ways to destroy nuclear weapons powerless and no longer useful. 科学家们正在探索在空间摧毁核武器的方法－也就是使该武器失去威力或不再起作用. look for 是你四处在找一些东西,但是你还没有找到,还在找的过程中 Look for a marketable gimmick. 探寻一下销售技巧. find find意为“找到、发现”,通常指找到或发现具体的东西,也可指偶然发现某物或某种情况,强调的是找的结果. I found my watch yesterday. 我昨天找到了我的手表,

look for强调“找”的动作和过程。寻找一般的事物， 如： He is looking for his dictionary bought yesterday. 他在找昨天买的那本词典。search for，作“寻找；搜寻”解，其对象多为一个或一批人或物，如找矿，找资料，找文件，找工作等。它强调寻找的行为，不着重结果。如： They are searching for the missing child．他们在寻找失踪的孩子。一般情况它们可以互相代替search sb /place for sth 通常指对某处、某地进行搜查或搜索；对人时为“搜身”。 The police searched him but nothing was found on him． 警方搜了他的身，但什么也没找到。

前者一般是找信息之类的，后者一般是找物品，人什么的。

look for寻找，查阅hunt for寻找search for搜集，寻找都有寻找的意思。但是寻找的物不同。

支持！！！

goodbye my lover？

investigateKK: []DJ: []vt.1. 调查,研究The detective was sent to investigate the crime.那位侦探被派去调查该罪行。vi.1. 调查,研究[(+into)]The principal promised to investigate into that affair.校长答应去调查那件事情。researchKK: []DJ: []n.1. (学术)研究;调查,探究[S][P1][(+in/into/on)]She"s doing cancer research.她在从事癌症研究。vi.1. 作学术研究;调查,探究[(+in/into/on)]He is researching into the causes of cancer.他正在研究癌症的起因。vt.1. 研究,探究The historical background to the play has been very carefully researched.这部剧本的历史背景已有人作过仔细的研究。

institute 重在学术研究之类的学院、团队；institution 重在制度，社会上的团体、机构。释义及读音：institute英 [u02c8u026anstu026atjuu02d0t] 美 [u02c8u026anstu0259u02cct(j)ut]n.(尤指科学、教育或社会性的)学会,协会,机构;〈古〉(尤指与法律相关的)注释;论述;概要v.实行,建立,设立(某物,尤指计划,制度,调查);任命,授予…职位(尤指圣职)institution英 [u026anstu026au02c8tjuu02d0u0283(u0259)n]美 [u02ccu026anstu0259u02c8t(j)uu0283(u0259)n]n.（宗教、教育、社交性的）协会，机构；制度；惯例；风俗；建立，设立；开始造句：institutethe Institute of Architects建筑师协会a research institute.研究所。the state instituted a national lottery国家发行了一种全国性彩票institutiona certificate from a professional institution.专业机构发的证书。[with complement]a testator who has instituted his daughter heir.指定其女为继承人的遗嘱设立人。his sons were institut- ed to the priesthood他的儿子们被任命为教士

searching tx搜索TX.tx[英]["ti:"eks][美]["ti:"eks]abbr.tax (ation) 税; tax(es) 税; taxation 征税; telex 电报; TXabbr.Texas 美国德克萨斯州州名; Txabbr.tenoxicam 替诺昔康（消炎，镇痛药）; Texas <美国>得克萨斯（州）; treatment 治疗; 处理; TX，一般用于词汇简写，在不同环境代表着不同意思，属于网络用语,很高兴为你解答！如有不懂，请追问。 谢谢！

研究的见解

hunt有猎人的意思，比如打猎的人，猎头公司，比较具有针对性search就是一般的搜索，范围比较广一点，同时有做研究调查的意思

hunt有点猎取的意思,search就是搜所

quasi-experimental research 准实验研究 例：Quasi-experimental research with singular group of pretest-posttest design is adopted.The subjects of this study are 27 students from one class of 5th grade in some elementary school in taipei city. 研究方法采用准实验研究法中单一组别的前、后测设计,研究对象为台北市某国民小学一班五年级学童27位.

比较好投的。experiment brain research这个期刊侧重于基础研究，反应速度快，稿件容易发表。

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significance of the research研究意义例句1.In Chapter 1 , the background , current situation, contents and significance of the research are introduced briefly.第一章简单介绍本课题研究的背景 、 现状及主要内容。2.Then in conclusion author summarizes the whole thesis and states the significance of the research.结论中总结了全文并陈述了研究的意义。

楼主貌似申的是外资投行吧外资投行与中国的投行部概念很不一样，分工更细化。投行工作具体包括：Coverage：主要负责潜在客户的Pitch，后续客户关系的维护Research：主要负责对特定企业、行业进行研究Execution：主要负责项目的具体执行Distribution：主要负责项目包装完成后的销售大的投行这几个都是分工明确的，Analyst只是级别而已，大学本科毕业生入职即为Analyst

麦肯锡不同于其他咨询公司（BCG、贝恩等），存在Knowledge Center这样的部门。其中的分析师即为Research Analyst，和一般咨询的公司的Business Analyst不同，RA不一定永远在项目上，很多时候是承接全球不同项目的外包，提供基础的数据库和行业信息。麦肯锡Knowledge Center的设立帮助麦肯锡全球层面的项目提高效率起到了很大的帮助，举个例子“一个欧洲客户的咨询业务，同时需要中国、印度、南美、北美等区域的医药行业细分市场比重和过去几年的增长情况与政策优劣”，面对这样的问题，麦肯锡的项目组只需要外包1-2天给中国、印度、南美、北美的Knowledge Center，快速通过local的analyst收集相关数据，就能够准确、高效、高质地解决这个问题。而其他咨询公司可能需要花数倍的世界去理解全球各个区域的市场。简单地说，RA这个职位就是针对行业、针对区域进行研究，而不是针对项目

区别是：editorial指的是社论。researchpaper指的是研究论文。例句辨析：editorial1、Wearenotabouttochangeoureditorialpolicy.我们不会改变我们的社论方针。2、Inaneditorial,TheIndependentsuggeststhevictorycouldturnnasty.《独立报》在一篇社论中暗示这场胜利可能会变味。3、AWallStreetJournaleditorialencapsulatedtheviewsofmanyconservatives.《华尔街日报》的一篇社论概述了很多保守派人士的观点。researchpaper1、Dad:Ineedtofinishmyresearchpaper.爸爸：我需要完成我的科研论文。2、AsidefromEnglish,IhavetaughtPhilippineliteratureandresearchpaper.composition.除了英文之外，我也教授菲律宾文学，和论文写作。3、Periodicalindexesareoneofthebestsourcestousewhenwritingaresearchpaper.期刊索引是你写一篇研究论文时最好的资料来源之一。

1、优点是科学研究对人类有巨大的好处。2、不具有工具性。是获得对自然界或社会的科学认知，属于人类扩展认知的研究活动，科学发现揭示未知事物的存在及其属性。

区别在于specialist 和 scientistspecialist ["speu0283(u0259)lu026ast] n. 专家；专门医师adj. 专家的；专业的scientist ["sau026au0259ntu026ast] n. 科学家

美国的research scientist相等于国内的助理研究员。据我所知，research scientist不单独承担课程，但可以给教授代课，帮教授管理和指导研究生。 我不清楚research scientist的工资是谁发？ 好像教授的自主权很大，不用学校面试，可以直接招research scientist。有可能是教授的研究经费多，负责给research scientist发工资。 当然，这不意味着research scientist水平不行。 国内有一位博导级人物，在美国就长期当research scientist。由于每个方向只有一个教授，很多research scientist的水平比国内的教授强多了，但也有部分research scientist水平和刚出站的博士后差不多。也许美国高校里在地学领域和德国差不多，每个研究方向只设一个教授，有的只设一个副教授。在犹他大学的CEMI研究小组，除了一个教授，其余工作人员全是research scientist。这个小组以前有一个副教授，也很牛，跑到其它系及改变研究方向后才整上正教授。 另外一所大学的研究小组人数不多，就只设了一个副教授。加州大学圣地亚哥分校的一个研究所，则有一位正教授和副教授，其余的全是research scientist。

research的意思是研究、调查conduct的意思是引导、实施从句子的意思来说应该是 The survey was conducted online by... 调查由。。。实施，所以要用conducted

所以问题还是出在异步写入上，并且client 没有收到任何集群反馈的异常。 使用同步写入速度又太慢。 同样的程序在本地测试集群上，可以正常跑完，考虑到是 prd 集群的配置问题，所以解决的策略基本是降低 异步并发 和控制流量。 尝试的方法： 通过 jstack 看到 并发 的IO dispatch 的确减少了，最多8个，但是依旧出现丢数据问题。 最开始是 1 shard，1个 replics， 调整为5个 shard 和 1个 replics 测试下来，还是出现丢数据的问题。 考虑到应该是写入的速度，远远大于 集群消费的速度， 所以 在生产端进行了流量控制。 使用semphore：100 控制 in-progress 的 request 最多为100个， 如果 超过100 就需要等待。 在 bulkRequest 的回调中，对信号量 进行 release。 经过客户端的流量控制， 在异步情况下，能够完好的完成index建立， 速度也没下降。 对于ES 的写入优化，异步是一个很好的手段，但是一定要注意生产和消费的速度问题， 通常来说，生产者速度是非常快的，而消费者由于集群配置，应用负载，网络等问题，无法匹配生产者要求的速度， 从而造成很多意想不到的问题。 异步虽然性能高，但是一定要量力而行。

1和2，适合的是，你的es java client程序，可以采取批量写的场景 3，比较通用的，比较合适的是，你对于写入数据到可以读到能够接受比较大的延迟 4，一次性批量导入数据的场景 5/6/7/8/9，通用型，尽量都去做到 1/2/3/4，都是有各自适用的场景，如果场景合适，就尽量用，因为对性能的提升都是很明显的 5/6/7/8/9，其中通用，尽量去优化你的集群，但是其中最重要的，就是3块，filesystem cache更大的内存，给index buffer最充足的内存，一个是用SSD固态硬盘 1、用bulk批量写入 你如果要往es里面灌入数据的话，那么根据你的业务场景来，如果你的业务场景可以支持，可以做到，让你将一批数据聚合起来，一次性写入es，那么就尽量采用bulk的方式，每次批量写个几百条这样子。 bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多。但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小，需要对单个es node的单个shard做压测。先bulk写入100个document，然后200个，400个，以此类推，每次都将bulk size加倍一次。如果bulk写入性能开始变平缓的时候，那么这个就是最佳的bulk大小。并不是bulk size越大越好，而是根据你的集群等环境具体要测试出来的，因为越大的bulk size会导致内存压力过大，因此最好一个请求不要发送超过10mb的数据量。 2、使用多线程将数据写入es 单线程发送bulk请求是无法最大化es集群写入的吞吐量的。如果要利用集群的所有资源，就需要使用多线程并发将数据bulk写入集群中。为了更好的利用集群的资源，这样多线程并发写入，可以减少每次底层磁盘fsync的次数和开销。一样，可以对单个es节点的单个shard做压测，比如说，先是2个线程，然后是4个线程，然后是8个线程，16个，每次线程数量倍增。一旦发现es返回了TOO_MANY_REQUESTS的错误，JavaClient也就是EsRejectedExecutionException，那么就说明es是说已经到了一个并发写入的最大瓶颈了，此时我们就知道最多只能支撑这么高的并发写入了。 3、增加refresh间隔 默认的refresh间隔是1s，用index.refresh_interval参数可以设置，这样会其强迫es每秒中都将内存中的数据写入磁盘中，创建一个新的segment file。正是这个间隔，让我们每次写入数据后，1s以后才能看到。但是如果我们将这个间隔调大，比如30s，可以接受写入的数据30s后才看到，那么我们就可以获取更大的写入吞吐量，因为30s内都是写内存的，每隔30s才会创建一个segment file。 4、禁止refresh和replia 如果我们要一次性加载大批量的数据进es，可以先禁止refresh和replica复制，将index.refresh_interval设置为-1，将index.number_of_replicas设置为0即可。这可能会导致我们的数据丢失，因为没有refresh和replica机制了。但是不需要创建segment file，也不需要将数据replica复制到其他的replica shasrd上面去。此时写入的速度会非常快，一旦写完之后，可以将refresh和replica修改回正常的状态。 5、禁止swapping交换内存 可以将swapping禁止掉，有的时候，如果要将es jvm内存交换到磁盘，再交换回内存，大量磁盘IO，性能很差 6、给filesystem cache更多的内存 filesystem cache被用来执行更多的IO操作，如果我们能给filesystem cache更多的内存资源，那么es的写入性能会好很多。 7、使用自动生成的id 如果我们要手动给es document设置一个id，那么es需要每次都去确认一下那个id是否存在，这个过程是比较耗费时间的。如果我们使用自动生成的id，那么es就可以跳过这个步骤，写入性能会更好。对于你的业务中的表id，可以作为es document的一个field。 8、用性能更好的硬件 我们可以给filesystem cache更多的内存，也可以使用SSD替代机械硬盘，避免使用NAS等网络存储，考虑使用RAID 0来条带化存储提升磁盘并行读写效率，等等。 9、index buffer 如果我们要进行非常重的高并发写入操作，那么最好将index buffer调大一些，indices.memory.index_buffer_size，这个可以调节大一些，设置的这个index buffer大小，是所有的shard公用的，但是如果除以shard数量以后，算出来平均每个shard可以使用的内存大小，一般建议，但是对于每个shard来说，最多给512mb，因为再大性能就没什么提升了。es会将这个设置作为每个shard共享的index buffer，那些特别活跃的shard会更多的使用这个buffer。默认这个参数的值是10%，也就是jvm heap的10%，如果我们给jvm heap分配10gb内存，那么这个index buffer就有1gb，对于两个shard共享来说，是足够的了。

专业领域：乳腺癌杂志国家：美国投稿系统：http://breast-cancer-research.com/info/instructions/default.asp是否收版面费：是分享的经验或教训：1、投稿20天左右可以发信问一问，我投的时候用了差不多一个晚上，网络太拥挤太慢。所以误以为结束了，但是实际上没有递交成功。白白的耽误了两个月。我的催问信 ，供参考：Dear Dr. Lewis A Chodosh ，（该杂志主编）We submitted a paper entitled " *** " (Manuscript ID: 5340265452290289) on October 15, 2008. About 50 days has past, but the manuscript is still under review. I am quite anxious for the current status regarding our paper. And how long dose the review progress last, usually?When can we receive your decision letter?Looking forward to yours reply!Kind regards.Yours sincerely,***2、投这个杂志主要是身边有师兄投了，而且中了。该杂志偏重于临床，乳腺癌患者或荷瘤动物研究，可能比细胞系研究有优势。当然文章要有新意，那就不必说了。3、杂志的速度不算太快。你若急着赶时间，建议稿投其他速度快的杂志。