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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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solr - countDistinct を使用して、json.facet を使用せずにグループ化された個別の値を取得する方法

solr 5.2.1 を使用して、SQL で次のようなことをしようとしています。

の回答は機能しますが、json.facet を使用します。クエリとフィルター サービスを書き直さなくても、このクエリのバナー パネルを作成したいと思います。

これは私がこれまでに得たものです:

JSON 応答:

distinctValues が true か false かに関係なくcountDistinct、結果に値は提供されません。

以下:

JSON 応答:

これは私が望むことをしているようですが、結果に何十万もの個別の値が追加されています。

ドキュメントによると、calcdistinct は countDistinct と distinctValues を true に設定しますが、calcdistinct を countDistinct と distinctValues true に置き換えても同じことは行われません。

何十万もの個別の値を取得せずに個別のカウントを取得する方法はありますか?

これは facet.json を使用せずに実行できますか?

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elasticsearch - Solr & Elasticsearch でのログと PDF の処理と Banana & Kibana でのデータ可視化の比較

Elasticsearch と Solr は、次の点でどのように比較されますか。

  1. ログのインデックス作成。
  2. イベントのインデックス作成。
  3. PDF ドキュメントのインデックス作成。
  4. ビジュアライゼーションの作成と配布の容易さ。キバナvsバナナ。
  5. 開発者向けのサポートとドキュメント。

どんな助けでも大歓迎です。

編集

より具体的には、PDFドキュメントまたはイベントを正確にインデックス化できる方法を理解しようとしています。私は Elasticsearch に少し取り組んできました。私は JSON のファンなので、構造化データのインデックスを作成しようとしたときに非常に便利であることがわかりました。

たとえば、ログはほとんどが構造化されているため、インデックスと検索が簡単だと思います。ログ ファイル全体にインデックスを付けたい場合はどうすればよいでしょうか。

ファローアップ

Elasticsearch で使用できる視覚化ツールは Kibana だけですか?

Solr で使用できる可視化ツールは Banana だけですか?

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mysql - Banana、kibana の移植版を Mysql でデータの視覚化に使用できますか

データ視覚化の要件のために、単一のマシンに Apache SOLR と Banana をインストールしました。MySql データの一部は、Apache SOLR でインデックス化されていません。Banana を使用して、索引付けされていないデータベースのデータ視覚化を生成するにはどうすればよいですか。

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csv - バナナ テーブル パネルからカスタム セパレーターを使用して CSV ファイルをエクスポートする方法

私はSolrの上でBananaを使用しています.TableパネルはデータをCSVとしてエクスポートするのに非常に便利だと思います. しかし、大きな問題は、セパレーターがカンマであることです。module.js ファイルで独自のセパレーター (例: ';') を指定できる場所を見つけようとしましたが、見つかりませんでした。誰かが区切り記号「;」を指定する回避策を持っている場合 「、」の代わりに、それは本当に本当にいいかもしれません.

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javascript - ブートストラップ カルーセル遷移 ON ホバーのみ

アイデアは静止画像ですが、ちょっと待ってください... これは静止画像ではなく、動いていないスライド ショーなので、静止画像だと思います。しかし、その上にマウスを置くと、動き始めます! 私はそれをウェブ上のいくつかの場所で見たことがあり、その効果は非常に気に入っていますが、ブートストラップでそれを模倣することはできません.

私の検索はすべて、ホバー時に一時停止しようとしている人々の結果を返します (誰もドキュメントを言うことができますか...) が、反対のことをすることについては何もしません。とにかく、ここに基本的なコードがあります...

HTML ~ 非常に簡素化されたスライドショー

そして、ここにJSがあります

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solr - Banana Term Panel で昇順/降順を無効にする方法

バナナでは、用語パネルを介して、昇順または降順なしでデータを (バー スタイルとして) 視覚化できません。

フィールド変数が 0 ~ 9 秒の時間範囲であり、通常の範囲 0 ~ 9 を X 軸に維持して頻度 (オプション Mode=count) を表示したいとします。それなら無理!私は「昇順」または「降順」のどちらかを選択することに固執しています。

「editor.html」ファイルを編集して、「descending」と「ascending」に加えて「normal」という名前の 3 番目のオプションを追加しようとしました。また、「module.js」ファイルを編集して新しい条件を追加しようとしました (次のように: if $scope.panel.order === 'ascending', if $scope.panel.order === 'normal' )、しかし何も変わっていません...

誰かが解決策を持っていますか? よろしくお願いします。

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solr - Locale 時間を Banana TimePicker Panel に変更する方法

Banana TimePicker パネルに、Solr クエリの結果に含まれるロケール時間を正確に表示したいとしましょう。GMT+2 の時間としましょう。しかし問題は、Banana が常に GMT+0 時間 (solr 結果時間から 2 時間を引いた時間) を表示していることです。

私が見つけた唯一の回避策は、ロケールをクライアント側から直接変更することでした。それは悲しいことです...

ファイル 'module.js' を直接編集して解決策を持っている人はいますか?

よろしくお願いします。

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solr - Banana Hits Panel でカウントを区別する方法

2016 年 3 月の Banana バージョンでは、Hits Panel に新しい統計関数 (min、max、mean、stddev など) があり、以前の単一カウント関数よりも非常に便利です。しかし、関数 count distinct はまだ存在しません :-(

「module.js」ファイルのコードのどの部分を更新して「個別のカウント」を追加するかを誰かが知っていますか? 私が使用しているSolrのバージョンは4.4です。

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solr - Banana ダッシュボードで大量のデータの読み込み中にエラーが発生する

Apache solr 6.1.0 バージョンを介して、約 1 億近くのデータを含む多数のドキュメントについてインデックスを作成しました。その後、バナナ ダッシュボードにアクセスしようとすると、バナナ ダッシュボードに空白の円グラフと棒グラフが表示されます。バナナ ダッシュボード ページにアクセスしようとすると、コンソールに次のエラーが表示されます。

キャッチされないエラー: モジュールのロード タイムアウト: jquery.flot.pie、jquery.flot.selection、jquery.flot.time、jquery.flot.stack、jquery.flot.stackpercent、panels/histogram/interval

少量のデータの場合、正常にロードされます。しかし、大量のデータの場合、このエラーが発生します。
私は、solr の 1 つのコアでこれら 1 億のデータ全体をインデックス化しました。多くのGoogle検索を行った後、そのような使用量のシャーディング概念をインデックス化する1つの解決策を見つけました. シャーディングにより、データは異なるコアに分割されますが、シャーディングを行った後も、単一のバナナ ダッシュボードに異なるシャード コア データを表示するオプションはありません。

では、このような大量のデータを apache solr にインデックス化するという目標を達成する方法と、その後同じデータがバナナ ダッシュボードに表示されるようにする必要があります。1 億を超えるデータのインデックスを作成する必要があります。しかし、その前に、少なくともこれは 1 億のデータに対して機能するはずです。

この問題から私を助けてください。前もって感謝します。