Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Не получать добавочные данные с импортером jdbc из sql в эластичный поиск

Согласно импортеру jdbc:

Для синхронизации рекомендуется использовать метки времени в формате UTC. В этом примере извлекаются все строки продуктов, которые были добавлены с момента последнего запуска, с использованием столбца mytimestamp с разрешением в миллисекундах:

{
    "type" : "jdbc",
    "jdbc" : {
        "url" : "jdbc:mysql://localhost:3306/test",
        "user" : "",
        "password" : "",
        "sql" : [
            {
                "statement" : "select * from \"products\" where \"mytimestamp\" > ?",
                "parameter" : [ "$metrics.lastexecutionstart" ]
            }
        ],
        "index" : "my_jdbc_index",
        "type" : "my_jdbc_type"
    }
}

Я хочу вводить данные постепенно на основе измененных данных столбца в формате 2015-08-20 14:52:09, также я использую планировщик, который запускается каждую минуту. Я пробовал со значением ключа sql как

"statement" : "select * from \"products\" where \"modifiedDate\" > ?",

Но данные не загружались.

Я что-то упускаю?


Ответы:


1

формат lastexecutionstart выглядит следующим образом: «2016-03-27T06:37:09.165Z». он содержит «T» и «Z». Вот почему ваши данные не были загружены.

Если вы хотите узнать больше. вот ссылка https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc

21.04.2016
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..