有效地将XML引入Elasticsearch
目前，我正在使用scrapy将来自ftp服务器的大型XML文件解析为elasticsearch。它可以工作，但似乎是一个沉重的解决方案，它也占用大量内存。
我想知道我是否最好为ES编写插件。我知道logstash可以做到，但是我不能这样做。
A）如果我为ES编写了一个实际的插件，我认为必须使用Java才能插入数据。这种方法有什么优势吗？或者我可以编写一个单独的Python脚本来推送数据。是否有明确的理由选择一种方法而不是另一种方法（假设我不懂Java或Python）
这归结为：
- 使用实际的ES插件是否可以更好地进行内存管理
- Java是否比Python更适合处理XML？
问题答案：
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问题内容： 我想从Elasticsearch集群中的完全匹配查询中获取所有结果。我不在乎结果是否是最新的，我不在乎订单，我只想稳定地浏览所有结果，然后从头开始。滚动和扫描最适合此操作，似乎不需要我拍摄快照就很受欢迎。我将要处理数以千万计的文档。 问题答案： 某种程度上与Elasticsearch查询重复，以返回所有记录。但是我们可以添加更多细节来解决开销问题。（即，“拍摄不需要的快照似乎有点受欢迎
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问题内容： 我目前在一个项目中，需要执行一些步骤，以处理旧版Matlab代码（使用Matlab引擎），其余部分则使用Python（numpy）进行处理。 我注意到，将结果从Matlab转换为numpy的速度似乎非常慢。 这是一些示例代码，用于从另一个ndarray，列表和mlarray创建具有1000个元素的ndarray： 这需要以下时间： 转换所需时间约为列表转换的100倍。 有什么办法可以加
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问题内容： 假设我有2个矩阵M和N（都具有> 1列）。我也有一个包含2列的索引矩阵I- M代表1列，N代表1列。N的索引是唯一的，但是M的索引可能会出现多次。我要执行的操作是 除了for循环以外，还有其他更有效的方法吗？ 问题答案： 为了完整起见，在numpy> = 1.8中，您还可以使用的方法： 除了明显的性能劣势外，它还有两个优点： 将其权重转换为双精度浮点数，将与数组的本机类型一起使用。这使
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将输入值绑定到ng模型时，如下所示： 如何将输入文本绑定为数组？所以如果我输入，得到的模型将是。 现在我就是这样做到的： 在我的控制器里： 它工作正常，但我不认为这是最佳实践，因为我正在制作一个变量，然后硬编码目标数组。 是否可以将输入的模型设置到数组中，然后让输入在绑定到作用域之前通过函数？
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我这里有一个清单： 对不起，我不应该解析整数，所以代码应该是这样的：