暂无个人介绍
本文是对Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置更深入的详解篇。
Elasticsearch5.X Mapping万能模板。
Elasticsearch实现类Google高级检索,实战案例。
特买来《深入理解Elasticsearch》过了一遍,将书中一些细节知识点结合官网文档梳理了一下。
本文讲的是使用复杂的sql怎么构建ES的查询条件?
在外企里沉浸了一段时间,我终于明白,很多人在跨国公司里工作,首先想的是明哲保身。人们彬彬有礼地在邮件里踢着皮球,用非常礼貌、文雅的英文互相推诿责任
本文是用ES做个类似于知识库,索引一些pdf、word之类的文件的一些思考。
最炫的技术新知、最热门的大咖公开课、最有趣的开发者活动、最实用的工具干货,就在《开发者必读》!
1.kafka同步到Elasticsearch目前常用的有四种方式,本文主要基于kafka connector实现kafka到Elasticsearch全量、增量同步。
这里有kafka最常用命令清单,请到文中寻找你需要的命令代码吧!
Elasticsearch聚合深入详解——对比Mysql实现。
很多人都在问Elasticsearch支持聚合后分页吗?为什么?想要答案请到文章中寻找吧!
只要仔细找,想要的轮子总会有的。--- 某不知名 DevOps 工程师感谢 kubernetes-dev 的 Mailing List !早上在浏览邮件时发现了下面这封有趣的邮件:接触 Kubernetes 也有不短的时间了,也见证了 Kubernetes 干掉 Swarm 和 Mesos 成为容器编排领域的事实标准的过程。
某个词组在Elasitcsearch中的某个document中存在,就一定通过某种匹配方式把它搜出来, 下面就来给小伙伴们说说。
大多数时候对单个字段的聚合查询还是非常快的, 但是当需要同时聚合多个字段时,就可能会产生大量的分组,最终结果就是占用 es 大量内存,从而导致 OOM 的情况发生。
随着ELKStack在应用系统中的数据规模的急剧增长,每天千万级别数据量(存储大小:10000000*10k/1024/1024=95.37GB,假设单条数据10kB,实际远大于10KB)的累积成为日常需求。 如何以相对简单的图形化效果展示数据的增量呢? 本文给出思路和实现。
针对凤凰网财经版块的新闻数据和评论数据, 1个索引存储采集凤凰网财经版块的新闻数据;1个索引存储相关的财经数据评论结果。
前期团队一直在搭建与云端服务器对接的事情,近期终于落地,数据采集中心实现了服务端与可视化编辑器的融合,整个案例中脚本就两百行左右,基本通过可视化平台配置完成,体现我们平台的高效性。今天通过本案例讲解下服务端接口搭建、服务端与可视化编辑器是如何配合使用的。
我们需要基于聚合(数据处理层)的结果实现检索和聚合分析操作,如何实现更快的检索和更高效的聚合分析效果呢?
X-Pack已经开源,预计Elasticsearch6.3版本会全面集成,不再收费。 赶紧体验一下强大的X-pack吧!
本文是ES6.X 一对多、多对多的数据该如何存储和实现的详解,请到文章中寻找答案吧!
Elasticsearch CPU高排查思路的探究思路。
想到删除,基础认知是delete,细分为删除文档(document)和删除索引;要删除历史数据,基础认知是:删除了给定条件的数据,用delete_by_query。 实际操作发现: 删除文档后,磁盘空间并没有立即减少,反而增加了? 除了定时任务+delete_by_query,有没有更好的方式?
书是通往知识的铺路石,选一本好书就需要一双火眼金睛,如果你不知道怎样识别,别怕有我呢?
有了分词,开发中会遇到,某个索引的文档集合中,共有多少XX关键词?
我们在实际的业务场景中做Elasticsearch开发时,免不了遇到这样、那样的问题。《死磕Elasticsearch方法论》中,已经告诉大家相关问题的排查方法。这一节,我们以具体的示例,解决基于业务场景的Elasticsearch难题的方法?
想知道携程是如何应对这些海量数据下的挑战,以及最佳实践,让我们一起来收听这一期的 Podcast,跟随携程的两位技术负责人吴晓刚和胡航来一探究竟。
Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间,主要用于存放各种类的实例对象。
本文介绍Elasticsearch Jest 批量操作bug 根因定位排查的方法。
query是要相关性评分的,filter不要;query结果无法缓存,filter可以。所以当全文搜索、评分排序时,使用query; 是非过滤,精确匹配时,使用filter。
这是stackoverflow上一篇精彩的问答。
题记:工欲善其事必先利其器,ELK Stack的学习和实战更是如此,特将工作中用到的“高效”工具分享给大家。希望能借助“工具”提高开发、运维效率!
Elastic Stack已被越来越多地于物联网,用于:性能监控和其他指标数据的数据存储和可视化。
进程是执行中的程序,就类比于一出舞台剧的整个表演过程;进程动态性的实质是进程实体的执行过程;进程独立性是指每个进程都有自己的PCB;进程的并发性是内存中可以允许存在多个进程实体,并且可以同时运行一段时间。
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
Elasticsearch对中文的处理,倒排索引的前置条件就是中文分词。 而分词,我们常用的就是IK分词插件。正常ES的部署、开发设计时候就提前选好分词器。 综上,借助Elasticsearch实现分词完全没有问题。
1、kafka同步Elasticsearch的方式之前博文中也有介绍:方式一:logstash_input_kafka方式二:kafka_connector方式三:spark stream方式四:java程序读写自己实现2、kafka-connector同步kafka到ES场景一:kafka实时数据流直接通过kafka-connector同步到ES。
同学的提问:es如何与hive或mysql结合使用?es不支持事务有什么好的弥补方案吗?
最炫的技术新知、最热门的大咖公开课、最有趣的开发者活动、最实用的工具干货,就在《开发者必读》!
Elasticsearch后台程序开发完毕后,相关的ES配置、部署、ES DSL查询、聚合语句也做了优化,但实际客户仍然要求提高QPS,要求保障性能的前提下的很高的并发用户数。
head插件会以不同的颜色显示。 例如:绿色——最健康的状态,代表所有的主分片和副本分片都可用; 黄色——所有的主分片可用,但是部分副本分片不可用; 红色——部分主分片不可用。
绿色——最健康的状态,代表所有的主分片和副本分片都可用; 黄色——所有的主分片可用,但是部分副本分片不可用; 红色——部分主分片不可用。(此时执行查询部分数据仍然可以查到,遇到这种情况,还是赶快解决比较好。
Elasticsearch上海Meetup中ebay工程师提了索引生命周期管理的概念。的确,在Demo级别的验证阶段我们数据量比较小,不太需要关注索引的生命周期,一个或几个索引基本就能满足需要。
大数据与现有的科技手段结合,对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业,在大数据上深耕的原因。
5.X版本后新增Reindex。Reindex可以直接在Elasticsearch集群里面对数据进行重建,如果你的mapping因为修改而需要重建,又或者索引设置修改需要重建的时候,借助Reindex可以很方便的异步进行重建,并且支持跨集群间的数据迁移。
Elasticsearch开发实战的后期会遇到性能问题,包括:创建索引性能、写入数据性能、检索性能等。网上有很多结合自己实际应用场景的相关优化建议,但“对症下药”才是关键。
数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法,是通过抽象的实体及实体之间联系的形式,用图形化的形式去描述业务规则的过程,从而表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。
在本文中,我们将研究Elasticsearch的各个部分写入数据目录的文件。我们将查看节点,索引和分片级文件,并简要说明其内容,以便了解Elasticsearch写入磁盘的数据。
刚接触Elasticsearch的朋友,或多或少会遇到一个问题,Elasticsearch在实际公司应用中除了搜索到底能做什么?
程序员,除了编码之外的软技能有哪些呢?《软技能——代码之外的生存指南》33岁实现职业自由、财富自由的作者给出了解读。