问题:当有大量数据提交到Elasticsearch时,怎么优化处理效率? 回答: 批量提交 当有大量数据提交的时候,建议采用批量提交. 比如在做 ELK 过程中 ,Logstash indexer 提交数据到 Elasticsearch 中 ,batch size 就可以作为一个优化功能点.但是优化 size 大小需要根据文档大小和服务器性能而定. 像 Logstash 中提交文档大小超过 20MB ,Logstash 会请一个批量请求切分为多个批量请求. 如果在提交过程中,遇到 EsRejec

关于迁移微服务架构,最常被提及的挑战莫过于监控.每个微服务应独立于其他服务的运行环境,所以他们之间不会共享如数据源.日志文件等资源. 然而,较容易的查看服务的调用历史,并且能够查看多个微服务的请求传播是微服务架构的重要需求.获取服务日志不是此问题的正确解决之道,所以这里我要分享一些很有帮助的第三方工具,以方便在创建微服务的时候应用,如Sping Boot和Spring Cloud. Tools工具 Spring Cloud Sleuth. 作为Spring Cloud项目的库之一,通过添加相关H

 问答社区网络 StackExchange 由 100 多个网站构成,其中包括了 Alexa 排名第 54 的 StackOverflow.StackExchang 有 400 万用户,每月 5.6 亿 PV,但只用 25 台服务器,并且 CPU 负荷并不高. 它没有使用云计算,因为云计算可能会拖慢速度,更难优化和更难排除系统故障. StackOverflow 仍然使用微软的架构,它非常实际,微软的基础设施能有效工作,又足够廉价,没有令人信服的理由需要做出改变.但这并不表示它不使用 Linux,

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.NET技术+25台服务器怎样支撑世界第54大网站   英文原文:StackOverflow Update: 560M Pageviews A Month, 25 Servers, And It's All About Performance StackOverflow 是一个 IT 技术问答网站,用户可以在网站上提交和回答问题.当下的 StackOverflow 已拥有 400 万个用户,4000 万个回答,月 PV5.6 亿,世界排行第 54.然而值得关注的是,支撑他们网站的全部服务器只有

[编者按]StackOverflow是一个IT技术问答网站,用户可以在网站上 提交和回答问题.当下的StackOverflow已拥有400万个用户,4000万个回答,月PV5.6亿,世界排行第54.然而值得关注的是,支撑他 们网站的全部服务器只有25台,并且都保持着非常低的资源使用率,这是一场高有效性.负载均衡.缓存.数据库.搜索及高效代码上的较量.近日,High Scalability创始人Todd Hoff根据Marco Cecconi的演讲视频“ The architecture of S

英文原文:StackOverflow Update: 560M Pageviews A Month, 25 Servers, And It's All About Performance StackOverflow 是一个 IT 技术问答网站,用户可以在网站上提交和回答问题.当下的 StackOverflow 已拥有 400 万个用户,4000 万个回答,月 PV5.6 亿,世界排行第 54.然而值得关注的是,支撑他们网站的全部服务器只有 25 台,并且都保持着非常低的资源使用率,这是一场高有效

摘要:同时使用Linux和Windows平台产品,大量使用静态的方法和类,Stack Overflow是个重度性能控.同时,取代横向扩展,他们坚持着纵向扩展思路,因为“硬件永远比程序员便宜”. StackOverflow是一个IT技术问答网站,用户可以在网站上提交和回答问题.当下的StackOverflow已拥有400万个用户,4000万个回答,月PV5.6亿,世界排行第54.然而值得关注的是,支撑他们网站的全部服务器只有25台,并且都保持着非常低的资源使用率,这是一场高有效性.负载均衡.缓存.

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最近挺忙的,在外出差,又同时干两个项目.白天一个晚上一个,特别是白天做的项目,马上就要上线了,在客户这里 三天两头开会,问题很多真的很想好好静下来怼代码,半夜做梦都能fix bugs~ 和客户交流真的是门技术,一不小心你就会掉坑里,慢慢来吧~ 站内搜素其实也是老生常谈,估计很多程序员门都做过或者接触过,记得大三那会 那是比较常见的解决方案就是lucene.net 和盘古分词,后来又用jieba分词, 首先就是和数据库同步,我们把数据扔给lucene.net  ,lucene.net 拿到数据 进

为什么需要ELK: 一般大型系统是一个分布式部署的架构,不同的服务模块部署在不同的服务器上,问题出现时,大部分情况需要根据问题暴露的关键信息,定位到具体的服务器和服务模块,构建一套集中式日志系统,可以提高定位问题的效率. 简介: ELK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件. Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能.它的特点有:分布式,近实时(1s)文件存储.检索.分析,零

ElasticSearch:7.6.1 https://gitee.com/yujie.louis/elastic-search 笔记,代码,安装包等 什么是ElasticSearch? Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎.Elasticsearch用于云计算中,能够达到实时

需求 ES集群Cluster_A里的数据(某个索引或某几个索引),需要迁移到另外一个ES集群Cluster_B中. 环境 Linux:Centos7 / Centos6.5/ Centos6.4Elastic:5.2.0 总结的方法 查询并导出数据 拷贝ES物理目录/文件 ES快照数据备份和恢复 迁移方法 分别进行以上方法的详细介绍: 查询并导出数据 理论 通过ES提供的查询API,写各种程序,把数据导出csv,或者把数据查询出来,直接入库到新的ES集群中. 实践 #coding=utf-8 i

虽然知道了本地的数据接口位置,但是我们需要的是从远程拉取数据,所以我们需要更改es的ip端口为0.0.0.0:xxxx. 直接修改下图的elasticsearch.yml配置文件,结果发现无效. 这是因为es部署在docker中,直接修改配置文件没有用,需要进行docker端口映射. 使用docker ps命令查看目前的docker端口映射情况: 可以发现elastic search进程从docker中的9200端口映射到了主机的127.0.0.1:64298端口 查看一下: 确实是这样的. 接

前面,我们已经在ubuntu服务器上部署好了tpot,并启动进行数据捕获 可以通过64297端口登陆到kibana可视化平台查看捕获到攻击的情况. 现在要拉取攻击数据了,但是该怎么拉呢? 看了一上午的文档,发现文档中并没有提到如何从elastic search中拉取数据:https://dtag-dev-sec.github.io/mediator/feature/2016/10/31/t-pot-16.10.html 1.首先是从哪拉 于是只能自己探索了,考虑了两个方案: 方案一:kibana

目的 本文主要介绍的内容有以下三点: 一. Elastic Stack是什么以及组成部分 二. Elastic Stack前景以及业务应用 三. Elasticsearch原理(索引方向) 四. Elasticsearch相对薄弱的地方 一.Elastic Stack是什么以及组成部分 介绍Elastic Stack是什么,其实只要一句话就可以,就是: 一套完整的大数据处理堆栈,从摄入.转换到存储分析.可视化. 它是不同产品的集合,各司其职,形成完整的数据处理链,因此Elastic Stack也

前言 在上手使用前,需要先了解一些基本的概念. 推荐 可以到 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 阅读<Elastic Search 权威指南>,有非常详细和全面的说明. ES中的一些概念 index(索引) 相当于mysql中的数据库 type(类型) 相当于mysql中的一张表 document(文档) 相当于mysql中的一行(一条记录) field(域) 相当于mysql中的一列(

package download; import org.json.JSONArray; import java.io.*; import java.net.URL; import java.net.URLConnection; import java.nio.Buffer; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.*; import org.json.JSONObject; public class Downloader { pu

开篇废话 没错,前面扯了一堆SQL SERVER,其实我连Elastic Search根本没动手玩过(是不是与时代有点脱节了?),那今天我就准备尝试安装一个ELK的简单集群出来(这个集群是使用我的小米笔记本创建了两个虚拟机,虚拟出来的一个集群,没钱买阿里云) 虚拟机的操作系统实CentOS 7 64位,不同的Linux版本可能略有差异~ 直接安装Elastic Search 安装Master Node 本文也是参考官网文档进行安装,大家可以直接看官网文档,一般来说,比较新一些. 官方文档:htt

起因 elastic做文本索引,match_all目标索引超过10000条时,出错 { "error": { "root_cause": [ { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000]

Elasticsearch 查询语言(Query DSL)认识(一) 一.基本认识 查询子句的行为取决于 query context filter context 也就是执行的是查询(query)还是过滤(filter) query context 描述的是:被搜索的文档和查询子句的匹配程度 filter context 描述的是: 被搜索的文档和查询子句是否匹配 一个是匹配程度问题,一个是是否匹配的问题 二.实例 导入数据 bank account data download 将数据导入到el