而 elasticsearch 可以很好的支持各种语言的全文检索,但我们暂时又不想切换到 elasticsearch 作为后端数据库. 当然,可以在 web 应用中存储数据的时候,再主动写一份到 elasticsearch,但这无疑污染了原有的业务逻辑. 在 IT 行业,只要有需求的地方,必然早已有了一堆好用或者不好用的开源轮子. 幸运地是,现在已经有了一些转换方案,可以将 mongodb 中的数据自动导入到 elasticsearch 中,让 elasticsearch 提供中文智能检索.

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变

Elasticsearch和MongoDB分片及高可用对比 本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当

参照网页:单机搭建elasticsearch和mongodb的river 三个步骤: 一,搭建单机replicSet二,安装mongodb-river插件三,创建meta,验证使用 第一步,搭建单机mongodb的replSet 1,配置/etc/mongodb.conf增加两个配置: replSet=rs0 #这里是指定replSet的名字 oplogSize=100 #这里是指定oplog表数据大小(太大了不支持) 启动mongodb:bin/mongod --fork --logpath

ElasticSearch有一个叫做river的插件式模块,可以将外部数据源中的数据导入elasticsearch并在上面建立索引.River在集群上是单例模式的,它被自动分配到一个节点上,当这个节点挂掉后,river会被自动分配到另外的一个节点上.目前支持的数据源包括:Wikipedia, MongoDB, CouchDB, RabbitMQ, RSS, Sofa, JDBC, FileSystem,Dropbox等.River有一些指定的规范,依照这些规范可以开发适合于自己的应用数据的插件.

本文主要实现将Elasticsearch中的索引数据Index同步到Mongodb中的集合collection中. 0.前提 1)已经安装好源数据库:elasticsearch V2.X; 2)已经安装好目的数据库:Mongodb; 3)已经安装好logstash及相关插件logstash-output-mongodb Google.Statckoverflow上充斥着mongdb到elasticsearch同步的文章和问题,而反过来,elasticsearch到mongodb同步的操作做的少之

IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象.很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”.稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化.假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中.你可以使用这三种配置完成很多同养的事情. ES是否可以作为一个NoSQL数据库?粗看,这句话说的不太对,但是这是一个合理的场景.类似地,M

IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象.很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”.稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化.假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中.你可以使用这三种配置完成很多同养的事情. ES是否可以作为一个NoSQL数据库?粗看,这句话说的不太对,但是这是一个合理的场景.类似地,M

1.ElasticSearch是什么 ElasticSearch 是一个基于Lucene构建的开源.分布式,RESTful搜索引擎.它的服务是为具有数据库和Web前端的应用程序提供附加的组件(即可搜索的存储库).ElasticSearch为应用程序提供搜索算法和相关的基础架构,用户只需要将应用程序中的数据上载到ElasticSearch数据存储中,就可以通过RESTful URL与其交互.ElasticSearch的架构明显不同于它之前的其他搜索引擎架构,因为它是通过水平伸缩的方式来构建的.不同

1.mongo-connector工具 首先安装python环境 wget http://www.python.org/ftp/python/3.0.1/Python-3.0.1.tgz tar -zxvf Python-3.0.1.tgz cd Python-3.0.1 ./configure make all make install 看来新装的版本生效了,做个软连接应该就OK. ln -s /usr/local/bin/python3.0 /usr/bin/python python -V

由于公司业务需要,要用elasticsearch做索引库实现搜索功能,历尽千辛万苦,最后总算把mongodb和elasticsearch集成成功 1.搭建mongodb集群 参考https://www.cnblogs.com/visionwang/p/3290435.html 这篇文章用的是参数的形式启动服务,而我是用配置文件的形式启动 启动服务 ./mongod -f master.cfg --fork ./mongod -f admin.cfg --fork ./mongod -f sand

如果你仅仅想要通过关键字和简单的分析,那么Elasticsearch可以完成任务: 如果你需要查询文档,并且包含更加复杂的分析过程,那么MongoDB相当适合: 如果你有一个海量的数据,需要大量不同的复杂处理和分析,那么Hadoop提供了最为广泛的工具和灵活性. Elasticsearch和Hadoop是可以很好地一起共事的,使用Elasticsearch快速的关键词查询,Hadoop job则能处理相当复杂的分析.

http://www.linkedin.com/groups/Difference-between-elasticsearch-MongoDB-3393294.S.5887644059169730563 But you need to consider: Elasticsearch is an index/search engine not a database, there is also no inbuild security (like password protection or acc

我们产品中需要全文检索的功能,后端数据存储主要使用了 MySQL + MongoDB,而其中需要检索的内容是在 MongoDB 中的. MongoDB 本身是自带文本索引功能的,但是,不支持中文.术业有专攻,MongoDB 是数据存储应用,那么全文检索就使用专业的全文搜索引擎吧. 预选的几个选手有:Solr.ElasticSearch.Xapian.Sphinx.XunSearch.由于我们的数据量比较大,觉得现在单机已经有些力不从心了,MongoDB 也开始计划做分片,那么全文搜索如果自带分布

An interesting trend has been developing in the IT landscape over the past few years.  Many new technologies develop and immediately latch onto the "Big Data" buzzword.  And as older technologies add "Big Data" features in an attempt t

07月29日,早上照例一来,先连接Elasticsearch查看日志[禁止转载,by @CoderBaby],结果,咦,什么情况,相关索引被删除了,产生了一堆以Meow开头的奇奇怪怪的索引,如下图: 一阵紧张.懵逼,赶紧查看日志,发现如下问题:系统在远程连接并下载执行一个脚本,如下(慌张): [--28T14::,][DEBUG][o.e.a.s.TransportSearchAction] [m3egspncll-meow][], node[CnXg4eVSSd-Wsp_otUjL7A], [

java下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.htmles下载地址 :https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 1. 先安装java 1)检查系统中是否已经安装了java: java -version 2)进一步查看JDK信息: rpm -qa | grep java 3)卸载openJDK rpm -e --nod

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 1.ElasticSearch简单说明 a.ElasticSearch是一个基于Lucene开发的搜索服务器,具有分布式多用户的能力,ElasticSearch是用Java开发的开源项目(Apache许可条款),基于Restful Web接口,能够达到实时搜索.稳定.可靠.快速.高性能.安装使用方便,同时它的横向扩展能力非常强,不需要重启服务. b.ElasticSearch是一个

数据方案: 在Elasticsearch中通过code及time字段查询对应doc的mongo_id字段获得mongodb中的主键_id 通过获得id再进入mongodb进行查询   1,数据情况: 全部为股票及指数的分钟K线数据(股票代码区分度较高) Elasticsearch及mongodb都未分片且未优化参数配置,mongo表中只有主键_id索引 mongodb数据量: Elasticsearch数据量: 2,将数据从mongo源库导入Elasticsearch import time f

备注: mongodb学习资料 http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html 一. 集群的三个组件: mongos(query routers):查询路由,负责client的连接,并把任务分配给shards,然后收集结果. config server:配置服务器,保存了集群的元数据信息,查询路由通过配置服务器的配置信息决定把任务分配+到哪个shards上. shards server:分片,存储数据和执行计算. 二. 集群架构图: 三.

由于Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样,是非关系型数据库.而平常使用的MySql,Oracle,SQLServer 等为关系型数据库,二者有着本质的区别,Es查询语句使用的是DSL语言,关系式数据库使用的是T-SQL,虽然语言不同,但是有时候,一些功能还是有些相似的,为此,整理了一些ES与SQLServer中的功能关键字. SQL关键字 Elastsearch 关键字 说明 对比示例链接或官方参考链接 DataBase Index 数据库名称   Tab