序言 shard&replica机制 1.index包含多个shard 2.每个shard都是一个最小工作单元,承载部分数据,lucene实例,完整的建立索引和处理请求的能力 3.增减节点时,shard会自动在nodes中负载均衡 4.primary shard和replica shard,每个document肯定只存在于某一个primary shard以及其对应的replica shard中,不可能存在于多个primary shard 5.replica shard是primary shard

ElasticSearch 基于的lucene开发的搜索服务技术;天生支持分布式; Es的结构 gatway:存储层,所有的数据可以存储在本地(多个es节点形成分布式存储),hdfs输出位置,共享文件等 分布式lucene框架:把lucene缺少的分布式支持,做成一个基于lucene的框架 ES自定义功能:ES自己的功能实现,例如关闭,打开索引,设置索引的读写权限等 功能插件:实现集群的管理,形成各种自定义插件,discovery自动发现功能 传输协议:支持http协议,支持thrift(AVR

概要 本篇我们来看看shard内部的一些操作原理,了解一下人家是怎么玩的. 倒排索引 倒排索引的结构,是非常适合用来做搜索的,Elasticsearch会为索引的每个index为analyzed的字段建立倒排索引. 基本结构 倒排索引包含以下几个部分: 某个关键词的doc list 某个关键词的所有doc的数量IDF(inverse document frequency) 某个关键词在每个doc中出现的次数:TF(term frequency) 某个关键词在这个doc中的次序 每个doc的长度:

原文 1. 背景 shard allocation 意思是分片分配, 是一个将分片分配到节点的过程; 可能发生该操作的过程包括: 初始恢复(initial recovery) 副本分配(replica allocation) 重新平衡(rebalance) 节点的新增和删除 来源 分片的分配操作, 是由 master 角色的节点来决定什么时候移动分片, 以及移动到哪个节点上, 以达到集群的均衡; 说明 本文基于 Elasticsearch 7.4.0 版本 2. 机制分析 2.1. Alloca

前言 最近有一个项目用到了搜索引擎,这里记录下使用过程中遇到的一些问题和解决方案. 0.准备工作 1)安装elasticsearch 2)安装Marvel 3)安装head tips:在es的配置文件(/config/elasticsearch.yml)中可以看到es设置的对外服务的http端口,默认为9200 http.port: 9200 但是我们的服务器没有开放9200端口,因此需要改配置文件,这里改为: http.port:8080 这时head和sense就都可以访问了,如下地址: h

shard 和 replica 机制: index包含多个shard 每个shard都是一个最小工作单元,承载部分数据,lucene实例,完整的建立索引和处理请求的能力 增减节点时,shard会自动在nodes中负载均衡 primary shard和replica shard,每个document肯定只存在于某一个primary shard以及其对应的replica shard中,不可能存在于多个primary shard replica shard是primary shard的副本,负责容错,

ElasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎,常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统,其中Logstash是ETL工具,Kibana是数据分析展示平台.ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略,ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件,ES结合中文分词的插件会给ES的搜索和分析起到很大的推动作用.ElasticSearch是使用开源全文检索库ApacheLucene进行索引和搜索的,说架构必须和Lucene的一些东西打交道. 关于Lucene: Ap

Elasticsearch,是目前行业中非常热门的一个技术.Elasticsearch是一种分布式的海量数据搜索与分析的技术,可以用于电商网站.门户网站.企业IT系统等各种场景下的搜索引擎,也可以用于对海量的数据进行近实时的数据分析.相较于Lucene来说,Elasticsearch天然的分布式特性,让其可以支持海量的.PB级的大数据搜索.相对于Spark Streaming.Storm等大数据实时计算引擎来说,Elasticsearch天生为分布式执行数据分析操作而生的架构,海量数据量级下的近

PB级数据实时查询,滴滴Elasticsearch多集群架构实践  mp.weixin.qq.com 点击上方"IT牧场",选择"设为星标"技术干货每日送达 点击上方"IT牧场", 右上角选择“设为星标” 精品技术文章准时送上! “Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎,提供了海量数据实时检索和分析能力. Elastic 公司开源的一系列产品组成的 Elastic Stack,可以为日志服务.搜索引擎.系统监控等提

1.问题 源自星球同学的提问: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? 2.事务的核心概念 如果一个数据库声称支持事务的操作,那么该数据库必须要具备以下ACID四个特性: 原子性(Atomicity) 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功,要么全部失败回滚, 一致性(Consistency) 一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态. 隔离性(Isolation) 隔离性是当多

初次接触es,可能对增删改查很熟悉,以为能为得心应手,本次应用场景为 数据库变更一条记录,会触发更新es中的数据,每秒并发大概30条左右,测试环境一切工作正常(数据量较少),上线后发现日志中很多类似于下面的错误: 队列满了 org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsRejectedExecutionException: rejected execution (queue capacity 200) on org.elasticsearch.search

原文地址 本文内容 软件 步骤 控制相关性 总结 参考资料 本文介绍如何用带 Apache Mahout 的 MapR Sandbox for Hadoop 和 Elasticsearch 搭建推荐引擎,只需要很少的代码. This tutorial will give step-by-step instructions on how to: 使用的电影评分数据位于 http://grouplens.org/datasets/movielens/ 使用 Apache Mahout 的协同过滤(c

ElasticSearch 2 (9) - 在ElasticSearch之下(图解搜索的故事) 摘要 先自上而下,后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理,试图回答以下问题: 为什么我的搜索 *foo-bar* 无法匹配 foo-bar ? 为什么增加更多的文件会压缩索引(Index)? 为什么ElasticSearch占用很多内存? 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0 内容 图解ElasticSearch 云上的集群 集群里的盒子 云

公司最近使用ElasticSearch作为数据报表汇总引擎.上线三个月累计数据800万,但是今天突然大面积出现查询超时,上服务器查看服务运行情况,发现cpu使用率高达300% mem 使用率也到了90%,下面记录了整个排查问题的过程 1.首先查看elastic cpu和mem占用情况 //首先查看所有进程 # top //找到对应的elasticserch运行的PID,查看占用内存比较高的线程,Ctrl+c 退出 #top -Hp 12345 //为了下面方便调用API,将elasticsear

如何把数据快速批量添加到Elasticsearch中 问题来源 最近新做一个项目,有部分搜索比较频繁的数据,而且量级比较大,预计一两年时间很可能达到100G,项目要求不要存在数据库中,最终出来有两个方案,一个是使用Protocol Buffers存储在文件上,另外就是存在Elasticsearch中,也方便搜索,但这两个方案需要验证,到底哪个方案好,从存储速度,搜索响应,占用空间方面做对比,而我负责给出Elasticsearch的部分技术建议! 验证需求 1.数据量:初步只算52亿条 2.写数据

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问题来源 最近新做一个项目,有部分搜索比较频繁的数据,而且量级比较大,预计一两年时间很可能达到100G,项目要求不要存在数据库中,最终出来有两个方案,一个是使用Protocol Buffers存储在文件上,另外就是存在Elasticsearch中,也方便搜索,但这两个方案需要验证,到底哪个方案好,从存储速度,搜索响应,占用空间方面做对比,而我负责给出Elasticsearch的部分技术建议! 验证需求 1.数据量:初步只算52亿条 2.写数据速度:需要超过1W条每秒 遇到问题以及解决办法 而在验

一. Elastic Stack Elastic Stack是ELK的官方称呼,网址:https://www.elastic.co/cn/products ,其作用是“构建在开源基础之上, Elastic Stack 让您能够安全可靠地获取任何来源.任何格式的数据,并且能够实时地对数据进行搜索.分析和可视化.” 它主要包括三个元件: Beats + Logstash:采集任何格式,任何来源的数据. Beats: Beats 是轻量型采集器的平台,从边缘机器向 Logstash 和 Elastic

搜索引擎 升级 Elasticsearch 集群数量实战记录 现在线上有一个elasticsearch集群搜索服务有三台elasticsearch实例(es1.es2.es3),打算将其升级为5台(增加es4.es5).这篇文章主要是对整个操作的过程记录,以及出现的问题总结,包括移动数据量所需要的时间.因为,一开始由于不知道线上数据量全部分配完需要多少时间,如果从凌晨开始操作,到早上8点都还没有同步完,这样会影响到白天线上业务的正常使用. 准备阶段 线上es集群使用的是阿里云服务器,copy其中

摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片恢复流程 recovery 慢的原因分析 synced flush 机制 副分片如何做到和主分片一致的 提升 recovery 速度的建议 使用 _forcemerge 集群 FullRestart 的建议操作过程 一些用于查看 recovery 状态的命令 问题 参考: 基于版本:5.5.3 re