0.前言 这里面一些理论和前面的知识点挂钩的,所以:建议看一下另外3篇知识内容 基础篇:https://www.cnblogs.com/xiegongzi/p/15684307.html java操作篇:https://www.cnblogs.com/xiegongzi/p/15690534.html 高级篇1:https://www.cnblogs.com/xiegongzi/p/15757337.html 4.12.文档搜索 4.12.1.不可变的倒排索引 以前的全文检索是将整个文档集合弄成

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G .30G heap 大概能处理的数据量

摘要: 原创出处 https://www.bysocket.com 「公众号:泥瓦匠BYSocket 」欢迎关注和转载,保留摘要,谢谢! ES 基础 ES 集群 ES 集群上业务优化 一.ES 基础 ES 的安装下载,网上一大片,我这边不在重复.可以看看我以前做的小笔记: Spring Boot 2.0 M7 整合 ES 5 .Kibana 和 X-pack 其中 ES 三大要素: 文档(Document)文档,在面向对象观念就是一个对象.在 ES 里面,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一

前面几课我们已经把ES的基本概念和查询了解了,大家知道ES的核心优势就是天生支持分布式,所以,这课我们专门讲讲怎么搭建实现ES的集群部署. ES分布式原理 1.es分布式概念 主分片(Primary shard) 索引的子集,索引可以切分成多个分片,分布到不同的集群节点上.分片对应的是 Lucene 中的索引.默认是根据id进行hash分片的.副本分片(Replica shard)每个主分片可以有一个或者多个副本.Mapping 相当于数据库中的schema,用来约束字段的类型,不过 Elast

哈喽!大家好,我是小奇,一位不靠谱的程序员 小奇打算以轻松幽默的对话方式来分享一些技术,如果你觉得通过小奇的文章学到了东西,那就给小奇一个赞吧 文章持续更新 一.前言 作为一名Java程序员,Redis底层的一些原理是我们不必学会就可以搬砖工作的一种技能点,但是小奇为什么还要讲一下呢?难道就是为了浪费大家1分钟的宝贵时间,一个人1分钟,50万人就是1年,5000万人就是100年,赚了,小奇以一己之力成功搞挂一个人(血赚). 当然不是,并且小奇的文章也没有那么多人看,最多也就浪费个肾吧. 学习Re

1.es简介 2.es优缺点 3.es使用 4.es可以解决的问题 5.es举例 6.es执行结果截图 7.es数据增量方案 8.使用es搜索 一.es简介 es是一个是一个实时的分布式搜索和分析引擎.它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据. 它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将这三者进行组合. es是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎,可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架. es使用Lucene作为内部引擎,

一.集群部署 1.准备三台机器,安装好ZK.强烈建议奇数台机器,因为zookeeper 通过判断大多数节点的存活来判断整个服务是否可用.3个节点,挂掉了2个表示整个集群挂掉,而用偶数4个,挂掉了2个也表示其并不是大部分存活,因此也会挂掉,这样反而觉得多浪费了一台机器资源. 2.修改配置文件 固定语法格式:server.节点ID=ip:数据同步端口:选举端口 节点ID:服务id手动指定1至125之间的数字,并写到对应服务节点的 {dataDir}/myid 文件中. IP地址:节点的远程IP地址

kafka 日常使用和数据副本模型的理解 在使用Kafka过程中,有时经常需要查看一些消费者的情况.Kafka健康状况.临时查看.同步一些数据,又由于Kafka只是用来做流式存储,又没有像Mysql或者Redis提供方便的查询方法查看数据.只能通过在命令行执行Kafka 脚本方式操作kafka(当然也有一些第三方的kafka监控工具),这里就主要收集一些常用的Kafka命令. 在看到 kafka ISR 副本时,实在忍不住就多扯了一点背后的原理,将Kafka.Redis.ElasticSearc

一.   Elasticsearch的基本概念 term索引词,在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值.foo,Foo Foo几个单词是不相同的索引词.索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索. text文本是一段普通的非结构化文字,通常,文本会被分析称一个个的索引词,存储在elasticsearch的索引库中,为了让文本能够进行搜索,文本字段需要事先进行分析:当对文本中的关键词进行查询的时候,搜索引擎应该根据搜索条件搜索出原文本. analysi

之前在IDC机房线上环境部署了一套ELK日志集中分析系统, 这里简单总结下ELK中Elasticsearch健康状态相关问题, Elasticsearch的索引状态和集群状态传达着不同的意思. 一.  Elasticsearch 集群健康状态一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引.或者它 可能有一百个数据节点.三个单独的主节点,以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引(以及上万个分片).但是不管集群扩展到多大规模,你都会想要一个快速获取集群状态的途径.Cluste

简介 开始学es,我习惯边学边记,总结出现的问题和解决方法.本文是在两台linux虚拟机下,安装了三个节点.本次搭建es同时实践了两种模式——单机模式和分布式模式.条件允许的话,可以在多台机器上配置es节点,如果你机器性能有限,那么可以在一台虚拟机上完成多节点的配置. 如图,是本次3个节点的分布. hostname IP es节点 master 192.168.137.100 node1.node3 slave 192.168.137.101 node2 注意:先去 /etc/hosts 文件里

虚拟机创建及安装ELK 作者:高波 归档:学习笔记 2018年5月31日 13:57:02 快捷键: Ctrl + 1    标题1 Ctrl + 2    标题2 Ctrl + 3    标题3 Ctrl + 4    实例 Ctrl + 5    程序代码 Ctrl + 6    正文 格式说明: 蓝色字体:注释  ctrl + / 黄色背景:重要  ctrl + i 绿色背景:注意  ctrl+shift+ w 目  录 第1章... 1 第1章 虚拟机创建 1.1 系统环境 [root@

如果从企业应用的生存率来看,选择企业团队信息作为主要业务,HipChat的起点绝非主流:但是如果从赚钱的角度上看,企业市场的高收益确实值得任何公司追逐,这也正是像JIRA和Confluence这样的智能工具制造商Atlassian于2012年收购HipChat的原因. 同时,或许你不知道的是,在Atlassian资源和人脉的帮助下,HipChat已经进入了一个指数增长周期.12亿的信息存储意味着他们现在每隔几个月的信息发送.存储和索引量都会翻一番. 如此快速的增长给曾经充足的基础设施带来了很大的

前言 之前已经分享过Elasticsearch的使用和原理的知识,由于近期在公司内部做了一次内部分享,所以本篇主要是基于之前的博文的一个总结,希望通过这篇文章能让读者大致了解Elasticsearch是做什么的以及它的使用和基本原理. 生活中的数据 搜索引擎是对数据的检索,所以我们先从生活中的数据说起. 我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据 和 非结构化数据. 结构化数据: 也称作行数据,是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理.

我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据 和 非结构化数据. 结构化数据:也称作行数据,是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理.指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等. 非结构化数据:又可称为全文数据,不定长或无固定格式,不适于由数据库二维表来表现,包括所有格式的办公文档.XML.HTML.word文档,邮件,各类报表.图片和咅频.视频信息等. 说明:如果要更细致的区分的话,XML.HTML可划分为 半结构化数据.因为它

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

 elasticsearch5.x安装中一些问题的解决办法 最近在学习elk,由于编译安装使用5.2.1版本的elasticsearch,所以遇到了很多问题,下面是一些问题及解决办法. 1.修改访问elasticsearch的IP及端口 [seven@localhost config]$ vim /usr/java/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 找到如下代码段,并取消network.host及http.port所在行的注释,修改IP及端口 # --

写在前面 最近一段时间,团队在升级ElasticSearch(以下简称ES),从ES 2.2升级到ES 7.5.也是这段时间,我从零开始,逐步的了解了ES,中间也踩了不少坑,所以特地梳理和总结一下相关的技术点. ES小趣闻: 多年前,一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的开发者,由于妻子要去伦敦学习厨师,他便跟着也去了.在他找工作的过程中,为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎,他开始使用Lucene进行尝试.直接基于Lucene工作会比较困难,所以Shay开始抽象Lucene代码以便可以在应用中

前言 最近面试过程中遇到问Elasticsearch的问题不少,这次总结一下,然后顺便也了解一下Elasticsearch内部是一个什么样的结构,毕竟总不能就只了解个倒排索引吧.本文标题就是我遇到过的两个问题,所以此次基本上只是围绕着这两个问题来总结. ES写入数据 在介绍写入数据的过程时,先明确一下ES中的一些关键性的概念: Clouster:集群,由一到N个Elasticsearch服务节点组成. Node:节点,组成Elasticsearch集群的基本单元,单个集群内节点名称唯一.通常一个

一.ES原理 1.索引结构ES是面向文档的 各种文本内容以文档的形式存储到ES中,文档可以是一封邮件.一条日志,或者一个网页的内容.一般使用 JSON 作为文档的序列化格式,文档可以有很多字段,在创建索引的时候,我们需要描述文档中每个字段的数据类型,并且可能需要指定不同的分析器,就像在关系型数据中"CREATE TABLE"一样.在存储结构上,由_index._type和_id唯一标识一个文档. _index指向一个或多个物理分片的逻辑命名空间._id文档标记符由系统自动生成或使用者提