背景 项目中已提供海量日志数据的多维实时查询,客户提出新需求:将数据导出. 将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本文主要探讨第一步,在es中查询大量数据或者说查询大数据集. es支持的查询数量 es默认支持的查询数量或者说查询深度是10,000. 可以动态修改max_result_window这个参数的设置,默认为10,000. PUT xz-logs/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window&qu

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

猎聘网站搜索大数据关键字,只能显示100页,爬取这一百页的相关信息,以便做分析. __author__ = 'Fred Zhao' import requests from bs4 import BeautifulSoup import os import csv class JobSearch(): def __init__(self): self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0

[阿里云产品公测]大数据下精确快速搜索OpenSearch 作者:阿里云用户小柒2012 相信做过一两个项目的人都会遇到上级要求做一个类似百度或者谷歌的站内搜索功能.传统的sql查询只能使用like 或者FIND_IN_SET来实现.后者性能稍微好点但是必须要逗号分隔才可以实现匹配.甚至多条件的话还可能用到OR这是极影响系统性能的. 最近公司项目需要.主要是系统查询缓慢.并且查询精度不敢恭维.一开始想到的是Lucene 毕竟是一个开放源代码的全文检索引擎工具包 并且官方还在持续更新中.当时闲暇时

下面的 ES基于版本(V2.3.4) ES之默认 1.默认自动发先同一局域网的所有集群节点 2.默认一个索引库会有5个分片,(分片越多,效率越好) 由于这两个默认,所以统一索引库的分片对分布在不同机器上,API搜索时会有这样的问题 ES的搜索类型 1.为什么会有这个东西? 如图,会出现这两个问题: and和then的区别:如下图

应大数据时代而写了个磁力搜索的网页- 索马里搜索磁力 http://www.,movih.com/ BT磁力示例网站:WWW.MOVIH.COM 采用分布式架构: JAVA系统:JBOSS7+EJB3.0 .NET系统:企业库5.0+EF4.0开发,结合WCF架构. 原理如下: 后台采用:C语言写的爬虫系统. 超过八千万条数据HASH. 纯技术交流QQ群:  375737269 BitTorrent uses a "distributed sloppy hash table" (DHT

在使用淘宝时发现搜索框很神奇,它可以将将我们想要的商品全部查询出来,但是我们并感觉不到数据库查询的过程,速度很快.通过阅读这篇文章让我知道了搜索框背后包含着很多技术,对我以后的学习可能很有借鉴. 平时都常用搜索框,应该用的都是在线搜索,应该是在数据库中查询信息.但什么是离线搜索呢?在阿里工程中把“将各种来源数据转换处理后送入搜索引擎等‘在线’服务的系统称为“离线”系统.离线系统是一个大数据系统,它有以下一些特点: 1.任务模型上区分全量和增量 (1)全量是指将搜索业务数据全部重新处理生成,并传送

离线?在阿里搜索工程体系中我们把搜索引擎.在线算分.SearchPlanner等ms级响应用户请求的服务称之为“在线”服务:与之相对应的,将各种来源数据转换处理后送入搜索引擎等“在线”服务的系统统称为“离线”系统. 特点:1. 任务模型上区分全量和增量(1)全量是指将搜索业务数据全部重新处理生成,并传送给在线引擎,一般是每天一次.这么做有两个原因:有业务数据是daily更新:引擎需要全量数据来高效的进行索引整理和预处理,提高在线服务效率.(2)增量是指将上游数据源实时发生的数据变化更新到在线引擎

说起互联网.电商的数据分析,更多的是谈应用案例,如何去实践数据化管理运营.而这里,我们要从技术角度分享关于数据的技术架构干货,如何应用BI. 原文是云猴网BI总经理王卫东在帆软大数据上的演讲,以下是整理的文字稿. 在电商领域,我们一般认为所有的数据都可以分为四大类型,流量.销量.商品和会员,这也是最基础的报表需求. 流量部分,可以分为受访.点击.搜索.来源等等.这些流量信息运用的重点在于一些广告包括一些产品的改版以及搜索引擎的相关信息展示.虽然这方面百度.GA可以给你提供这方面的信息,但未必能完

郑昀 基于胡耀华和王超的设计文档 最后更新于2014/12/3 关键词:ElasticSearch.Lucene.solr.搜索.facet.高可用.可伸缩.mongodb.SearchHub.商品中心 本文档适用人员:研发和运维 提纲: 曾经的基于MongoDB的筛选+排序解决方案 MongoDB方案的缺陷 看中了搜索引擎的facet特性 看中了ES的简洁 看中了ES的天生分布式设计 窝窝的ES方案 ES的几次事故和教训 ES自身存在的问题   首先要感谢王超和胡耀华两位研发经理以严谨治学的研

阅读目录: 背景 安装 查找.下载rpm包 .执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticsearch servicewrapper 包 elasticsearch servicewrapper开源包的配置小bug servicewrapper安装 chkconfig -add 加入linux

摘要:世上有三类书籍:1.介绍知识,2.阐述理论,3.工具书:世间也存在两类知识:1.技术,2.思想.以下是我在部署ElasticSearch集群时的经验总结,它们大体属于第一类知识“techknowledge(技术)”.但其中也穿插一些我个人的理解.敬请指正.   关键词:ElasticSearch, 搜索引擎, 集群, 大数据, Solr, 大数据 三类书籍 和 两类知识:           书: [1]有一些书是对某一新知识领域的介绍,将此知识领域从头到尾.从内而外剖开了分析,吸收这些知

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这

一.Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号.它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算. 支持的操作系统:Windows.Linux和OS X. 相关链接: http://hadoop.apache.org 2. Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置.管理和监控Hadoop集群.有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当

一.Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号.它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算. 支持的操作系统:Windows.Linux和OS X. 相关链接:http://hadoop.apache.org 2. Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置.管理和监控Hadoop集群.有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当中

阅读目录: 背景 安装 查找.下载rpm包 .执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticsearch servicewrapper 包 elasticsearch servicewrapper开源包的配置小bug servicewrapper安装 chkconfig -add 加入linux

一.Elasticsearch,Kibana简介: Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎.无论在开源还是专有领域, Lucene可以被认为是迄今为止最先进.性能最好的.功能最全的搜索引擎库. Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单. Elasticsearch支持分布式的实时文件存储以及实

前言:上篇[大数据]-Elasticsearch5.3.1+Kibana5.3.1从单机到分布式的安装与使用<1>中介绍了ES ,Kibana的单机到分布式的安装,这里主要是介绍Elasticsearch5.3.1的一些概念.官方示例的基本数据导入,数据查询以及ES,kibana的功能组件的认识和熟悉. 一.Elasticsearch中的基本概念: Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的,全文检索,分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了.它的革命性在于将这些独

阅读此文请先阅读上文:[大数据]-Elasticsearch5.3.1 IK分词,同义词/联想搜索设置,前面介绍了ES,Kibana5.3.1的安装配置,以及IK分词的安装和同义词设置,这里主要记录Logstash导入mysql数据到Elasticsearch5.3.1并设置IK分词和同义词.由于logstash配置好JDBC,ES连接之后运行脚本一站式创建index,mapping,导入数据.但是如果我们要配置IK分词器就需要修改创建index,mapping的配置,下面详细介绍. 一.Log

漫谈ELK在大数据运维中的应用 圈子里关于大数据.云计算相关文章和讨论是越来越多,愈演愈烈.行业内企业也争前恐后,群雄逐鹿.而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出,任重而道远了.众所周知,大数据平台组件是很复杂的.而这庞大的系统整合问题,对于运维来说是很头疼的.所以,在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐. 有人把运维比作医生给病人看病,那么日志则是病人对自己的陈述.所以只有在海量分布式日志系统中有效的提取关键信息,才能对症下药.如果能把这些日志集中管理,并提供全文检索功能,不仅可以提高诊断的效率

大数据的时代已经来了,信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战.Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台,以其高拓展.高效率.高可靠等优点越来越受到欢迎.这同时也带动了hadoop商业版的发行.这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容. 目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等.虽然发行方不同,但在平台架构上相似,这里就以我比较熟悉的dkhadoop来介绍. 1.大快Dkhadoop,可以说是