2017年6月底es2017不期而至; 截止目前es8是ecmascript规范的第九个版本:自es2015开始ECMA协会将每年发布一个版本并将年号作为版本号:算了 直接看下es2017的新特性: 1.异步函数 ECMAScript 2017功能“ 异步函数 ”由Brian Terlson提出.其是Generator的语法糖,简单讲就是用async关键字代替了*,用await(只能在异步函数中使用)关键字代替了yield,并且不需要next调用直接全部执行换言之没有惰性求值如下 声明:asyn

1. 集群稳定性的一些问题(一定量数据后集群变得迟钝) https://elasticsearch.cn/question/84 2. ELK 性能(2) — 如何在大业务量下保持 Elasticsearch 集群的稳定 http://www.cnblogs.com/richaaaard/p/6117089.html 3. ［强烈推荐］Day1: 大规模Elasticsearch集群管理心得 https://elasticsearch.cn/article/110 4. Elasticsearc

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

lasticSearch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: Apac

1.用bulk批量写入 你如果要往es里面灌入数据的话,那么根据你的业务场景来,如果你的业务场景可以支持让你将一批数据聚合起来,一次性写入es,那么就尽量采用bulk的方式,每次批量写个几百条这样子. bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多.但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小,需要对单个es node的单个shard做压测.先bulk写入100个document,然后200个,400个,以此类推,每次都将bulk size加倍一次.如果bulk写入性能开

1.用bulk批量写入 你如果要往es里面灌入数据的话,那么根据你的业务场景来,如果你的业务场景可以支持让你将一批数据聚合起来,一次性写入es,那么就尽量采用bulk的方式,每次批量写个几百条这样子. bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多.但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小,需要对单个es node的单个shard做压测.先bulk写入100个document,然后200个,400个,以此类推,每次都将bulk size加倍一次.如果bulk写入性能开

译者按: 使用Promise写过异步代码的话,会发现在Promise链中共享变量是一个非常头疼的问题,这也是Async/Await胜过Promise的一点,我们在Async/Await替代Promise的6个理由有提过,这篇博客将有更详细的介绍. 原文: Passing data between Promise callbacks 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译,并且对源代码进行了大量修改.另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习. 基于Promise编写异步代

小贴士1:规划索引.分片 以及集群增长情况 ES使得创建大量索引和超大量分片非常地容易,但更重要的是理解每个索引和分片都是一笔开销.如果拥有太多的索引或分片,单单是管理负荷就会影响到ES集群的性能,潜在地也会影响到可用性方面.这里我们专注于管理负荷,但运行大量的索引/分片依然会非常显著地影响到索引和检索性能. 我们发现影响管理负荷的最大因素是集群状态数据的大小,因为它包含了集群中每个索引的所有mapping数据.我们曾经一度有单个集群拥有超过900MB的集群状态数据.该集群虽然在运行但并不可用.

一.ES-Hadoop导数据的时候报"Could not write all entries"异常  ES-Hadoop是一个开源的数据导入项目,支持数据从hdfs,hive,spark,storm等其它大数据服务中导入ES.        使用的时候经常报:"org.elasticsearch.hadoop.EsHadoopException:Could not write all entries [14800/14800] (Maybe ES was overloaded

测试条件: 1.IAR8.30开最高等级速度优化. 2.MDK5.27正式版使用AC5开最高等级优化3,开启时间优化,测试C标准库和微库MicroLib两种. 3.MDK5.27正式版使用AC6开最高等级的速度优化,测试C标准库和微库MicroLib两种. 4.Embedded Studio4.30版使用GCC开最高等级优化,开C库使用Fast模式. 5.Embedded Studio4.30版使用CLANG开最高等级优化,开C库使用Fast模式. 6.DSP库使用最新的CMSIS软件包里面的V

阅读本文大概需要 8 分钟. 来源:京东技术订阅号(ID:jingdongjishu) 作者:张sir   京东到家订单中心系统业务中,无论是外部商家的订单生产,或是内部上下游系统的依赖,订单查询的调用量都非常大,造成了订单数据读多写少的情况. 我们把订单数据存储在MySQL中,但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的.同时对于一些复杂的查询,MySQL支持得不够友好,所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力. Elasticsearch作为一款功能强大的分布式

第一章 异步:现在与将来 程序中现在运行的部分和将来运行的部分之间的关系就是异步编程的核心. 场景:等待用户输入.从数据库或文件系统中请求数据.通过网络 发送数据并等待响应,或者是在以固定时间间隔执行重复任务(比如动画) 1.1 分块的程序 最常见的块单位是函数. 从现在到将来的等待,最简单的方法是使用一个通常称为回调函数的函数. 只要把一段代码包装成一个函数,并指定它在响应某个事件(定时器.鼠标点 击.Ajax 响应等)时执行,你就是在代码中创建了一个将来执行的块,也由此在这个程序 中引入了异

MySQL用得好好的,为什么要转ES? http://developer.51cto.com/art/201911/605288.htm Elasticsearch作为一款功能强大的分布式搜索引擎,支持近实时的存储.搜索数据,在京东到家订单系统中发挥着巨大作用,目前订单中心ES集群存储数据量达到10亿个文档,日均查询量达到5亿. 作者:佚名来源:今日头条|2019-11-01 15:50 收藏 分享 京东到家订单中心系统业务中,无论是外部商家的订单生产,或是内部上下游系统的依赖,订单查询的调用量

1.es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询性能啊? 2.es生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引大概有多少个分片? 3.es的分布式架构原理能说一下么(es是如何实现分布式的啊)? 4.es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么啊? 一.es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询性能啊? 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cacheos

原文:让Elasticsearch飞起来!--性能优化实践干货 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wojiushiwo987/article/details/85109769 0.题记 Elasticsearch性能优化的最终目的:用户体验爽. 关于爽的定义--著名产品人梁宁曾经说过"人在满足时候的状态叫做愉悦,人不被满足就会难受,就会开始寻求.如果这个人在寻求中,能立刻得到

,es性能优化是没有什么银弹的,啥意思呢?就是不要期待着随手调一个参数,就可以万能的应对所有的性能慢的场景.也许有的场景是你换个参数,或者调整一下语法,就可以搞定,但是绝对不是所有场景都可以这样. 一块一块来分析吧 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cache os cache,操作系统的缓存 你往es里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,磁盘文件里的数据操作系统会自动将里面的数据缓存到os cac

基本概念 定义 一个分布式的实时文档存储,每个字段 可以被索引与搜索 一个分布式实时分析搜索引擎 能胜任上百个服务节点的扩展,并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据 用途 全文检索 结构化搜索 分析 VS传统数据库 传统数据库 提供精确匹配 ES 提供精确匹配 全文检索 处理同义词 给文档相关性评分 生成分析与聚合数据 实时 专有名词 索引(名词) 类似于数据库 索引(动词) 类似于insert.例如索引一个文档到一个索引 倒排索引 默认每个属性都会有一个倒排索引,可以设置属性不被索引,它只

引题:为什么 JavaScript 中的 arguments 对象不是数组 http://www.zhihu.com/question/50803453 JavaScript 1.0 1995 年, Brendan Eich 在 Netscape Navigator 2.0 中实现了 JavaScript 1.0,arguments 对象在那时候就已经有了.当时的 arguments 对象很像我们现在的数组(现在也像),它有一些索引属性,对应每个实参,还有一个 length 属性,代表实参的数量

译者按: 本文通过简单的例子介绍如何使用Puppeteer来爬取网页数据,特别是用谷歌开发者工具获取元素选择器值得学习. 原文: A Guide to Automating & Scraping the Web with JavaScript (Chrome + Puppeteer + Node JS) 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译.另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习. 我们将会学到什么? 在这篇文章,你讲会学到如何使用JavaScript自动化抓取网页

前言 毕业到入职腾讯已经差不多一年的时光了,接触了很多项目,也积累了很多实践经验,在处理问题的方式方法上有很大的提升.随着时间的增加,愈加发现基础知识的重要性,很多开发过程中遇到的问题都是由最基础的知识点遗忘造成,基础不牢,地动山摇.所以,就再次回归基础知识,重新学习JavaScript相关内容,加深对JavaScript语言本质的理解.日知其所亡,身为有追求的程序员,理应不断学习,不断拓展自己的知识边界.本系列文章是在此阶段产生的积累,以记录下以往没有关注的核心知识点,供后续查阅之用. 201

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