ES 7.X post请求

ElasticSearch7.3学习(三十)----ES7.X SQL新特性解析及使用Java api实现sql功能

一.ES7 sql新特性 1.1 数据准备创建索引及映射建立价格.颜色.品牌.售卖日期四个字段 PUT /tvs PUT /tvs/_mapping { "properties": { "price": { "type": "long" }, "color": { "type": "keyword" }, "brand": { "t

【ES】ElasticSearch初体验之使用Java进行最基本的增删改查~

好久没写博文了, 最近项目中使用到了ElaticSearch相关的一些内容, 刚好自己也来做个总结. 现在自己也只能算得上入门, 总结下自己在工作中使用Java操作ES的一些小经验吧. 本文总共分为三个部分: 一:ES相关基本概念及原理二:ES使用场景介绍三:使用Java进行ES的增删改查及代码讲解一:ES相关基本概念: ElasticSearch(简称ES)是一个基于Lucene构建的开源.分布式.RESTful的全文本搜索引擎. 不过,ElasticSearch却也不仅只是一个全文本搜

es故障节点恢复后加入集群导致删除索引重新出现

es的每个shard下的文件都可以看做一个完整的lucene文件,shard数据目录下的segment文件包含了索引的分片数量,副本数量.es shard可以恢复,就是因为每个shard都包含了一份数据,而且包含了索引的分片数量,副本数量等信息. 有这样一种情形,es集群中的某一个节点坏掉了,接着又删除了集群中的某个索引.坏掉的节点恢复后,重新加入集群,该节点上的shard还是完整的,最终的结果就是,删除的索引又被重新的恢复了.这并不是所期望的结果. es 5.x中该问题已经被解决,es会记录已

运维相关指标数据采集并ES入仓 - 运维笔记

为了进行数字化IT治理,需要对一些应用进程相关指标进行采集并入库.收集到的应用指标数据最好要进行ES入仓,入到Kafka里面,并通过Kibana可视化展示. 需要进行采集的应用进程相关指标如下: ES入库的规范如下: 中文名英文名类型是否必填说明指标名称 indexName CHAR 是指标值 indexValue CHAR 是支持批量指标类别 indexType CHAR 是安全测试运行应用环境指标描述 indexDesc VARCHAR 是指标说明,指标采集数据

ES 大批量写入提高性能的策略

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

ES Client

关于 ElasticSearch的学习参见:ELK | wjcx_sqh 本文分别学习 .Net | Java 下操作 ES: .Net 目前主流的 .Net 客户端有 2 种: PlainElastic.Net Elasticsearch.Net.dll 和 Nest.dll PlainElastic.Net 简单了解即可,具体参见:https://www.cnblogs.com/eggTwo/p/4039779.html Elasticsearch.Net + Nest 直接在 Nuget

ES大批量写入提高性能的策略

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

es概念一句话简介和注意点

1.elasticsearch是什么? 一个实时分布式搜索(全文or结构化)和分析引擎,面向文档(document oriented) 2.主节点(Master Node)职责? 负责集群中的操作(如索引创建删除), 跟踪哪些节点是集群的一部分,并决定哪些分片分配给数据节点负责处理集群的状态并广播到其他节点, 并接收其他节点的确认响应 mark:主节点不接受客户端的请求:创建 / 删除索引的请求只能被Master节点处理 3.数据节点(Data Node)职责? 存储分片数据和执行数据相关操作

ES查询实例

注:转载自https://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html 作者:叶剑锋 elasticsearch 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL).由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式.DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式.这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json

ES[7.6.x]学习笔记（三）新建索引

与ES的交互方式与es的交互方式采用http的请求方式,请求的格式如下: curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>' 是请求的方法,比如:GET.POST.DELETE.PUT等. 协议:http或者https. 主机地址. 端口 API的路径.比如查看集群状态:/_cluster/stats. <QUER

一周一个中间件-ES搜索引擎

---toc: truetitle: 一周一个中间件-ES搜索引擎date: 2019-09-19 18:43:36tags: - 中间件 - 搜索引擎--- ## 前言 > 在众多搜索引擎中,solr,es是我所知道其他公司最为广泛使用的中间件.他可以解决你复杂的搜索需求.当你需要在大量数据的情况下搜索一下关键字,使用mysql的like查询是非常缓慢的,而es可以做到近实时的搜索. ## 背景> 我们公司最近对我们的fungo的游戏,用户,文章提出了更加复杂的搜索要求,要求对指定的关键字进

ES搜索引擎-一篇文章就够了

toc: true title: 一周一个中间件-ES搜索引擎 date: 2019-09-19 18:43:36 tags: - 中间件 - 搜索引擎前言在众多搜索引擎中,solr,es是我所知道其他公司最为广泛使用的中间件.他可以解决你复杂的搜索需求.当你需要在大量数据的情况下搜索一下关键字,使用mysql的like查询是非常缓慢的,而es可以做到近实时的搜索. 背景我们公司最近对我们的fungo的游戏,用户,文章提出了更加复杂的搜索要求,要求对指定的关键字进行相似度匹配. 例如搜索

ES系列(七)：多节点任务的分发与收集实现

我们知道,当我们对es发起search请求或其他操作时,往往都是随机选择一个coordinator发起请求.而这请求,可能是该节点能处理,也可能是该节点不能处理的,也可能是需要多节点共同处理的,可以说是情况比较复杂. 所以,coordinator的重要工作是,做请求分发与结果收集.那么,如何高性能和安全准确地实现这一功能则至关重要.而这,也许诸君各有思路,孰优孰劣不访一起来探讨探讨! 1. 请求分发的简单思路我们这里所说的请求分发,一般是针对多个网络节点而言的.那么,如何将请求发往多节点,并在

ES 客户端 RestHighLevelClient Connection reset by peer 亲测有效 2022-11-05

导读最新公司ES集群老出现连接关闭,进而导致查询|写入ES时报错,报错日志显示如下 [2m2022-10-23 14:13:10.088[0;39m - [31mERROR[0;39m - [35m[NONE][NONE][NONE][0][1584065372948234240][0;39m - [2m[XNIO-1 task-3][0;39m - [36mcom.mall.search.service.EsRestService:235[0;39m [2m:[0;39m 添加文档失败:{}

Elasticsearch——Search的基本介绍

Elasticsearch最常用的方法莫过于查询了.Es支持以URI请求参数或者请求体的方式进行查询. 查询范例 Elasticsearch支持对多索引以及多类型进行查询. 比如,下面对某个特定索引的所有类型执行查询,查询user为kimchy的所有类型的文档: $ curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/_search?q=user:kimchy' 也可以指定某个特定的类型: $ curl -XGET 'http://localhost:9200/t

elasticsearch 查询（match和term）

elasticsearch 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL). 由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式. DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式. 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部分,并不是可以直接黏贴复制进去使用的.一般要在外面加个query为key的机构. match 最简

elasticsearch 文档

elasticsearch 文档文档格式索引中最基本的单元叫做文档 document. 在es中文档的示例如下: { "_index": "questions", "_type": "baichebao", "_id": "4", "_score": 1, "_version" : 1, "_source": { "

Jmeter简单测试elasticsearch服务器

入门知识: Jmeter是一个非常好用的压力测试工具. Jmeter用来做轻量级的压力测试,非常合适,只需要十几分钟,就能把压力测试需要的脚本写好. 顾名思义:压力测试,就是被测试的系统,在一定的访问压力下,看程序运行是否稳定/服务器运行是否稳定(资源占用情况) 比如: 2000个用户同时到一个购物网站购物,这些用户打开页面的速度是否会变慢,或者网站是否会奔溃做压力测试,一般要使用工具, 人工是没办法做的. 最常用的工具是LoadRunner, 但是LoadRunner毕竟是收费软件

Loggly：提高ElasticSearch性能的九个高级配置技巧

Loggly日志管理服务在其很多核心功能里使用ElasticSearch作为搜索引擎.Jon Gifford在其文章“ElasticSearch vs Solr”中指出,日志管理领域对搜索技术有了更高的要求.总的来说,它必须能够: 可靠地进行大规模实时索引-对我们来说,每秒处理10万条以上日志数据: 高性能.可靠地处理同一索引上的高并发搜索请求. 当我们搭建Gen2日志管理服务时,我们对ElasticSearch的各项配置信息进行了反复研究,以便能获得索引和搜索的最高性能.不幸的是,这些配置项散

ElasticSearch入门知识扫盲

ElasticSearch 入门介绍 tags: 第三方 lucene [toc] 1. what Elastic Search(ES)是什么全文检索和lucene 全文检索优点:高效,准确,分词全文检索允许用户输入一些关键字,从数据层中查找到所需要的信息全文检索和数据库"LIKE"语句相比,远比数据库的开销小,因为检索过程全部从通过检索文件完成,因此效率非常高. 在全文检索领域,用户输入的搜索信息叫做关键字,而全文检索系统把海量信息按照这些关键字进行结构化处理,把文章打散成

ElasticSearch Index 速度优化（官方翻译）

使用Bulk请求进行Index Bulk请求将产生比单文档index请求有更好的性能.至于Bulk请求中文档数量的大小,建议使用单一节点单一分片进行测试,先试试看100个,然后200个,然后400这样,每次进行翻倍测试,只要速度稳定了,也就是最合适的大小了.但是要注意一下,并不是速度最合适了就OK,因为每次请求总的大小要进行一下控制.并发发送的时候,ES内存压力会很大,一定要避免每次请求超过几十兆,即便是这样插入的性能更好(这个我踩过坑,我这测试超过10M,ES就不接受请求,直接拒绝了). 使用

ES 7.X post请求

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