应用背景: 1.当你的数据量过大,而你的索引最初创建的分片数量不足,导致数据入库较慢的情况,此时需要扩大分片的数量,此时可以尝试使用Reindex. 2.当数据的mapping需要修改,但是大量的数据已经导入到索引中了,重新导入数据到新的索引太耗时:但是在ES中,一个字段的mapping在定义并且导入数据之后是不能再修改的, 所以这种情况下也可以考虑尝试使用Reindex. Reindex: ES提供了_reindex这个API.相对于我们重新导入数据肯定会快不少,实测速度大概是bulk导入数据

目录 1 什么是数据建模? 2 如何对 ES 中的数据进行建模 2.1 字段类型的建模方案 2.2 检索.聚合及排序的建模方案 2.3 额外存储的建模方案 3 ES 数据建模实例演示 3.1 动态创建映射关系 3.2 手动创建映射关系 3.3 新增需求 - 添加大字段 3.4 解决大字段带来的性能问题 3.5 mapping中字段的常用参数 3.6 mapping 设置小结 4 ES 数据建模最佳实践 4.1 如何处理关联关系 4.2 避免太多的字段 4.3 避免正则查询 4.4 避免空值引起的

本地ES集群数据通过_reindex方式迁移到腾讯云服务器(亲测有效) 随着业务量的增加,本地的ES集群服务器性能和磁盘空间有点不够使用,项目组考虑使用腾讯云服务器,以下是我测试的使用_reindex方式迁移ES数据的具体步骤. 1.在腾讯云的ES上建立新索引 可根据业务需求,自行删减mappings无用的字段,更改字段类型和settings的设置,重新设置新索引. PUT /test1 { "mappings" : { "properties" : { "

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

使用json文件可以给es中导入数据,10万条左右的数据可以一次导入,数量太大时导入就会报错.大数量的到导入还是需要用bulk方式. accounts.json文件格式如下: {"index":{"_id":"1"}} {"title":"learn es","content":"work hard"} {"index":{"_id&qu

如何通过FILEBEAT,LOGSTASH,ES,KIBNA实现数据的采集总体参考网址:https://www.olinux.org.cn/elk/1157.html官方网址:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/6.2/filebeat-getting-started.html 第一步 启动ES,ES的安装请自行百度第二步 启动LOGSTASH,LOGSTASH的安装请自行百度启动命令../bin/logstash -f logstash

es定期删除数据 1.定期删除索引 使用sentinl报警后,会产生大量如下索引,虽然不占空间,但时间久了也不好,故写个脚本定期删除 脚本如下: 1 #!/bin/bash 2 #只保留5天内的日志索引 3 LAST_DATA=`date -d "-5 days" "+%Y.%m.%d"` 4 #删除上个月份所有的索引 5 curl -XDELETE 'http://10.139.xx.xx:9200/*-'${LAST_DATA}'' 再在设置一个定时策略即可 1

es中插入数据 学习了:https://www.imooc.com/video/15769/0 分为指定Id和自动生成Id两种: 1,指定Id使用PUT操作 PUT http://127.0.0.1:9200/people/man/1 { "name":"stono", "country":"China", "age":111, "date":"1999-11-11"

关于OpenSL ES播放音频数据的一个奇怪的问题 Author:lihaiping1603@aliyun.com 最近用业余时间做了一个android平台的播放器sdk,其中视频用的opengl es,音频用的opensl es 做渲染,其中整个播放器在音视频同步的过程中,使用的视频同步到音频的方式,以音频作为主时钟. 今天在测试的过程中发现一个奇怪的问题,我音频数据的填充,使用了单独的音频线程,这其中的实现,主要参考ijk的实现代码和方式. 整个流程方式:我在音频播放的过程中设置的200ms

从es将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本篇主要是将第二步,第一步在<es实战之查询大量数据>中已讲述. csv vs excel excel2003不能超过65536, excel2007及以上版本支持1048576条数据.excel支持的数据量有限,并且生生成文件的速度比较慢. csv具有支持写入量大,文件较小的优点. 故选择csv作为导出文件类型. 导出文件的几种方式: 将数据从es中查询出来,在这个大前提下,对比导出文件的速度. 由前端处理 直接将数据返回给前端,

当我们使用ES批量插入数据的时候,一般会这样写代码: from elasticsearch import Elasticsearch,helpers es =Elasticsearch(hosts=[{'host':'localhost','port':9200}]) def gendata(): mywords =['foo','bar','baz'] for word in mywords: yield {"_index":"mywords","_ty

es集群迁移,大规模迁移过程中,比如我们以当天时间做索引,在新的es集群会存在和老的es集群一样的索引文件名,这个时候用snapshot恢复数据会出现冲突问题.这里我们可以用reindex api来解决: 这里有两种方式使用 1.先在原来的es集群将迁移当天的索引文件名reindex,然后做快照,然后用快照恢复重命名的快照,然后重新reindex恢复 2.先在原来的es集群做快照,然后在新es集群做当日索引文件reindex,然后删除新生成的索引文件,然后从snapshot恢复当日索引文件,然后

Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎,每个索引都可以有多个分片,用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引,解决单个索引数据量过大导致的性能问题,另外每个shard还可以配置多个副本,来保证高可靠以及更好的抗并发的能力. 将一个索引切分成多个shard,大多数时候是没有问题的,但是在es里面如果索引被切分成多个shard,在使用group进行聚合时,可能会出现问题,参见官网文档 先了解ES 聚合的核心概念:桶(bucket)和指标(metric) 桶(bucket): 满足特定条件

简单的: 核心代码 //发送请求 ReindexRequestBuilder builder=ReindexAction.INSTANCE.newRequestBuilder(client).sourse(oldindex).destination(newindex); 解释: 1.cilent需要自行创建 2.sourse中是要迁移的索引名称 3.destination中是要迁移到的新索引名称. 延伸: 在此基础上还可以继续 .setSlices(3).refresh(true) 可以定义切片

第一步:首先要保证网络是通的,很多公司里子网遍布,要和运维和工程侧同事确认好网络是通的,es的地址可以通过curl es地址的方式测试一下. 第二步:下载需要的jar包,必须的是es-hadoop的包,可以在https://www.elastic.co/cn/downloads/下载,其他可能还需要,如果没有就等报错然后百度查吧.... 下载以后要传到hdfs一个地址,否则无法在hive中添加,用hdfs dfs -put命令. 第三步:在hive中添加jar包,ADD JAR hdfs://n

前言 加入新公司的第二个星期的星期二 遇到另一个项目需要技术性支持:验证es多集群的数据备份方案,需要我参与验证,在这个项目中需要关注到两个集群的互通性.es集群是部署在不同的k8s环境中,K8s环境未必可以互相通信.在这个过程中也遇到很多问题,关关难过关关过. 因为是新入职的公司的第一个完成的任务,特记录如下 环境 k8s版本:1.18.3 es版本:7.8 logstash版本:7.8 ceph: s3 验证方案 -方案1 : logstash 方案2: ceph s3 s3 操作:http

# 添加mapping: url -X POST 'http://127.0.0.1:9200/indexName/typeName/_mapping?pretty' -d '{ "typeName": { "properties": { "number": { "type": "string", "index": "not_analyzed" } } } }' #

上篇讲到了ES和Head插件的环境搭建和配置,也简单模拟了数据作测试 本篇我们来实战从MYSQL里直接同步数据 一.首先下载和你的ES对应的logstash版本,本篇我们使用的都是6.1.1 下载后使用logstash-plugin install logstash-input-jdbc 命令安装jdbc的数据连接插件 二.新增mysqltoes.conf文件,配置Input和output参数如下,连接jdbc按照规则同步指定的数据到es 大家注意这里的配置有很多种用法,包括同步时间规则和最后更

使用logstash同步MySQL数据到ES 版权声明:[分享也是一种提高]个人转载请在正文开头明显位置注明出处,未经作者同意禁止企业/组织转载,禁止私自更改原文,禁止用于商业目的. https://blog.csdn.net/u010887744/article/details/86708490 概述: 在生成业务常有将MySQL数据同步到ES的需求,如果需要很高的定制化,往往需要开发同步程序用于处理数据.但没有特殊业务需求,官方提供的logstash就很有优势了. 在使用logstash我们

一.实现说明 OpenSL ES的录音要比播放简单一些,在创建好引擎后,再创建好录音接口基本就可以录音了.在这里我们做的是流式录音,所以需要用至少2个buffer来缓存录制好的PCM数据,这里我们可以动态创建一个二维数组,里面有2个buffer,然后每次录音取出一个,录制好后再写入文件就可以了,2个buffer依次来存储PCM数据,这样就可以连续录制流式音频数据了,二维数组里面自己维护了一个索引,来标识当前处于哪个buffer录制状态,暴露给外部的只是调用方法而已,细节对外也是隐藏的. 二.编码

问:建模要从一个限界上下文中来建模,是否可以简单的把几张表进行笛卡尔乘积方式的平铺? 答:不能,原因之一,数据量会急剧增长:原因之二,这样的平铺是毫无意义的,必须要定义一个维度,在这个维度上根据需求约定某个粒度,然后从这个维度粒度进行建模.这个模型 中的 其他属性是和这个粒度是一样的(这点非常重要).当然了这个模型不一定要满足数据库设计的第二范式的,也就说可以冗余一些数据的,但是必须从这个维度引出的属性: 举个例子:两张表A和B,关系是A一对多B,如果根据B的维度粒度来建模,那么这个模型的主键应