一.背景说明 Flink的API做了4层的封装,上两层TableAPI.SQL语法相对简单便于编写,面对小需求可以快速上手解决,本文参考官网及部分线上教程编写source端.sink端代码,分别读取socket.kafka及文本作为source,并将流数据输出写入Kafka.ES及MySQL,方便后续查看使用. 二.代码部分 说明:这里使用connect及DDL两种写法,connect满足Flink1.10及以前版本使用,目前官方文档均是以DDL写法作为介绍,建议1.10以后的版本使用DDL写法

1.安装Elasticsearch数据库 PS:在此之前需首先安装Java SE环境 下载elasticsearch-6.5.2版本,进入/elasticsearch-6.5.2/bin目录,双击执行elasticsearch.bat 打开浏览器输入http://localhost:9200 显示以下内容则说明安装成功 安装head插件,便于查看管理(还可以用kibana) 首先安装Nodejs(下载地址https://nodejs.org/en/) 再下载 elasticsearch-head

使用es-hadoop插件,主要使用elasticsearch-spark-20_2.11-6.2.x.jar 官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/reference.html 关于ES详细的配置参数 大家可以看下面的这个类: org.elasticsearch.hadoop.cfg.ConfigurationOptions sparkstreaming写入ES:   SparkConf conf = n

一.背景说明 需求为从Kafka消费对应主题数据,通过TableApi对数据进行WordCount后,基于DDL写法将数据写入ES. 二.代码部分 说明:代码中关于Kafka及ES的连接部分可以抽象到单独的工具类使用,这里只是一个演示的小demo,后续操作均可自行扩展,如Kakfa一般处理为json格式数据,引入fastjson等工具使用富函数进行格式处理即可. package com.flinksql.test; import org.apache.flink.api.common.funct

前面章节一直在说ES相关知识点,现在是如何实现将爬取到的数据写入到ES中,首先的知道ES的python接口叫elasticsearch dsl 链接:https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py 什么是elasticsearch dsl: Elasticsearch DSL是一个高级库,其目的是帮助编写和运行针对Elasticsearch的查询 安装: pip install elasticsearch-dsl 首先我们在项目文件中新建一个名为m

import pymongo import math from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import time HOST = ['ip:端口'] es = Elasticsearch(HOST,timeout=3600) # 链接ES HOST可以是[ip:端口,ip:端口] 的集群 client = pymongo.MongoClient("") # 链接数据库 db =

前言 最近 TL 分享了下 <Elasticsearch基础整理>https://www.jianshu.com/p/e8226138485d ,蹭着这个机会.写个小文巩固下,本文主要讲 ES -> Lucene 的底层结构,然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理.这是基础理论知识,整理了一下,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助. 一.Elasticsearch & Lucene 是什么 什么是 Elasticsearch ? Ela

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

使用ES的默认配置会使我们在索引不存在于mapping中的字段时,会自动创建. 这无疑会给我们带来困扰. 在我们不想要某个字段被搜索的时候,我们可以在开始关闭动态创建mapping. 执行如下操作: PUT /test_xzy/_mapping/data { "dynamic":false } 然后查看mapping: GET /test_xzy/_mappings/data 得到: { "test_xzy": { "mappings": { &

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

昨天有一个需求,就是想要根据某个网关url做过滤,获取其下面所有的上下文nginx日志:如果直接"query":"https://XXX/YYY/ZZZ"发现有问题,啥也查不出来,后来仁杰指出来需要使用“”括起来,果然这样就变成了前后匹配的模糊查询了.但是继续,我发现如果我指定了字段"query":"request:\"http://XXX/YYY/ZZZ\""就啥也返回不了了:但是如果是换位message

es for apache hadoop(elasticsearch-hadoop.jar)允许hadoop作业(mapreduce.hive.pig.cascading.spark)与es交互. At the core, elasticsearch-hadoop integrates two distributed systems: Hadoop, a distributed computing platform and Elasticsearch, a real-time search an

前言 前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafk

目录 1 服务器的内存 2 服务器的CPU 3 服务器的磁盘 4 集群的网络 5 集群的节点个数 6 JVM的参数设置 7 集群的数据量 8 总结 在生产环境中, 要保证服务在各种极限情况下的稳定和高可用, 所以在部署ES集群时, 需要考虑服务器的内存.CPU.磁盘, 集群的网络.节点个数, 并且要优化JVM的各项参数. 首先从这些方面着手进行部署前的规划. 1 服务器的内存 ES非常消耗内存 -- 不是JVM用到的内存, 而是机器的物理内存, 因为ES在运行期间对JVM Heap(堆内存)的需

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.配置详解 场景描述:MySQL数据表以全量和增量的方式向ElasticSearch搜索引擎同步. 1.下载内容 elasticsearch 版本 6.3.2 logstash 版本 6.3.2 mysql-connector-java-5.1.13.jar 2.核心配置 路径:/usr/local/logstash 新建配置目录:sync-config 1).配置全文 /usr/local/logstash/sync-config/c

前言:首先有这样一个需求,需要统计一篇10000字的文章,需要统计里面哪些词出现的频率比较高,这里面比较重要的是如何对文章中的一段话进行分词,例如“北京是×××的首都”,“北京”,“×××”,“中华”,“华人”,“人民”,“共和国”,“首都”这些是一个词,需要切分出来,而“京是”“民共”这些就不是有意义的词,所以不能分出来.这些分词的规则如果自己去写,是一件很麻烦的事,利用开源的IK分词,就可以很容易的做到.并且可以根据分词的模式来决定分词的颗粒度. ik_max_word: 会将文本做最细粒度

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

ES并发冲突 举个例子,比如是电商场景下,假设说,我们有个程序,工作的流程是这样子的: 读取商品信息(包含了商品库存) 用户下单购买 更新商品信息(主要是将库存减1) 我们比如咱们的程序就是多线程的,所以可能有多个线程并发的去执行上述的3步骤流程 有一个牙膏,库存100件,现在,同时有两个人都过来读取了牙育的数据,然后下单购买了这管牙膏,此时两个线程并发的服务于两个人,同时在进行商品库存数据的修改 总有一个线程是先到的,假设就是线程A ,此时线程A就会先将牙育的库存设置为99件,然后线程B再次将

1.elasticsearch了解多少,说说你们公司es的集群架构,索引数据大小,分片有多少,以及一些调优手段 .2.elasticsearch的倒排索引是什么?3.elasticsearch 索引数据多了怎么办,如何调优,部署?4.elasticsearch是如何实现master选举的?5.详细描述一下Elasticsearch索引文档的过程?6.详细描述一下Elasticsearch搜索的过程?7.Elasticsearch在部署时,对Linux的设置有哪些优化方法?8.lucence内部结