本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变

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

郑昀 创建于2014/10/30 最后更新于2014/10/31   一)选型:Shib+Presto 应用场景:即席查询(Ad-hoc Query) 1.1.即席查询的目标 使用者是产品/运营/销售运营的数据分析师: 要求数据分析师掌握查询SQL查询脚本编写技巧,掌握不同业务的数据存储在不同的数据集市里: 不管他们的计算任务是提交给 数据库 还是 Hadoop,计算时间都可能会很长,不可能在线等待: 所以, 使用者提交了一个计算任务(PIG/SQL/Hive SQL),控制台告知任务已排队,给

Solr与ES(ElasticSearch)对比 搜索引擎选择: Elasticsearch与Solr 搜索引擎选型调研文档 Elasticsearch简介* Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎.它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据. 它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将这三者进行组合. Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎,可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框

一.前言 本系列文章最终目标是为了快速搭建一个简易可用的搜索服务.方案并不一定是最优,但实现难度较低. 二.背景 近期公司在重构老系统,需求是要求知识库支持全文检索. 我们知道普通的数据库 like 方式效果及性能都不好,所以另寻出路,确定通过 Elasticsearch (下文简称「 ES 」)搜索引擎实现. 三.技术选型 因公司之前购买了阿里云的ES服务且版本为 5.5.3 ,下文选用的技术框架均基于此版本. ① Elasticsearch 5.5.3 一个基于Lucene的搜索服务器,提供

1. 背景 我们的技术栈包括了Java..NET.Node.js等,并且采用了分布式的技术架构,系统性能管理.问题排查成本越来越高. 2. 基本诉求 针对我们的情况,这里列出了选型的主要条件,作为最终判断依据 基本条件: 多平台探针(Java..NET Core.Node.js) 无侵入的探针部署方式 探针对应用性能和高可用影响小 服务端高可用,服务端不可用时,客户端无影响 3. 主要选项 主流的调用链追踪项目有Pinpoint.Zipkin.Skywalking.CAT 3.1. Pinpoi

转自:http://blog.csdn.net/jameshadoop/article/details/44905643 搜索引擎选择: Elasticsearch与Solr 搜索引擎选型调研文档 Elasticsearch简介* Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎.它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据. 它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将这三者进行组合. Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上

转:http://www.dataguru.cn/article-11094-1.html 曾勇(Medcl),Elastic 工程师与布道师,2015 年加入 Elastic 公司.加入 Elastic 之前,在搜索和运维等方面积累了超过七年的经验.Elasticsearch 国内首批用户,自 2010 年起就开始接触 Elasticsearch,是 ES 中文社区发起人,也是 Elastic 在中国的首位员工. 我最早是从 2010 年 3 月开始接触 Elasticsearch ,后面在

es站内站内搜索笔记(一) 第一节: 概述 使用elasticsearch进行网站搜索,es是当下最流行的分布式的搜索引擎及大数据分析的中间件,搜房网的主要功能:强大的搜索框,与百度地图相结合,实现地图找房,包括前台模块和后台模块. elasticsearch + mysql +kafka实现站内搜索引擎 elasticsearch +nginx实现负载均衡 elk(elasticsearch +logstach+kibana)实现网站分析流量统计 网站技术: springboot+mysql+

目前分布式链路追踪系统基本都是根据谷歌的<Dapper大规模分布式系统的跟踪系统>这篇论文发展而来,主流的有zipkin,pinpoint,skywalking,cat,jaeger等. 本次APM系统选型主要对比pinpoint和skywalking.直接否定了zipkin和cat.因为zipkin和cat对代码有一定的侵入性,这是我不能接受的.而pinpoint和skywalking都是基于字节码注入技术,可以做到完全的代码无侵入.对现有系统的改造极小. 1,社区比较 skywalking

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/u013047584/article/details/80869130 接触ElasticSearch一段时间了,前期调研.项目接入.数据同步.列表查询这些阶段都已经经历了,但是ES在脑海中的整体映像还是模模糊糊,做个梳理,认真地思考一下ElasticSearch中模糊的思维. 前提: 如图,是从github上学习到了,宏观总结阶段的流程化思

MySQL 到 ES 数据实时同步技术架构 我们已经讨论了数据去规范化的几种实现方式.MySQL 到 ES 数据同步本质上是数据去规范化多种实现方式中的一种,即通过"数据迁移同步"构建高效数据应用,解决规范化数据复杂查询的效率问题.本节我们分享下"MySQL 到 ES 数据迁移同步"项目时可选的比较常见的两种技术架构,通过比较他们的优缺点和应用场景给读者后续架构选型时提供一些思路. 为什么是 MySQL MySQL 在关系型数据库历史上并没有特别优势的位置,Orac

实战 案例使用 背景 ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟,可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案:主要设计组件及架构如下: 而新一代日志监控选型如ClickHouse.StarRocks特别是近年来对ELK地位发起较大的挑战,不乏有许多的大公司如携程,快手已开始把自己的日志解决方案从 ES 迁移到了 Clickhouse,将日志从ES迁移到ClickHouse可以节省更多的服务器资源,总体运维成本更低,优化日志查询性能提升了查询速度,特别是当用户在紧急排障的时候,这种查询速度的成倍提升,

0x00 - 前言 之前做一些移动端的AR应用以及目前看到的一些AR应用,基本上都是这样一个套路:手机背景显示现实场景,然后在该背景上进行图形学绘制.至于图形学绘制时,相机外参的解算使用的是V-SLAM.Marker-Based还是GPS的方法,就不一而足了. 所以说要在手机上进行现实场景的展现也是目前AR应用一个比较重要的模块.一般来说,在移动端,基本上都是使用OpenGL ES进行绘制.所以我们优先考虑使用OpenGL ES进行相机的绘制.当然,有些应用直接利用iOS的UIImage进行相机

[TOC] 背景概述 在OpenGL绘制图形时,可能需要绘制多个并不相连的图形.这样的情况下这几个图形没法被当做一个图形来处理.也就需要多次调用 DrawArrays 或 DrawElements. 如果图形很多,可能会需要用一个循环来调用: for (int i = 0; i < num_objects; i++) { glDrawArrays(GL_TRIANGLES, object[n]->first_vertex, object[n]->vertex_count); } 每一次调

最近打算用C#实现一个基于文件的EventStore. 什么是EventStore 关于什么是EventStore,如果还不清楚的朋友可以去了解下CQRS/Event Sourcing这种架构,我博客中也有大量介绍.EventStore是在Event Sourcing(下面简称ES)模式中,用于存储事件用的.从DDD的角度来说,每个聚合根在自己的状态发生变化时都会产生一个或多个领域事件,我们需要把这些事件持久化起来.然后当我们需要恢复聚合根的最新状态到内存时,可以通过ES这种技术,从EventS

这个最佳实践是我目前人在做的一个站点,主要功能: oauth登录 发布文章(我称为"片段"),片段可以自定义一些和内容有关的指标,如“文中人物:12”.支持自定义排版.插图.建立相册. 多个片段可以组织在一起,形成"事件". 任意事件.片段都可以互相标记因果关系. 可以follow事件或者他人. 事件和片段模糊搜索. 我对目前前端框架的观点已在另一篇文章中讲过,这里只介绍一下目前实践的情况. 使用requirejs做模块化,上线时用r.js打包. 使用avalon做

ES 总结: es 是基于lucene的, 是java 实现的, 很多概念和lucene是相同的 索引-- 对应数据库的表,mongoDB中的集合 文档,由字段组成, 一个字段可以出现多次. 字段,其类型可以是任意的, 也可以是复合的, 注: 不同类型的同名字段不能设置为不同类型. 分片:每个分片是一个独立的lucene实例, 一个独立的jvm, 一个索引的数据可以有多个 分片组成---- 数据量大的时候, 通常都是这样的, 而且每个分片都是位于集群不同的节点上. 分片的大小是不能控制的, 但是

测试背景   因为ES(ElasticSearch)前段时间查询效率有点慢,技术小组对索引做了一些改动,因此需要测试一下修改后的查询效率,跟之前的结果做一下对比,所以有了这次测试.   需求简述   本文主要是分享一下我做测试的一些过程和思考,这里的需求不理解不影响阅读下文. 只测试通过车辆查询的一种场景,不考虑二次识别. 亿左右).测试的时段选择(一周.半月.一月.三月.半年.一年及全部数据) 测试的卡口选择全部. 条数据中随机抽取,另外,90%的查询为有号牌查询,10%的查询为无号牌查询.

今天看到了 AngularJs 2.0 版本将基于 TypeScript 构建 的消息.与同事们对 TypeScript 展开了讨论.本文记录一些个人的想法. 理想的 JavaScript 开发模式 其实早在 TypeScript 发布早期的时候,我就已经开始关注这个语言.因为在2012年初时,我需要为 Rafy/OEA 平台选型编写 Web 端自动界面生成框架:Rafy.js.而这个客户端框架需要基于一些流行的 JS 库来进行开发,当时选型的重点就是选择哪一个基础框架. 当时,我期望能找到一种

Jordan Harband 的 ECMAScript 提案“global”现在处于第三阶段.该提案提供了一种新的用于访问全局对象的标准方式. 全局对象的引用 下面是常用的几种引用全局对象的方式: 全局变量: 全局变量 window: 这是经典的全局对象.但是在 Node.js 和 Web Worker 里不可用. 全局变量 self: 在 Web Worker 和一般浏览器中可用.但是 Node.js 不支持.有一些人使用 self 来使得代码能在 Web Workers 和一般浏览器的环境中