本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/AAkVdzmkgdBisuQZldsnvg 英文原文:https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-part-2 作者:Adam Vanderbush 译者:杨振涛 目录 预索引数据 映射 避免使用脚本 强制合并只读索引 Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBOX在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列的第二篇,主要介绍了索引预处理…

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/qwkZKLb_ghmlwrqMkqlb7Q英文原文:https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-5-0-ultimate-guide作者:Adam Vanderbush译者:杨振涛 目录 文档建模 全局序列号和延迟 多代关系 为文件系统缓存分配内存 Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBOX在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列…

最近把搜索后端从AWS cloudsearch迁到了AWS ES和自建ES集群.测试发现search latency高于之前的benchmark,可见模拟数据远不如真实数据来的实在.这次在产线的backup ES上直接进行测试和优化,通过本文记录search调优的主要过程. 问题1:发现AWS ES shard级别的search latency是非常小的,符合期望,但是最终的查询耗时却非常大(ES response的took), 整体的耗时比预期要高出200ms~300ms. troublesh…

1.关闭SELINUX功能1.1 修改配置文件,使关闭SELINUX永久生效sed 's#SELINUX=enforcing#SELINUX=disables#g' /etc/selinux/config ===>重启系统生效1.2临时关闭SELINUX[root@hadoop01 xningge]# setenforceusage: setenforce [ Enforcing | Permissive | 1 | 0 ] ===>数字0表示Permissive 即警告提示,不会阻止操作,相…

转载 http://www.cnblogs.com/hseagle/p/6015245.html 该es调优版本可能有低,但是思想主体不变,不合适的参数可以自己找最新的版本相应的替代,或者增删 elasticsearch性能调优 集群规划 独立的master节点,不存储数据, 数量不少于2 数据节点(Data Node) 查询节点(Query Node),起到负载均衡的作用 Linux系统参数配置 文件句柄 Linux中,每个进程默认打开的最大文件句柄数是1000,对于服务器进程来说,显然太小,…

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是…

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下…

所有的修改都可以在elasticsearch.yml里面修改,也可以通过api来修改.推荐用api比较灵活 1.不同分片之间的数据同步是一个很大的花费,默认是1s同步,如果我们不要求实时性,我们可以执行如下: $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/' -d '{ "settings" : { "index" : { "refresh_interval":"60s" } } }'…

简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧.XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器.它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据.构造一个使用XGBoost的模型十分简单.但是,提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结).这个算法使用了好几个参数.所以为了提高模型的表现,参数的调整十分必要.在解决实际问题的时候,有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数?这些参数要调到什么值,才能达到理想的输出?这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读.在…

[活动]Elasticsearch Service免费体验馆>>Elasticsearch Service新用户特惠狂欢低至4折>>Elasticsearch Service企业上云特惠>> [腾讯云Elasticsearch Service]高可用,可伸缩,云端全托管.集成X-Pack高级特性,适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ​ Elasticsearch(以下简称ES)是近年来炙手可热的开源分布式搜索分析引擎,通过简单部署,就可以轻松实现日志实时分析.全文检…

1.fielbeat的组件架构-看出层次感 2.工作流程:每个harvester读取新的内容一个日志文件,新的日志数据发送到spooler(后台处理程序),它汇集的事件和聚合数据发送到你已经配置了Filebeat输出. 参考:https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/52688636 3.安装配置 tar xvf filebeat--linux-x86_64.tar.gz cp /usr/local/src/filebeat--linux-x…

elasticsearch性能调优 集群规划 独立的master节点,不存储数据, 数量不少于2 数据节点(Data Node) 查询节点(Query Node),起到负载均衡的作用 Linux系统参数配置 文件句柄 Linux中,每个进程默认打开的最大文件句柄数是1000,对于服务器进程来说,显然太小,通过修改/etc/security/limits.conf来增大打开最大句柄数 * - nofile 65535 虚拟内存设置 max_map_count定义了进程能拥有的最多内存区域 sysc…

ELASTICSEARCH 性能调优建议 创建索引调优 1.在创建索引的使用使用批量的方式导入到ES. 2.使用多线程的方式导入数据库. 3.增加默认刷新时间. 默认的刷新时间是1秒钟,这样会产生太多小的SEGMENT,导致未来的合并压力,如果调整这个大小,会导致实时性的降低. 默认1秒钟,就是创建在插入后一秒钟创建索引,如果设置30秒,那么每隔30秒将缓存的数据写一个内存的SEGMENT,让es可以搜索到. 4.在初始导入的时候,禁止刷新和复制. 如果在需要导入大量数据时,应该禁止刷新,将 i…

因为总是看到很多同学在说Elasticsearch性能不够好.集群不够稳定,询问关于Elasticsearch的调优,但是每次都是一个个点的单独讲,很多时候都是case by case的解答,本文简单梳理下日常的Elasticsearch使用调优,以下仅为自己日常经验之谈,如有疏漏,还请大家帮忙指正. 一.配置文件调优 elasticsearch.yml 1.内存锁定 bootstrap.memory_lock:true允许JVM锁住内存,禁止操作系统交换出去. 2.zen.discovery…

XGBoost:参数解释:https://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46711047 机器学习系列(11)_Python中Gradient Boosting Machine(GBM)调参方法详解:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 xgboost 调参经验:https://blog.csdn.net/u010414589/article/details/51…

<Kafka权威指南>读书笔记-操作系统调优篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 大部分Linux发行版默认的内核调优参数配置已经能够满足大多数应用程序的运行需求,不过还是可以通过调整一些参数来进一步提升Kafka的性能.这些参数主要与虚拟内存,网络子系统和用来存储日志片段的磁盘挂在点有关.这些参数一般配置在“/etc/sysctl.conf” 文件里,不过在对内核参数进行调整时,最好参考官方提供的操作系统文档. 一.虚拟内存 一般来说,Linux的虚拟内存会根…

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets…

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets…

吞吐量是指,应用程序的TPS: 每秒多少次事务,QPS: 每秒多少次查询等性能指标. 吞吐量调优就是减少垃圾收集器消耗的CPU周期数,从而将更多的CPU周期用于执行应用程序. CMS吞吐调优 CMS包括Minor GC所带来的开销应该小于10%,如果垃圾收集的开销在3%或更少,说明通过调优吞吐量,提升性能的空间就极其有限了. 可用的调优方法如下: 1. 增大新生代空间,以降低Minor GC频率,减少CPU周期占用: 2. 增加老年代空间,以降低CMS频率,并可以减少老年代内存碎片: 3. 优化…

延迟指服务器处理一个请求所花费的时间,单位一般是ms.s. 本文主要讲降低延迟可以做的服务器端JVM优化. JVM延迟优化 新生代 新生代大小决定了应用平均延迟 如果平均Minor GC持续时间大于应用程序平均延迟性要求,可以适当减小新生代空间大小: 如果Minor GC频率大于应用程序平均延迟性要求,可以适当增大新生代空间: 老年代 老年代大小决定了应用最差延迟 FullGC频率大于应用程序最大FullGC频率要求,可以适当增大老年代空间大小: FullGC持续时间大于应用程序最差延迟性要求,…

概述:JVM性能调优没有一个非常固定的设置,比如堆大小设置多少,老年代设置多少.而是要根据实际的应用程序的系统需求,实际的活跃内存等确定.正文: JVM调优工作流程 整个调优过程是不断重复的一个迭代,后面的步骤有可能影响前面的配置,可能需要重新调优. 应用程序的系统需求 确定应用程序的系统需求是性能调优的基础,后面的调优都会依赖这个要求.一个应用不会无休止地调优下去. 1.可用性 2.可管理性 3.启动时间 4.吞吐量 TPS: 每秒多少次事务 QPS: 每秒多少次查询 5.延迟 比如关键请求必…

OS 1.CPU 用户态时间(us):cpu执行应用代码所占时间的百分比. 内核态时间(sy):cpu执行内核代码所占时间的百分比,系统态时间与应用相关. 空闲时间(id):cpu空闲时间百分比.空闲可能的原因: 1.应用被同步原语阻塞.等待锁释放 2.应用等待某些东西,例如:查询数据库并等待返回结果 3.应用的确无所事事 运行队列(r):所有正在运行和就绪状态(一旦有可用cpu就可以运行)的线程数.该数据最好小于或等于CPU个数,否则性能就可能会下降.如果长时间运队列过长,则可能是系统过载.…

cassandra自带测试工具cassandra-stress.nodetool proxyhistograms可以在多个节点运行,发现最慢的协调节点.nodetool tablehistograms可以查看特定表的性能. 利用tracing去跟踪某个特定表和相关查询.可以知道每个查询涉及的客户端和节点之间的通信和每一步的时间.设置tracing,可以使用cqlsh设置 TRACING ON,然后查询,再TRACING OFF.也可以通过驱动去查询tracing的结果.nodetool setr…

How To Elasticsearch默认是提供了一个非常简单的即开即用体验.用户无需修改什么配置就可以直接使用全文检索.结果高亮.聚合.索引功能. 但是想在项目中使用高性能的Elasticsearch,有几方面优化方法最好掌握. 本文就是为了引导如何优化. 常规建议 不要一次返回太大量的搜索结果集 Elasticsearch设计作为一个搜索引擎,非常擅长返回匹配的查询结果.但是,它并不合适像数据库一样,把整个document作为查询结果返回.如果非要这样做,最好还是使用Scroll这个接口来…

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…

ElasticSearch 2 (12) - Shard数调优(ElasticSearch性能) 摘要 当创建一个索引的时候,我们经常会面对一个问题:要为索引分配多少个shard?多少个replica?对于这个问题,仍然没有明确的统一答案,但是本文会给出一些引导,方便在实施ElasticSearch时给出合适的Shard和Replica数. 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 什么是一个Shard? Shard就是一个Lucene Index,参照文…

ElasticSearch 2 (11) - 节点调优(ElasticSearch性能) 摘要 一个ElasticSearch集群需要多少个节点很难用一种明确的方式回答,但是,我们可以将问题细化成一下几个,以便帮助我们更好的了解,如何去设计ElasticSearch节点的数目: 打算处理多少数据? 打算处理多少搜索请求? 请求的复杂度是怎样? 每个节点有多少资源数? 打算建立多少索引,支持多少应用? 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 一个集群解决所…

一.简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索. 实时分析的分布式搜索引擎. 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据. 使用案例: 维基百科使用Ela…

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…

<Elasticsearch 权威指南>中文版 序言 前言 基础入门 深入搜索 处理人类语言 聚合 地理位置 数据建模 管理.监控和部署…