JDBC River parameters Jörg Prante edited this page on 23 Jan 2014 · 3 revisions Pages 15 Home Bulk indexing How bulk indexing is used by the JDBC river JDBC plugin feeder mode as an alternative to the deprecated Elasticsearch River API JDBC River par…

官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs.html 1.添加文档 1.1.指定文档ID PUT blog/_doc/ { "title":"1.VMware Workstation虚拟机软件安装图解", "author":"chengyuqiang", "content":"1.VMware…

https://zhaoyanblog.com/page/1?s=elasticsearch 监控每个节点(jvm部分) 操作系统和进程部分 操作系统和进程部分的含义是很清楚的,这里不会描述的很详细.他们列出了基本的资源统计,例如CPU和负载.操作系统部分描述了整个操作系统的情况,进程部分只是描述了Elasticsearch的JVM进程的使用情况. 这显然是很有用的统计, 但是往往会被忽视,一些统计包括如下部分: >CPU>负载>内存使用情况>swap使用情况>打开文件句柄数…

路由一个文档到一个分片中 当索引一个文档的时候,文档会被存储到一个主分片中. Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢?当我们创建文档时,它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢? 首先这肯定不会是随机的,否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了.实际上,这个过程是根据下面这个公式决定的: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 是一个可变值,默认是文档的 _id ,也可…

在ES执行分布式搜索时,分布式搜索操作需要分散到所有相关分片,若一个索引有3个主分片,每个主分片有一个副本分片,那么搜索请求会在这6个分片中随机选择3个分片,这3个分片有可能是主分片也可能是副本分片,然后收集所有分片的查询结果.所以ES的搜索过程分为两个阶段,Query阶段和Fetch阶段:ES有两种搜索类型:query_then_fetch,dfs_query_then_fetch. 1.Query阶段 1)转发请求.在Query阶段客户端向ES节点发送,搜索请求,Coordinate节点接受…

因为ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.Lucene的索引有个难以克服的限制,导致Elasticsearch的单个分片存在最大文档数量限制,一个索引分片的最大文档数量是20亿.亲测.…

1.利用客户端操作Document文档数据        1.1 创建一个文档(创建数据的过程,向表中去添加数据)            请求方式:Post    请求地址:es所在IP:9200/索引库/Type/文档ID(可给可不给,代表唯一标识,如果不给则会生成默认的字符串)            请求体 { , "title":"Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目", "content":"…

1. 文档写入 # create document. 自动生成 _id POST users/_doc { "user" : "shenjian", "post_date" : "2022-08-07T14:12:12", "message" : "trying out Kibana" } # 创建指定ID文档,存在则替换 POST users/_doc/1 { "user&q…

原文:http://stackoverflow.com/questions/14580752/elasticsearch-gives-different-scores-for-same-documents 由于每个shard是一个独立的lucene 实例,所以TF/IDF也是独立计算的,每个分片的文章数量不同 如果两个相同内容落在了不同分片上,完全可能给出不同的评分 所以确保每个分片上有足够多的文章来减少评分在这种差异上的干扰 本地进行score的测试的时候,可以用单分片 + 0 备份来避免干扰…

0.添加一个索引 curl -i -XPUT http://172.31.250.16:10004/test_index/user/1 -d '{ "name": "小明", "email": "[email protected]", "tags": ["like","walk","football"] }' 1.查询所有索引 curl -XGET…