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…