Elasticsearch的javaAPI之percolator percolator同意一个在index中注冊queries,然后发送包括doc的请求,返回得到在index中注冊过的而且匹配doc的query //This is the query we're registering in the percolator QueryBuilder qb = termQuery("content", "amazing"); //Index the query = re…

es的普通查询是通过某些条件来查询满足的文档,percolator则不同,先是注册一些条件,然后查询一条文档是否满足其中的某些条件. es的percolator特性在数据分类.数据路由.事件监控和预警方面都有很好的应用. 第一步是建立名为percolate的索引,包含一个字段message curl -XPUT 'localhost:9200/percolate' -d'{ "mappings":{ "my_type":{ "properties"…

Google为了解决网页索引的增量处理,以及维护数据表和索引表的一致性问题,基于BigTable实现了一个支持分布式事务的存储系统.这里重点讨论这个系统的分布式事务实现,不讨论percolator中为了支持增量计算而实现的Notifications机制. 该系统基于BigTable,支持snapshot isolation隔离级别,这个隔离级别不在ANSI定义的隔离级别范围内.简单来说,就是一个事务看到的是一个stable的数据库的快照.快照隔离相对于可串行化隔离级别的优点是更高的读性能,不需要…

Percolator_百度百科 https://baike.baidu.com/item/Percolator/3772109 英 [ˈpɜ:kəleɪtə(r)]美 [ˈpɚkəˌletɚ] n.过滤器,抽出器. Percolator是由谷歌推出的,在海量数据(PB级)上实现增量计算的平台.它使得在已有的结果集上进行小粒度的更新(small updates)更加快速. Percolator不是对现有的全量计算的替代:不能分解的计算应该由mapreduce处理,而不是由Percolator处理:…

一.背景 Percolator是Google在2010年发表的论文<Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications>中提出的一种分布式事务解决方案.在论文中该方案是用来解决搜索引擎的增量索引问题的. Percolator支持ACID语义,并实现了Snapshot Isolation的事务隔离级别,所以可以将其看作是一种通用的分布式事务解决方案.Percolator基于goog…

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…

      google 公司的很多业务具有数据量巨大的特点,为此,google 公司研发了云计算技术.google 云计 算结构中的 google 文件系统是其云计算技术中的三大法宝之一.本文主要介绍了 google 公司根据自己公司应 用对文件系统的要求设计的 GFS 的体系结构,首先简单介绍了 google 云计算平台,然后介绍了 google 公司 设计的 GFS 框架,对其中的三类组件的功能.组件之间的交互和框架的特点进行了说明,接着通过介绍基于 GFS 框架构建的 google 文件…

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎…

Awesome Big Data A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired byawesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welcome! Awesome Big Data Frameworks…

接下的内容按几个大类来列:1. 文件系统a. GFS – The Google File Systemb. HDFS1) The Hadoop Distributed File System2) The Hadoop Distributed File System: Architecture And Designc. XFS – The Tencent File System 2. 数据库系统a. BigTable – BigTable: A Distributed Storage System…

1.curl192.168.106.58:9200/_cat/health?v 集群健康查看 epoch      timestamp cluster       status node.total node.data shards pri relo init unassign  1400639131 10:25:31  elasticsearch green           1         1     18  18    0    0        0 2. curl 192.168.…

http://www.cnblogs.com/LiJianBlog/p/4779934.html 简介 OceanBase是阿里集团研发的可扩展的关系数据库,实现了数千亿条记录.数百TB数据上的跨行跨表事务,截止到2012年8月,支持了收藏夹.直通车报表.天猫评价等OLTP和OLAP在线业务,线上数据量已经超过一千亿条. 从模块划分的角度看,OceanBase可以划分为四个模块:主控服务器RootServer.更新服务器UpdateServer.基线数据服务器ChunkServer以及合并服务器…

1.logstash的概念及特点.概念:logstash是一个数据采集.加工处理以及传输(输出)的工具.特点: - 所有类型的数据集中处理 - 不同模式和格式数据的正常化 - 自定义日志格式的迅速扩展 - 为自定义数据源轻松添加插件 2.logstash安装配置.①.下载安装[root@node1 ~]# wget https://download.elastic.co/logstash/logstash/packages/centos/logstash-2.3.4-1.noarch.rpm[r…

http://www.kuqin.com/database/20120715/322528.html Hadoop这个单词如今铺天盖地,几乎成了大数据的代名词.仅仅数年时间,Hadoop从边缘技术迅速成长为一个事实标准.如今想玩转大数据,搞企业分析或者商业智能,没有Hadoop还真不行.但Hadoop狂热的背后却酝酿着一场技术变革,Hadoop的核心技术在Google那里已经过时,因为Hadoop并不擅长处理“快数据”. 今天,Hadoop似乎已经毫无争议地成了企业大数据技术标准,看上去Hado…

[编者按]TiDB 是国内 PingCAP 团队开发的一个分布式 SQL 数据库.其灵感来自于 Google 的 F1,TiDB 支持包括传统 RDBMS 和 NoSQL 的特性.在国内 ITOM 管理平台 OneAPM 举办的技术公开课中,TiDB 的高级工程师刘奇从 HBase 特性.TiDB 的优势和系统架构等方面进行了详细阐述.以下为演讲整理: HBase 简介 众所周知,在 SQL 方面处于顶级的有两个公司,一个是 Oracle,他们已经积累了大量的经验,另一个是谷歌,谷歌 F1 在2…

摘要:Hadoop已经成为大数据的代名词.短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准.而另一方面,MapReduce在谷歌已不再显赫.当企业瞩目MapReduce的时候,谷歌好像早已进入到了下一个时代.      Hadoop技术已经无处不在.不管是好是坏,Hadoop已经成为大数据的代名词.短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准.看来,不仅现在Hadoop是企业大数据的标准,而且在未来,它的地位似乎一时难以动摇.谷歌文件系统与MapReduce     我们先来探讨…

解读Google分布式锁服务  背景介绍 在2010年4月,Google的网页索引更新实现了实时更新,在今年的OSDI大会上,Google首次公布了有关这一技术的论文. 在此之前,Google的索引更新,采用的的批处理的方式(map/reduce),也就是当增量数据达到一定规模之后,把增量数据和全量索引库Join,得到最新的索引数据.采用新的索引更新系统之后,数据的生命周期缩短了50%,所谓的数据生命周期是指,数据从网页上爬下来,到展现在搜索结果中这段时间间隔,但是正如Google所强调的,这一…

Hadoop技术已经无处不在.不管是好是坏,Hadoop已经成为大数据的代名词.短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准.看来,不仅现在Hadoop是企业大数据的标准,而且在未来,它的地位似乎一时难以动摇. 谷歌文件系统与MapReduce 我们先来探讨一下Hadoop的灵魂——MapReduce.面对数据的爆炸性增长,谷歌的工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat架构并发布了两个开创性的系统:谷歌文件系统(GFS)和谷歌MapReduce(GMR).前者是一个出色…

本文由厦门大学计算机系教师林子雨翻译,翻译质量很高,本人只对极少数翻译得不太恰当的地方进行了修改. [摘要]:Spanner 是谷歌公司研发的.可扩展的.多版本.全球分布式.同步复制数据库.它是第一个把数据分布在全球范围内的系统,并且支持外部一致性的分布式事务.本文描述了 Spanner 的架构.特性.不同设计决策的背后机理和一个新的时间 API,这个 API 可以暴露时钟的不确定性.这个 API 及其实现,对于支持外部一致性和许多强大特性而言,是非常重要的,这些强大特性包括:非阻塞的读.不采用…

ELK升级后,安装稍微发生了点变化,在Elasticsearch中增加了很多资源上的限制,其他的倒是没什么变化.不过所有的安装都是基于JDK已经安装完的情况,且为1.8版本. 安装Elasticsearch 在官网下载elsaticsearch安装包: 下载地址 下载对应版本拷贝到服务器,然后执行下面命令解压缩: tar -zxvf elasticsearch-5.2.2.tar.gz 解压后进入对应的目录,修改配置文件: cluster.name: page-cluster node.name…

本文提到的一些术语,比如Serializability和Linearizability,解释看Linearizability, Serializability and Strict Serializability. 本文中观点大部分都是参考了CockroachDB多篇官方blog,设计文档,代码以及相关资料,相对来说比较琐碎,而且有些地方没有交代的太清楚,这里尝试将这些资料融合起来.相信看完这篇文章,再看官方文档会更容易. 介绍 CockroachDB是一个支持SQL,支持分布式事务的ACID的…

Elasticsearch安装 Elasticsearch至少需要Java 8.在撰写本文时,建议你使用Oracle JDK版本1.8.0_131.Java安装因平台而异,所以在这里不再赘述.Oracle的推荐安装文档可以在Oracle的网站上找到.在安装Elasticsearch之前,请先检查您的Java版本,然后再运行(如果需要,请相应地进行安装/升级): java -version echo $JAVA_HOME 安装了Java之后,下载并运行Elasticsearch.这些二进制文件可以…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

转载自http://www.csdn.net/article/2013-07-08/2816149 Spark已正式申请加入Apache孵化器,从灵机一闪的实验室“电火花”成长为大数据技术平台中异军突起的新锐.本文主要讲述Spark的设计思想.Spark如其名,展现了大数据不常见的“电光石火”.具体特点概括为“轻.快.灵和巧”. 轻:Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop 1.0为9万行,2.0为22万行.一方面,感谢Scala语言的简洁和丰富表达力:另一方面,Spark很好地利用了H…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 引子 构建一个分布式 Key-Value Store 并不是一件容易的事情,我们需要考虑很多的问题,首先就是我们的系统到底需要提供什么样的功能,譬如: 一致性:我们是否需要保证整个系统的线性一致性,还是能容忍短时间的数据不一致,只支持最终一致性. 稳定性:我们能否保证系统 7 x 24 小时稳定运行.系统的可用性是 4 个 9,还有 5 个 9?如果出现了机器损坏等灾难情况,系统能否做的自动恢复. 扩展性:当数据持续增多,能否通过添加机器…

在项目初期的时候,大家都是赶着上线,一般来说对日志没有过多的考虑,当然日志量也不大,所以用log4net就够了,随着应用的越来越多,日志散 落在各个服务器的logs文件夹下,确实有点不大方便,这个时候就想到了,在log4net中配置 mysql的数据源,不过这里面有一个坑,熟悉log4net的同学知 道写入mysql有一个batch的阈值,比如说batchcache中有100条,才写入mysql,这样的话,就有一个延迟的效果,而且如果batchcache中不满100条的话, 你在mysql中是看…

要监控哪些 ElasticSearch metrics? Elasticsearch 提供了大量的 Metric,可以帮助您检测到问题的迹象,在遇到节点不可用.out-of-memory.long garbage collection times 的时候采取相应措施.但是指标太多了,有时我们并不需要这么多,这就需要我们进行筛选. 集群健康 一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引.或者它 可能有一百个数据节点.三个单独的主节点,以及一小打客户端节点--这些共同操作一千个索…

转载自:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算.现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见:二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能.为了有效地实现容错,R…

(1)数据规模 Bigtable类数据库系统(HBase,Cassandra等)是为了解决海量数据规模的存储需要设计的.这里说的海量数据规模指的是单个表存储的数据量是在TB或者PB规模,单个表是由千亿行*千亿列这样的规模组成的.提到这个数据规模的问题,不得不说的就是现在在NoSQL市场中,最火的四种NoSQL系统依次是Mongodb,Redis,Cassandra,HBase.我们知道Cassandra和HBase都是Bigtable类系统,而且都是名门出身(得到了Facebook,Yahoo,…