服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch + 数据展示使用 Kibana https://www.cnblogs.com/xishuai/p/elk-elasticsearch-kibana.html 阅读目录: ELK Stack 简介 环境准备 安装 Elasticsearch 安装 Kibana Kibana 使用 Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪,使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + S…
1. 概述 logstash把格式化的数据发送到elasticsearch以后,elasticsearch负责存储搜索日志数据 elasticsearch的搜索接口还是很强大的,这边不详细展开,因为kibana会去调用el的接口: 本文将讲解elasticsearch的相关配置和遇到的问题,至于elasticsearch的相关搜索使用,后面会找个时间整理一下. 2. 配置 配置路径:docker-elk/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 关闭安全验证,…
ElasticSearch 2 (9) - 在ElasticSearch之下(图解搜索的故事) 摘要 先自上而下,后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理,试图回答以下问题: 为什么我的搜索 *foo-bar* 无法匹配 foo-bar ? 为什么增加更多的文件会压缩索引(Index)? 为什么ElasticSearch占用很多内存? 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0 内容 图解ElasticSearch 云上的集群 集群里的盒子 云…
ElasticSearch 2 (9) - 在ElasticSearch之下(图解搜索的故事) 摘要 先自上而下,后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理,试图回答以下问题: 为什么我的搜索 *foo-bar* 无法匹配 foo-bar ? 为什么增加更多的文件会压缩索引(Index)? 为什么ElasticSearch占用很多内存? 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0 内容 图解ElasticSearch 云上的集群 集群里的盒子 云…
[Elasticsearch] 数据建模 - 处理关联关系(1) 标签: 建模elasticsearch搜索搜索引擎 2015-08-16 23:55 6958人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: Search(43) Elasticsearch(43) 目录(?)[+] 数据建模(Modeling Your Data) ES是一头不同寻常的野兽,尤其是当你来自SQL的世界时.它拥有很多优势:性能,可扩展性,准实时的搜索,以及对大数据的分析能力.并且,它很容易上手!只需要下载就能够开始使用它了…
ElasticSearch 2 (18) - 深入搜索系列之控制相关度 摘要 处理结构化数据(比如:时间.数字.字符串.枚举)的数据库只需要检查一个文档(或行,在关系数据库)是否与查询匹配. 布尔是/非匹配是全文搜索的基础部分,但不止这些,我们也同样需要知道每个文档与查询的相关度,在全文搜索引擎中我们不仅需要找到匹配的文档,还需要根据他们相关度的高低,对他们进行排序. 全文相关的公式或相似算法(similarity algorithms) 会将多个因素合并起来,为每个文档生成一个相关度分数 *_…
ElasticSearch 2 (16) - 深入搜索系列之近似度匹配 摘要 标准的全文搜索使用TF/IDF处理文档.文档里的每个字段或一袋子词.match 查询可以告诉我们哪个袋子里面包含我们搜索的术语,但这只是故事的一部分.它并不能告诉我们词语之间的关系. 考虑下面句子的区别: Sue ate the alligator. The alligator ate sue. Sue never goes anywhere without her alligator-skin purse. 一个 m…
ElasticSearch 2 (15) - 深入搜索系列之多字段搜索 摘要 查询很少是简单的一句话匹配(one-clause match)查询.很多时候,我们需要用相同或不同的字符串查询1个或多个字段,也就是说,我们需要对多个查询语句以及他们相关分数(relevance scores)进行有意义的合并. 有时候或许我们正查找一本名为战争与和平(War and Peace)而作者叫Leo Tolstoy的书,或许我们正用"最少匹配"("minimum should match…
ElasticSearch 2 (14) - 深入搜索系列之全文搜索 摘要 在看过结构化搜索之后,我们看看怎样在全文字段中查找相关度最高的文档. 全文搜索两个最重要的方面是: 相关(relevance) 相关是将查询到相关的文档结果进行排名的一种能力,这种相关度可以是根据TF/IDF.地理位置相似性(geolocation).模糊相似,或者其他的一些算法得出. 分析(analysis) 将一个文本块转换为唯一的.规范化的token的过程,目的是为了(a)创建反向索引以及(b)查询反向索引. 当我…
ElasticSearch 2 (13) - 深入搜索系列之结构化搜索 摘要 结构化查询指的是查询那些具有内在结构的数据,比如日期.时间.数字都是结构化的.它们都有精确的格式,我们可以对这些数据进行逻辑操作,比较常见的操作包括比较时间区间,或者获取两个数字间的较大值. 文本也可以是结构化的.比如彩笔可以有红.绿.蓝颜色集合,一个博客可以有关键字标签 分布式 和 搜索 . 电商网站上的商品都有UPC(Universal Product Codes)或者其他需要严格结构化格式的唯一标识. 在结构化查…