最近在做集中式日志,将应用的日志保存到Elasticsearch中,结合kibana实现集中化日志监控和报警.在设计ES存储的时候.考虑到日志的特殊性,打算采用Daily Indices方式.名称为:log-${application}-YYYY.MM.DD.每天会自动创建一个新的索引,类似于log4j的DailyRollingFileAppender,一来减少活跃索引的大小,二来方便存档和删除. 但是这个不是ES内建的功能,需要应用自己实现,方法有很多种.结合ES提供的功能,最简单的方式是采用

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/7VQd5sKt_PH56PFnCrUOHQ 1.什么是索引生命周期 在基于日志.指标.实时时间序列的大型系统中,集群的索引也具备类似上图中相通的属性,一个索引自创建之后,不可能无限期的存在下去, 从索引产生到索引"消亡",也会经历:"生.老.病.死"的阶段. 我们把索引的"生.老.病.死"的全过程类比称为索引的生命周期. 2.什么是索引生命周期管理 由于自然规律,人会"

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484130&idx=1&sn=454f1994eb9434687f787f00533d414d&chksm=eaa82acadddfa3dcef7c1cf3966db4828f1e46f6302cececbf5a20ee353310800f39a1df367e&scene=21#wechat_redirect 冷热分离结合滚动模式工作流

ElasticSearch是文档型数据库,索引(Index)定义了文档的逻辑存储和字段类型,每个索引可以包含多个文档类型,文档类型是文档的集合,文档以索引定义的逻辑存储模型,比如,指定分片和副本的数量,配置刷新频率,分配分析器等,存储在索引中的海量文档分布式存储在ElasticSearch集群中. ElasticSearch是基于Lucene框架的全文搜索引擎,将所有文档的信息写入到倒排索引(Inverted Index)的数据结构中,倒排索引建立的是索引中词和文档之间的映射关系,在倒排索引中,

原文:Elasticsearch入门教程(三):Elasticsearch索引&映射 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/79213163 索引概念简介 通常说的索引有两种词性,名称和动词. 动词索引indexing,索引一个文档,表示把一个文档存储到索引Index里,可以用来查询和检索,es采用倒排索引 名词索引index,

[活动]Elasticsearch Service免费体验馆>> Elasticsearch Service自建迁移特惠政策>>Elasticsearch Service新用户特惠狂欢低至4折>>Elasticsearch Service企业上云特惠>> Elasticsearch是目前大数据领域最热门的技术栈之一,腾讯云 Elasticsearch Service(ES)是基于开源搜索引擎 Elasticsearch 打造的高可用.可伸缩的云端全托管 El

一.前言 在 Elasticsearch 的日常中,有很多如存储 系统日志.行为数据等方面的应用场景,这些场景的特点是数据量非常大,并且随着时间的增长 索引 的数量也会持续增长,然而这些场景基本上只有最近一段时间的数据有使用价值或者会被经常使用(热数据),而历史数据几乎没有作用或者很少会被使用(冷数据),这个时候就需要对 索引 进行一定策略的维护管理甚至是删除清理,否则随着数据量越来越多除了浪费磁盘与内存空间之外,还会严重影响 Elasticsearch 的性能: 在 Elastic Stack

参照网页:单机搭建elasticsearch和mongodb的river 三个步骤: 一,搭建单机replicSet二,安装mongodb-river插件三,创建meta,验证使用 第一步,搭建单机mongodb的replSet 1,配置/etc/mongodb.conf增加两个配置: replSet=rs0 #这里是指定replSet的名字 oplogSize=100 #这里是指定oplog表数据大小(太大了不支持) 启动mongodb:bin/mongod --fork --logpath

在使用elasticsearch的时候,经常会遇到需要淘汰掉历史数据的场景. 为了方便数据淘汰,并使得数据管理更加灵活,我们经常会以时间为粒度建立索引,例如: 每个月建立一个索引:monthly-201709.monthly-201710.monthly-201711 每天建立一个索引:daily-20171015.daily-20171016.daily-20171017.daily-20171018 当不需要再继续使用历史数据的时候,我们就可以将索引删除,释放资源. 为了很好的支撑这个场景,

package com.gxy.ESChap01; import java.net.InetAddress; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse; import org.elasticsearch.action.get.GetResponse; import org.elasticsearch.action.index.Index

在使用elasticsearch的时候,经常会遇到需要淘汰掉历史数据的场景. 为了方便数据淘汰,并使得数据管理更加灵活,我们经常会以时间为粒度建立索引,例如: 每个月建立一个索引:monthly-201709.monthly-201710.monthly-201711 每天建立一个索引:daily-20171015.daily-20171016.daily-20171017.daily-20171018 当不需要再继续使用历史数据的时候,我们就可以将索引删除,释放资源. 为了很好的支撑这个场景,

一.Elasticsearch 索引(新建)一个文档的命令: curl XPUT ' http://localhost:9200/test_es_order_index/test_es_order_type/1 ' -d ' { "id": 5, "name": "test555", "skuName": "55", "age":23 } ' 这里test_es_order_index

今天在消费kafka数据到elasticsearch(以下简称es)中的时候遇到一个问题,也是一个坑,折腾了半天,后来发现得来全不费工夫,全是白忙活啊!!! 问题如下: kafka数据中有一个字段是时间字符串,格式为:‘2018-05-31 16:33:45:234’ 为了方便以后根据日期检索数据,es里已将该字段设置为date类型, 接下来便开始了str到date转换的艰辛之路...... 尝试过的解决办法如下: 1.使用datetime将str转换为datetime对象 输出结果如下: 好像

背景 项目中使用的老的索引,由于数据冗余,会想影响性能.因此需要重新建立索引,但是这样必然需要更新服务中的索引名称,然后重新启动服务,可能会对服务的使用者产生一定的影响.因此,调研了Elasticsearch的索引别名,来解决这个问题. 简介 索引别名就像一个快捷方式或软连接,可以指向一个或多个索引,也可以给任何一个需要索引名的API来使用.别名 带给我们极大的灵活性,我们可以使用索引别名实现以下功能: 在运行的集群中可以无缝的从一个索引切换到另一个索引 给多个索引分组 (例如, last_th

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 1.Elasticsearch索引说明 a. 通过上面几篇博客已经将Elasticsearch的安装配置以及基本概念和通信方式基本了解了,当了解完这些内容之后,继而就可以去使用它,学习它,也应用在项目中,从这篇博客开始将使用一个简单的教程来学习Elasticsearch,通过此教程,希望可以让大家对Elasticsearch能做的事以及易用程度有了解并且可以使用它,至于更加深层次的

列出所有索引 现在来看看我们的索引 GET /_cat/indices?v 响应 health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open .kibana XYZPR5XGQGWj8YlyZ1et_w .1kb .1kb 可以看到在集群中有一个索引 创建索引 现在让我们创建一个名叫"customer" 的索引,然后再次列出所有的索引 PUT /custom

转载 http://blog.csdn.net/endlu/article/details/51720299 最近在参与一个基于Elasticsearch作为底层数据框架提供大数据量(亿级)的实时统计查询的方案设计工作,花了些时间学习Elasticsearch的基础理论知识,整理了一下,希望能对Elasticsearch感兴趣/想了解的同学有所帮助. 同时也希望有发现内容不正确或者有疑问的地方,望指明,一起探讨,学习,进步. 介绍 Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引

ElasticSearch index 剖析 在看ElasticSearch权威指南基础入门中关于:分片内部原理这一小节内容后,大致对ElasticSearch的索引.搜索底层实现有了一个初步的认识.记录一下在看文档的过程中碰到的问题以及我的理解.此外,在文章的末尾,还讨论分布式系统中的主从复制原理,以及采用这种副本复制方案带来的数据一致性问题. ElasticSearch index 操作背后发生了什么? 更具体地,就是执行PUT操作向ElasticSearch添加一篇文档时,底层发生的一系列

Elasticsearch 索引的全量/增量更新 当你的es 索引数据从mysql 全量导入之后,如何根据其他客户端改变索引数据源带来的变动来更新 es 索引数据呢. 首先用 Python 全量生成 Elasticsearch 和 ik 初始的分词索引数据,增量更新索引实现如下: 服务端(Python+redis-sub)# Python-redis 开启监听 'leon' 等待客户端推送消息,来增量更新es文档 #-*- coding:utf8 -*-import sysimport redi

curl -XPOST http://master:9200/djt/user/3/_update -d '{"doc":{"name":"我们是中国人,钓鱼岛是我们的"}}' curl -XPOST 'http://master:9200/djt/user/_search' -d '{"query":{"match":{"中国人"}}}' ElasticSearch 索引模块-集成IK

更改实体对应表结构失败[修改实体对象表结构失败[修改表[tSysParam]的主键信息失败:CREATE UNIQUE INDEX 终止,因为发现对象名称 'dbo.tSysParam' 和索引名称 'PK_tSysParam' 有重复的键.重复的键值为 (6).]] 这种问题是由于主键设置了唯一性,而数据库中主键列的值又有重复的值,为6,改掉其中一个值就可以 了.