elastic索引日志清理不及时,很容易产生磁盘紧张,官网给出curl -k -XDELETE可以清理不需要的索引日志. 清理脚本 #!/bin/bash #Author: 648403020@qq.com #date: 2019.03.28 # 需要清理几天以前的索引日志 CLEAN_DAY=7 # 获取N天以前的年月日 YEAR=$(date -d "$(date -I) -$CLEAN_DAY"day"" +%Y) MONTH=$(date -d "

1.安装环境 CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) 1 2.安装nodejs yum install -y nodejs 1 3.验证nodejs [root@localhost yum.repos.d]# node -v v8.12.0 [root@localhost yum.repos.d]# npm -v 6.4.1 1 2 3 4 4.安装elasticsearch-dump npm install elasticdump 1 5.验证安装 进入ela

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4

REST API用途 elasticsearch支持多种通讯,其中包括http请求响应服务,因此通过curl命令,可以发送http请求,并得到json返回内容. ES提供了很多全面的API,常用的REST请求大致可以分成如下几种: 1 检查集群.节点.索引的健康情况 2 管理集群.节点,索引数据.元数据 3 执行CRUD,创建.读取.更新.删除 以及 查询 4 执行高级的查询操作,比如分页.排序.脚本.聚合等 Query DSL Query DSL (资料来自: http://www.elast

目录 1 创建document 1.1 创建时手动指定id 1.2 创建时自动生成id 2 查看document 2.1 根据id查询文档 2.2 通过_source字段控制查询结果 3 修改document 3.1 全量替换document 3.2 强制创建document 4 删除document 说在前面: 本文的所有演示, 都是基于Elasticsearch 6.6.10进行的, 不同的版本可能存在API发生修改.不支持的情况, 还请注意. 1 创建document 1.1 创建时手动指

Elasticsearch之重要核心概念如下: 1.cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. 主节点的职责是负责管理集群状态,包括管理分片的状态和副本的状态,以及节点的发现和删除. 注意:主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理,只负责维

https://www.cnblogs.com/pilihaotian/p/5846173.html REST API用途 ES提供了很多全面的API,大致可以分成如下几种: 1 检查集群.节点.索引的健康情况 2 管理集群.节点,索引数据.元数据 3 执行CRUD,创建.读取.更新.删除 以及 查询 4 执行高级的查询操作,比如分页.排序.脚本.聚合等 查看集群状态 可以通过CURL命令发送REST命令,查询集群的健康状态: curl 'localhost:9200/_cat/health?v

Elasticsearch(5)--- 基本命令 这篇博客的命令分为ES集群相关命令,索引CRUD命令,文档CRUD命令.这里不包括Query查询命令,它单独写一篇博客. 一.ES集群相关命令 ES集群相关命令主要是_cat命令,所以这里详细讲解下该命令. 1._cat命令 _cat系列提供了一系列查询Elasticsearch集群状态的接口. /_cat/allocation #查看单节点的shard分配整体情况 /_cat/shards #查看各shard的详细情况 /_cat/shards

基本环境 elasticsearch版本:6.3.1 客户端环境:kibana 6.3.4.Java8应用程序模块. 其中kibana主要用于数据查询诊断和查阅日志,Java8为主要的客户端,数据插入和查询都是由Java实现的. 案例介绍 使用elasticsearch存储订单的主要信息,document内的field,基本上是long或keyword,创建索引的order.json文件如下: { "doc": { "properties": { "id&

ES读写数据过程及原理 倒排索引 首先来了解一下什么是倒排索引 倒排索引,就是建立词语与文档的对应关系(词语在什么文档出现,出现了多少次,在什么位置出现) 搜索的时候,根据搜索关键词,直接在索引中找到对应关系,搜索速度快. doc:表示哪个文档, frep:表示出现的频率 pos:表示出现的位置 1.写数据过程 客户端通过hash选择一个node发送请求,这个node被称做coordinating node(协调节点), 协调节点对docmount进行路由,将请求转发给到对应的primary s

es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么?底层的lucence介绍一下呗?倒排索引了解吗? 一.es写数据过程 1.客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2.coordinating node 对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3.实际的node上的primary shard 处理请求,然后将数据同步到replica node. 4.coordinating n

转载:http://quweiprotoss.wap.blog.163.com/ Push data to Solr or have Solr pull it 尽管一个应用通过HTTP方式与Solr通信,并不意味着它需要将文档通过HTTP发送给Solr.Solr支持一种它称为remote streaming的方式,这种方式需要提供给它一个URL,它可以是一个HTTP URL,但一般它是一个基于文件系统的URL,基于文件系统的URL,可以在数据已经在Solr所在的本机或是在网络驱动中时可以使用.这

--清空该表数据 :非索引清空TRUNCATE TABLE  GE_INTERFACE_MESSAGE; --数据库导出 指定导出某个用户的所有数据 包括表 索引 序列 存储过程 函数 等exp CX/CX@orcl file=/tmp/cx.dmp OWNER=CX LOG=/tmp/cx.log--数据库导入  imp CX2/CX2@orcl  file=/tmp/cx.dmp full=y  ignore=y  LOG=/tmp/cx2.log--备注:CX 用户名;CX 密码 ;orc

阅读目录 引言 准备工作 data-config.xml schema.xml 导入数据 结尾 附件下载 引言 Other men live to eat, while I eat to live.----苏格拉底 别人活着为了享受吃,而我吃是为了活着. 我们活着不能只是为了吃,嘿嘿,有时候我们还得写点代码=.=|| 回到顶部 准备工作 1.sqljdbc4.jar 我用的SqlServer2008 Microsoft JDBC Driver 4.0 for SQL Server 支持以下操作系

转载自:https://blog.csdn.net/u013210620/article/details/78647366 安装ElasticSearch ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 1.下载ES,下载地:https://www.elastic.co/downloads

1.什么是core core是solr的一个索引库,可以理解为一个数据库,core可以根据需要,创建多个. 2.创建core 例如,创建一个core,名字叫mycore,就可以用一下命令: E:\solr-6.6.0\solr-6.6.0\bin>solr.cmd create -c mycore 如果一个core创建成功之后,会有如下信息打印: 然后会在solr后台看到: 表示一个core已经创建成功! 3.core目录介绍 创建一个core之后,除了在后台看到结果,也会在E:\solr-6.

使用Flink实现索引数据到Elasticsearch  2018-07-28 23:16:36    Yanjun 使用Flink处理数据时,可以基于Flink提供的批式处理(Batch Processing)和流式处理(Streaming Processing)API来实现,分别能够满足不同场景下应用数据的处理.这两种模式下,输入处理都被抽象为Source Operator,包含对应输入数据的处理逻辑:输出处理都被抽象为Sink Operator,包含了对应输出数据的处理逻辑.这里,我们只关

数据源.数据集.同步任务.数据仓库.元数据.数据目录.主题.来源系统.标签. 增量识别字段.修改同步.ES索引.HBase列族.元数据同步.DS.ODS.DW.DM.zk集群地址 == 数据源 数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器. 数据源(Data Source)顾名思义,数据的来源, 是提供某种所需要数据的器件或原始媒体. 在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息.就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样, 通过提供正确的数据源名称,你可以找到相应的数据库连接. 1

Index Data Author: David Smiley Eric Pugh 译者:Koala++ / 屈伟 在这一章中我们将了解如何将数据传入Solr.这个传入的过程称之为索引,尽管中间还包含了导入的过程.本章的结构如下: l  与Solr交互. l  以Solr的Update-XML格式发送数据. l  提交,优化,回滚和删除. l  以CSV 格式发送数据. l  通过Solr的DataImportHandler直接读数据库和XML. l  通过Solr的ExtractingRequ

1设置es索引的运行内存: 直接在启动文件里面改就好,启动命令是elasticsearch.bat,用notepad++编辑这个文件,里面添加这样的一行:SET ES_HEAP_SIZE=10g即可 2将es索引设置为.bat快捷启动,用管理员打开cmd命令窗口输入一下的命令:server.bat install es,然后通过命令:net start es便可启动es索引. 3上传文件的时候遇到异常信息:failed to send join request to master reason

ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎. 同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据. 可以在极短的时间内存储.搜索和分析大量的数据.通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机. ES就是为高可用和可扩展而生的.一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展,称为垂直或向上扩展(Vertical Scale/Scaling Up). 另一方面,增