实际生产,对于文档的操作,偶尔会遇到这种问题: 某一个字段的类型不符合后期的业务了,但是当前的索引已经创建了,我们知道es在字段的mapping建立后就不可再次修改mapping的值 比如: 1): PUT articles1{      "settings":{           "number_of_shards":3,           "number_of_replicas":1     },      "mappings&

elasticsearch之借用kibana平台创建索引 1.安装好kibana平台 确保kibana以及elasticsearch正常运行 2.打开kibana平台在Dev Tools 3.创建一个customer索引 PUT /customer?pretty 4.查看该索引 GET /_cat/indices?v 看到结果 health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size ye

先说背景,由于本人工作需要创建很多小应用程序,而且在微服务的大环境下,服务越来越多,然后就导致日志四分五裂,到处都有,然后就有的elk,那么问题来了 不能每个小应用都配置一个 logstash 服务来传输日志吧,把所有的日志都 输送到一个logstash里面  然后logstash会都输送到一个索引下(之前不知道怎么配),输送到同一个所以下 那么问题又来了,首先每个小服务程序日志量不大希望持续监控,也不需要用时间来分割(因为日志量不大),又希望查询方便(不要告诉我查询的时候多一个筛选条件就可以了

一个field的设置是不能被修改的,如果要修改一个Field,那么应该重新按照新的mapping,建立一个index,然后将数据批量查询出来,重新用bulk api写入index中 批量查询的时候,建议采用scroll api,并且采用多线程并发的方式来reindex数据,每次scoll就查询指定日期的一段数据,交给一个线程即可 (1)一开始,依靠dynamic mapping,插入数据,但是不小心有些数据是2017-01-01这种日期格式的,所以title这种field被自动映射为了date类

之前写过一篇博客是关于记录日志的简单方式的   主要就是  应用->redis->logstash->elasticsearch 整个流程的配置方法和过程的 虽然我们部分线上应用使用 redis单节点 logstash 也是使用单节点基本稳定流畅并且几乎不丢日志(单节点问题就不说了肯定有单点故障之后在分析) 上面的两个单节点 一天承受1-3亿条日志是没有问题的前提是并发量不要太大 可是 可是  tmd我今天就遇到了 主要分享一下解决方案 本方案同样是两个单节点 先说下今天发生的北京情况

Elasticsearch 版本:6.4.0 一.疑问 在项目中后期,如果想调整索引的 Mapping 结构,比如将 ik_smart 修改为 ik_max_word 或者 增加分片数量 等,但 Elasticsearch 不允许这样修改呀,怎么办? 常规 解决方法: 根据最新的 Mapping 结构再创建一个索引 将旧索引的数据全量导入到新索引中 告知用户,业务要暂停使用一段时间 修改程序,将索引名替换成新的索引名称,打包,重新上线 告知用户,服务可以继续使用了,并说一声抱歉 我认为最大的弊端

前言 我们使用Elasticsearch索引文档时,最理想的情况是文档JSON结构是确定的,数据源源不断地灌进来即可,但实际情况中,没人能够阻拦需求的变更,在项目的某个版本,可能会对原有的文档结构造成冲击,增加新的字段还好,如果要修改原有的字段,只能重建索引了. 概要 本篇以实战方式讲解如何零停机完成索引重建的三种方案. 外部数据导入方案 整体介绍 系统架构设计中,有关系型数据库用来存储数据,Elasticsearch在系统架构里起到查询加速的作用,如果遇到索引重建的操作,待系统模块发布新版本后

一,写在前面的话,elasticsearch 建立索引时的Mapping 设置 建议你在设计索引的初期,就把索引的各个字段设计好,因为,elasticsearch 的各个字段,定义好类型后,就无法进行修改了. 另外需要注意的点有如下 注意1:不要在一个索引中定义多个type. 6.X版本已经不支持,7.X版本彻底不支持. 扩展问题:5.X版本的父子文档实际实现中是一个索引中定义了多个type,到了6.X中实现方式改变为:join方式. 注意2:将Set _source设置为false. 假设你只

1.为什么要重建索引? 总结,一个type下的mapping中的filed不能被修改,所以如果需要修改,则需要重建索引 2.怎么zero time重建索引? 一个field的设置是不能被修改的,如果要修改一个Field,那么应该重新按照新的mapping,建立一个index,然后将数据批量查询出来,重新用bulk api写入index中 批量查询的时候,建议采用scroll api,并且采用多线程并发的方式来reindex数据,每次scoll就查询指定日期的一段数据,交给一个线程即可. 过程:

我们已经通过索引一篇文档创建了一个新的索引 .这个索引采用的是默认的配置,新的字段通过动态映射的方式被添加到类型映射.现在我们需要对这个建立索引的过程做更多的控制:我们想要确保这个索引有数量适中的主分片,并且在我们索引任何数据 之前 ,分析器和映射已经被建立好.费话不多说,我们来看. 利用Kibana提供的DevTools来执行命令,要创建一个索引 put /sdb  (其中sdb为一个索引) 创建成功后会返回如下结果 { "acknowledged" : true, "sh

ElasticSearch创建动态索引 需求:某实例需要按照月份来维护,所以之前的“写死”索引的方式当然不行了.通过百度和看SpringDataElasticSearch官方文档,最后解决了这个问题. 关键技术点: Spel表达式 (通过调用方法来获取新的索引名,方法内处理新索引名的生成逻辑) 实体类部分代码: 从表达式中可以看出:esConfig 是一个bean,调用了getXX方法. @Document(indexName = "#{esConfig.getApiCallIndexName(

注意事项:默认Kafka传递给elastci的数据是在'data'字段,且不包含其他数据,所以需要使用额外的操作进行处理 logstash配置文件操作 input { kafka { bootstrap_servers => "172.17.107.187:9092,172.17.107.187:9093,172.17.107.187:9094" # 字符串形式,kafka集群地址 auto_offset_reset => "latest" # 拉取最近

转: 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/liuxiao723846/article/details/78444472 mapping的写入与查看   使用elasticsearch保存数据之前创建索引非常关键,一个好的索引使后续业务的查询更加方便快捷,我们创建索引时如果不指定相关信息,会按照默认设置创建,如果我们想要更加强大的功能,比如中文检索.拼音检索.首拼检索,就需要

索引的创建及删除 1. 通过索引一篇文档创建了一个新的索引 .这个索引采用的是默认的配置,新的字段通过动态映射的方式被添加到类型映射. 利用Kibana提供的DevTools来执行命令,要创建一个索引 put /sdb  (其中sdb为一个索引) 创建成功后会返回如下结果 { "acknowledged" : true, "shards_acknowledged" : true, "index" : "sdb"} 如果你想禁止

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"

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

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,

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

bulk 批量操作-实现多个文档的创建.索引.更新和删除 ------------------------------------------------------------------------------ 1.命令格式 {action:{metadata}}\n {request body} {action:{metadata}}\n {request body} 其中,action的值有 create\index\update\delete create:当文档不存在时创建之 ind

1.前言 在当下微服务架构盛行的时代,用户希望应用程序时时刻刻都是可用,为了满足不断变化的新业务,需要不断升级更新应用程序,有时可能需要频繁的发布版本.实现"零停机"."零感知"的持续集成(Continuous Integration)和持续交付/部署(Continuous Delivery)应用程序,一直都是软件升级换代不得不面对的一个难题和痛点,也是一种追求的理想方式,也是DevOps诞生的目的. 2.滚动发布 把一次完整的发布过程,合理地分成多个批次,每次发布

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