1. 实现查询去重.分页,例如:实现依据qid去重,createTime排序,命令行为: GET /nb_luban_answer/_search { "query": { "match": { } }, "sort": [ { "createTime": { "order": "desc" } } ],"aggs": { "qid": { &qu

PB级数据实时查询,滴滴Elasticsearch多集群架构实践  mp.weixin.qq.com 点击上方"IT牧场",选择"设为星标"技术干货每日送达 点击上方"IT牧场", 右上角选择“设为星标” 精品技术文章准时送上! “Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎,提供了海量数据实时检索和分析能力. Elastic 公司开源的一系列产品组成的 Elastic Stack,可以为日志服务.搜索引擎.系统监控等提

章节 Elasticsearch 基本概念 Elasticsearch 安装 Elasticsearch 使用集群 Elasticsearch 健康检查 Elasticsearch 列出索引 Elasticsearch 创建索引 Elasticsearch 创建和查询文档 Elasticsearch 删除索引 Elasticsearch 修改数据 Elasticsearch 更新文档 Elasticsearch 删除文档 Elasticsearch 批处理 Elasticsearch 搜索数据

分布式搜索ElasticSearch构建集群与简单搜索实例应用 关于ElasticSearch不介绍了,直接说应用. 分布式ElasticSearch集群构建的方法. 1.通过在程序中创建一个嵌入es节点(Node),使之成为es集群的一部分,然后通过这个节点来与es集群通信. /**在运行该测试实例时,已经在本地建立了对应的索引库datum*/ public static void main(String[] args) { //当你启动一个节点,它会自动加入同网段的es集群,一个前提就是es

前言 这篇博文本来是想放在全系列的大概第五.六篇的时候再讲的,毕竟查询是在索引创建.索引文档数据生成和一些基本概念介绍完之后才需要的.当前面的一些知识概念全都讲解完之后再讲解查询是最好的,但是最近公司项目忙经常加班,毕竟年底了.但是不写的话我怕会越拖越久,最后会不了了之了,所以刚好上海周末下雪,天冷无法出门,就坐在电脑前敲下了这篇博文.因为公司的查询这块是我负责的所以我研究了比较多点,写起来也顺手些.那么进入正文. 为什么用SQL查询 前面的文章介绍过,Elasticsearch 的官方查询语言

Elastic Stack之ElasticSearch分布式集群yum方式搭建 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.搜索引擎及Lucene基本概念 1>.什么是搜索引擎 搜索引擎是由索引组件和搜索组件两部分组成. 索引组件是面向数据存储和索引构建,搜索组件是面向用户提供搜索功能以及将用户提供的搜索请求转换成可用的查询语句并通过索引完成查询过程(或搜索过程).对于搜索引擎来讲,有一个著名的索引类型叫做倒排索引.倒排索引的作用主要是通过关键词去查对应文档的.不像我

  Elasticsearch天生就支持分布式部署,通过集群部署可以提高系统的可用性.本文重点谈一谈Elasticsearch的集群节点相关问题,搞清楚这些是进行Elasticsearch集群部署和拓扑结构设计的前提.关于如何配置集群的配置文件不会在本文中提及.(本文写作背景是Elasticsearch 2.3) 节点类型 1. 候选主节点(Master-eligible node)   一个节点启动后,就会使用Zen Discovery机制去寻找集群中的其他节点,并与之建立连接.集群中会从候选

1.简介 Elasticsearch在5.3版本中引入了Cross Cluster Search(CCS 跨集群搜索)功能,用来替换掉要被废弃的Tribe Node.类似Tribe Node,Cross Cluster Search用来实现跨集群的数据搜索. 2.配置Cross Cluster Search 假设我们有2个ES集群: Node Address Port Transport Port Cluster elasticsearch01 127.0.0.1 9201 9301 Ameri

1.前言 Elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(vertical scale or scaling up))或者购买更多的服务器(横向扩展(horizontal scale or scaling out)). Elasticsearch虽然能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展有它的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来均摊负载和增加可靠性. 对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动才能利用这些新

网上有张图画的很好,搜索有关它的配置文章,google里有几篇英文的,都是依靠haproxy等或别的什么实现,没有纯粹的Graylog+elasticsearch+mongodb集群,项目需要,只有自己摸索一下了,搞好发现其实也很简单. 整个结构大概就是上图样子,nginx的负载均衡可以参考我前面的文章.将后端的web集群换成graylog集群地址就可以了. 下面是4台集群的配置效果图,完成后的效果是随便访问那个IP,都可以访问到所有的日志,节点可以根据需求任意添加,无论graylog,es,还

笔记内容:搭建ELK日志分析平台(上)-- ELK介绍及搭建 Elasticsearch 分布式集群笔记日期:2018-03-02 27.1 ELK介绍 27.2 ELK安装准备工作 27.3 安装es 27.4 配置es 27.5 curl查看es集群情况 ELK介绍 需求背景: 业务发展越来越庞大,服务器越来越多 各种访问日志.应用日志.错误日志量越来越多,导致运维人员无法很好的去管理日志 开发人员排查问题,需要到服务器上查日志,不方便 运营人员需要一些数据,需要我们运维到服务器上分析日志

空集群 如果我们启动了一个单独的节点,里面不包含任何的数据和 索引,那我们的集群看起来就是一个 图 1 "包含空内容节点的集群". 图 1. 包含空内容节点的集群 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为 主 节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变更,例如增加.删

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再使用mysql_query查询超大结果集的时候会出现超出内存限制的致命错误,这是因为mysql_query采用的是查询全部结果然后把结果集全部缓存到内存中的方式. mysql的查询还提供了另外一种查询方式,函数名为mysql_unbuffered_query,这个函数采用的是查出结果后立即操作结果集,并不会把结果集缓存到内存中,这样就避免了超出内存的情况发生.但是使用这个方法的代价就是不能再查询的时候使用获取总行之类的方法,因为这种方法是便查询边返回结果.同时在使用该方法的时候不能在同一数据库

Elasticsearch的查询语言(DSL)真是不好写,偏偏查询的功能千奇百怪,filter/query/match/agg/geo各种各样,不管你是通过封装JSON还是通过python/java的api进行封装,都非常不方便. 最近发现了一个插件,Elasticsearch-SQL可以用sql查询Elasticsearch,感觉这个轮子造的真是好. Elasticsearch-sql的项目地址:https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql 1.简

elasticsearch(es) 集群恢复触发配置(Local Gateway) 当你集群重启时,几个配置项影响你的分片恢复的表现. 首先,我们需要明白如果什么也没配置将会发生什么. 想象一下假设你有 10 个节点,每个节点只保存一个分片,这个分片是一个主分片或者是一个副本分片,或者说有一个有 5 个主分片/1 个副本分片的索引.有时你需要为整个集群做离线维护(比如,为了安装一个新的驱动程序), 当你重启你的集群,恰巧出现了 5 个节点已经启动,还有 5 个还没启动的场景. 假设其它 5 个节

问题如下: String sqlTest ="select summary,summaryno from F_Summary"; List<Map<Object, Object>> listTest = this.getService().getListBySql(sqlTest); for (Map<Object, Object> m : listTest) { for (Object k : m.keySet()) { System.out.pr

Elastic Stack之ElasticSearch分布式集群二进制方式部署 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想必大家都知道ELK其实就是Elasticsearch+Logstash+Kibanna.其中的Logstash由于收集日志很占用资源,官方引入了一个新的组建叫做Beats.它以后可能会渠道Logstash,因为Beats是比Logstash更轻量级的日志收集工具.于此同时,该公司还引入了X-pack插件(需要单独安装),可以在安全审计,权限控制,机