扩展下, Elasticsearch之curl删除索引库 [hadoop@djt002 elasticsearch-2.4.3]$ curl -XDELETE 'http://192.168.80.200:9200/zhouls/emp/1'{"found":true,"_index":"zhouls","_type":"emp","_id":"1","_v

只保留七天的索引 shell版 #!/bin/bash #hexm@ #只保留一周es日志 logName=( -nginxaccesslog -nginxerrorlog -phperrorlog ) #es配置文件 config=/usr/local/app/elasticsearch-/config/elasticsearch.yml #日期 time=`date -d "7 day ago" +-%Y.%m.%d` ip=`grep "network.host&quo

首先使用curl获取集群中可用的Elasticsearch索引列表: $ curl http://<node-ip|hostname>:9200/_cat/indices <node-ip>可以是localhost,Elasticsearch节点IP地址或其中一个群集节点的主机名,见下面的例子: curl http://192.168.137.2:9200/_cat/indices <----book boss为索引----> 确定要删除的索引后,使用以下命令将其与其数

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

原因: Kibana中关联ES索引需要手动操作,如果ES中索引较多(如每天生成),则工作量会比较大. 方法: 考虑使用Linux的cron定时器自动关联ES索引,原理是调用Kibana API接口自动关联ES索引(示例中ES索引按天生成) 需要了解的技术背景: 1.简单的shell脚本 2.Kibana手动关联过ES索引 3.Linux下的cron 流程: 1.创建脚本    a) 索引名称:demo-年-月-日(如demo-2019-01-01)    b) 脚本名称:today_index.

EFK架构图 一.EFK简介 EFK不是一个软件,而是一套解决方案,并且都是开源软件,之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用,是目前主流的一种日志系统. EFK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , FileBeat, Kibana , 其中ELasticsearch负责日志保存和搜索,FileBeat负责收集日志,Kibana 负责界面 Elasticsearch:是个开源分布式搜索引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能. 特点:分布式,自动发现,索引自

kibana添加ES索引时发现kibana添加索引不生效,没有创建成功只是一闪而过 查看控制台发现报错403 解决办法: curl -XPUT -H "Content-Type: application/json" http://localhost:9200/_all/_settings -d '{"index.blocks.read_only_allow_delete": null}' 之后重新添加es索引,成功

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

es对索引的一堆操作都是用restful api去进行的,参数时一堆json,一年前边查边写搞过一次,这回搞迁移,发现es都到6.0版本了,也变化了很多,写个小笔记记录一下. 创建一个es索引很简单,一个put请求. PUT /my_index { "settings": { ... any settings ... }, "mappings": { "type_one": { ... any mappings ... }, }, "a

​ 若在传统DBMS 关系型数据库中查询海量数据,特别是模糊查询,一般我们都是使用like %查询的值%,但这样会导致无法应用索引,从而形成全表扫描效率低下,即使是在有索引的字段精确值查找,面对海量数据,效率也是相对较低的,所以目前一般的互联网公司或大型公司,若要查询海量数据,最好的办法就是使用搜索引擎,目前比较主流的搜索引擎框架就是:Elasticsearch,故今天我这里总结了Elasticsearch必知必会的干货知识一:ES索引文档的CRUD,后面陆续还会有其它干货知识分享,敬请期待.

对于日志或指标(metric)类时序性强的ES索引,因为数据量大,并且写入和查询大多都是近期时间内的数据.我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引.hot索引负责最新数据的读写,可使用内存存储:warm索引负责较旧数据的读取,可使用内存或SSD存储:cold索引很少被读取,可使用大容量磁盘存储.随着时间的推移,数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移.针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数,副本数,单分片的segment

该系列上一篇文章<Elasticsearch必知必会的干货知识一:ES索引文档的CRUD> 讲了如何进行index的增删改查,本篇则侧重讲解说明如何对index进行创建.更改.迁移.查询配置信息等. 仅创建索引:PUT index PUT /index 添加字段设置(mappings):PUT index/_mapping/type,如:(properties下均为索引字段) PUT /index/_mapping/_doc { "properties": { "

监控当前业务用户索引 一段时间后查询从未被使用的索引,删除无用索引 停止监控索引 1. 监控当前用户所有索引 得到监控所有索引的语句: select 'alter index ' || index_name || ' monitoring usage;' from user_indexes; 2. 一段时间后查询从未被使用的索引,删除无用索引 注意:视具体业务情况,选择一周后,一月后,两月后(总之要保证应用的所有SQL都至少跑一遍) 2.1 查看这段时间内,从未被使用的索引: select *

mysql中怎样查看和删除唯一索引. 查看唯一索引: show index from mytable;//mytable 是表名 查询结果例如以下: 查询到唯一索引后,怎样删除唯一索引呢,使用例如以下命令: alter table mytable drop index mdl_tag_use_ix;//mdl_tag_use_ix是上表查出的索引名,key_name

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

SOLR 删除全部索引数据: <delete><query>*:*</query></delete><commit/>

MySQL允许使用 CREATE TABLE 语句和 DROP TABLE 语句来创建.删除表,使用 ALTER TABLE 语句更改其结构.CREATE INDEX 语句和 DROP INDEX 语句则可以用来为已有表增加或删除索引.下面将详细解释这些语句.但先来了解一下MySQL支持的存储引擎的一些信息. 1.存储引擎的特性 MySQL支持多种存储引擎(以前被称为"表处理机器").每一种存储引擎所实现的表都具有一组特定的属性或特性.下表简要描述了几种存储引擎. 存储引擎 描    

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

创建es索引{"acknowledged"=>true, "shards_acknowledged"=>false} [2018-05-19T13:13:09,411][INFO ][o.e.c.r.a.DiskThresholdMonitor] [node1] low disk watermark [85%] exceeded on [nwE2AxhPS2qdAXxN4o9Hyg][node3] [D:\ElasticStack\elasticsear

ES索引文件瘦身总结如下: 原始数据:(1)学习splunk,原始data存big string(2)原始文件还可以再度压缩倒排索引:(1)去掉不必要的倒排索引信息:例如文件位置倒排._source和field store选择之一(2)合并倒排文件,去掉一些冗余的小文件(3)原始数据big string存储后负责ES聚合功能的doc_values去掉(4)其他方面:倒排列表数据结构是skiplist本质是空间换时间,可考虑用有序数组存储. Strange that I haven't recei