摘要 之前写过一篇ElasticSearch初识之吐槽,不知觉竟然过去了两年了.哎,时光催人老啊.最近又用到了ES,想找找过去的总结文档,居然只有一篇,搞了半年的ES,遇到那么多的问题,产出只有这么点,真是说不过去啊.只好又重新捡起ES,发现ES槽点依然很多,不兼容的更新太多了,各个版本之间的差异不小,感觉ES就是偏理论算法的人设计出来的,而不是工程学家写的.非常像公司里面,算法工程师吐槽后端应用开发算法能力弱,后端应用开发吐槽算法工程师工程能力太差.作为一个应用开发对ES差不多就是这种感觉.不

最近使用一套数据加工中间工具,查看es操作中的update操作.其中方法命名为updateOrInsert.但是没发现代码中有ES的insert方法调用.于是仔细分析了代码逻辑. 经过一路追溯,直至ES java客户端请求发送代码.没找到insert相关内容. 于是到官网查看究竟,可官网对 java Client相关说明比较少.查看不到具体api的说明.于是回到代码调用处: String jsonText = jsonBuild.endObject().string(); UpdateReque

前言 Elastic Search是基于Lucene这个非常成熟的索引方案,另加上一些分布式的实现:集群,sharding,replication等.具体可以参考我同事写的文章. 本文主要介绍ES入门,包括最简单的操作和用C#代码操作ES.ES本身有很多复杂的功能,本文只是一个入门. 安装并启动ES 去https://www.elastic.co/下载zip文件,解压缩到本地硬盘.实现需要安装java环境. 双击elasticsearch.bat,启动ES. 打开浏览器,如果有类似如下输出,则启

一. 新增Document在索引中增加文档.在index中增加document.ES有自动识别机制.如果增加的document对应的index不存在.自动创建,如果index存在,type不存在自动创建.如果index和type都存在,则使用现有的. 1.1 PUT语法此操作为手工指定id的Document新增方式.PUT /index_name/type_name/id{field_name:field_value}如: PUT /test_index/my_type/1 { "name&qu

本文作为Elastic search系列的开篇之作,简要介绍其简要历史.安装及基本概念和核心模块. 简史 Elastic search基于Lucene(信息检索引擎,ES里一个index—索引,一个索引指向一个或者多个分片—shards,一个分片就是一个Lucene实例). ES的诞生于04年,Shay Banon—据传刚失业又新婚,祸不单行(港蓉蒸蛋糕,蒸的吗),在Lucene的基础上为他去伦敦学厨师的老婆做的食谱搜索.一不小心,搞出了ES,然而老婆大人的食谱搜索却遥遥无期,估计Shay在家键

前言 在前两篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中引出了spark shuffle的三种实现,spark shuffle写操作三部曲之BypassMergeSortShuffleWriter 讲述了BypassMergeSortShuffleWriter 用于shuffle写操作的具体细节,实现相对比较朴素,实现比较朴素,值得参考和学习.本篇文章,主要剖析了 UnsafeShuffleWriter用作写shuffle数据的具体细节.下面先来看UnsafeShuffleWrite

前言 在前三篇文章中,spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 剖析了DAG的构建和Stage的划分,spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 剖析了TaskSet任务的提交,以及spark 源码分析之二十一 -- Task的执行细节剖析了Task执行的整个流程.在第三篇文章中侧重剖析了Task的整个执行的流程是如何的,对于Task本身是如何执行的 ResultTask 和 ShuffleMapTask两部分并没有做过多详细的剖析.本篇文章我们针对Task执行的

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排

前言 在上手使用前,需要先了解一些基本的概念. 推荐 可以到 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 阅读<Elastic Search 权威指南>,有非常详细和全面的说明. ES中的一些概念 index(索引) 相当于mysql中的数据库 type(类型) 相当于mysql中的一张表 document(文档) 相当于mysql中的一行(一条记录) field(域) 相当于mysql中的一列(

在ES中,除了定义的index,type,和管理的document外,还有若干的元数据.这些元数据用于记录ES中需要使用的核心数据.在ES中,元数据通常使用下划线’_’开头. 1 查看数据GET /index_name/type_name/id如:GET /test_index/my_type/1结果: { "_index": "test_index", "_type": "my_type", "_id":

在ES中使用的重点.ES中存储的数据.核心就是为了提供全文搜索能力的.搜索功能非常重要.多练. 1 query string searchsearch的参数都是类似http请求头中的字符串参数提供搜索条件的.GET [/index_name/type_name/]_search[?parameter_name=parameter_value&...]如: 全数据搜索.也就是没有搜索条件.GET /test_index/my_type/_search结果: { "took": 8

在大数据的应用环境中,往往使用反范式设计来提高读写性能. 假设我们有个类似简书的系统,系统里有文章,用户也可以对文章进行赞赏.在关系型数据库中,如果按照数据库范式设计,需要两张表:一张文章表和一张赞赏历史记录表,赞赏历史记录表包括了赞赏者姓名和赞赏金额. 在Elastic search中,由于都是json格式存储,则可以在一个index存储系统中的文章及其赞赏记录,这种情况下需要在elastic search中使用nested类型的内嵌对象.因为如果使用数组或者object对象的话,赞赏者姓名和

谁在使用ELK 维基百科, github都使用 ELK (ElasticSearch es book) ElasticSearch入门 Elasticsearch入门,这一篇就够了==>https://www.cnblogs.com/sunsky303/p/9438737.html docker下载并启动ElasticSearch # 下载 docker pull docker.io/elasticsearch:6.5.1 # 安装 docker run -e ES_JAVA_OPTS="

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn - 汇总系列原创专题文章 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言介绍 一个知识点的学习过程基本分为:运行helloworld.熟练使用api.源码分析.核心专家.在分析mybaits以及mybatis-spring源码之前,我也只是简单的使用,因为它好用.但是他是怎么做的多半是凭自己的经验去分析,但始终觉得这样的感觉缺少点什么,在几次夙兴夜寐,靡有朝矣之后决定彻底的研究一下,之后在去仿照着写一版核心功能.依次来补全自己的

手写webpack核心原理 目录 手写webpack核心原理 一.核心打包原理 1.1 打包的主要流程如下 1.2 具体细节 二.基本准备工作 三.获取模块内容 四.分析模块 五.收集依赖 六.ES6转成ES5(AST) 七.递归获取所有依赖 八.处理两个关键字 一.核心打包原理 1.1 打包的主要流程如下 需要读到入口文件里面的内容. 分析入口文件,递归的去读取模块所依赖的文件内容,生成AST语法树. 根据AST语法树,生成浏览器能够运行的代码 1.2 具体细节 获取主模块内容 分析模块 安装

其性能特点见:http://www.cnblogs.com/billyxp/p/3567421.html TokuDB 是一个高性能.支持事务处理的 MySQL 和 MariaDB 的存储引擎.TokuDB 的主要特点则是对高写压力的支持. 总体来说TokuDB具有: 1.高压缩比,官方宣称可以达到1:12. 2.高insert性能,官方称至少比innodb高9倍. 3.可以在线添加索引和字段,速度快. TokuDB 它架构的核心基于一个不同的.现代的检索方法,名为分形树索引(FTI,Fract

Elastic search在数据分析的应用中相当于一个数据库的搜索引擎. 跟MySQL类似,它有自己的查询语言,只不过不是关系型数据库,属于NoSQL. 可以根据索引从分布式服务器文件系统中快速存取数据.mysql的数据库和表存放在某台服务器上,使用的时候连接到服务器对数据库进行操作,数据使用unicode编码的mysql raw data格式:而elasticsearch通过http使用json数据进行数据索引.

初步阅读了elastic search 的文档,并使用command实践操作. 大概明白其概念模型.

最近这两天都在看IO相关的知识点.一开始太凌乱,太杂,不过终于整理清楚了.觉得杂乱是因为一开始以为异步IO等于非阻塞IO,这完全是两个概念, LINUX下的异步IO有两类,一类为glibc AIO,这类AIO是通过线程回调模拟,没细究;另一类是native AIO,是LINUX内核支持的,但只支持直接IO技术,关于直接IO技术.这里哆嗦两句,在一般情况下LINUX进行write系统调用时,通常是采用的延迟写入机制.在内核空间,有一个IO缓冲区,主要用来存储用户的写入数据,write系统调用成功返

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8