前言 最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」,亿级别的分布式跟踪系统.在设计这些系统的过程中,底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储,并且数据量都超过亿级别,甚至达到百亿级别. 所以趁着有空,就花点时间整理一下具体怎么做 Elasticsearch 性能优化,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助. 背景 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

ELK 性能(4) - 大规模 Elasticsearch 集群性能的最佳实践 介绍 集群规模 集群数:6 整体集群规模: 300 Elasticsearch 实例 141 物理服务器 4200 CPU 核心 38TB RAM 1.5 Pb 存储 索引日志: 100 亿/天 400k/秒 内容 开场白 健康提示 将 Elasticsearch 集群的名称 "elasticsearch" 进行重命名.当网络内有两个以上的集群时,就会发现这样做所带来的好处. 为了防止误删除,设置参数 ac

原文:让Elasticsearch飞起来!--性能优化实践干货 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/wojiushiwo987/article/details/85109769 0.题记 Elasticsearch性能优化的最终目的:用户体验爽. 关于爽的定义--著名产品人梁宁曾经说过"人在满足时候的状态叫做愉悦,人不被满足就会难受,就会开始寻求.如果这个人在寻求中,能立刻得到

ElasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎,常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统,其中Logstash是ETL工具,Kibana是数据分析展示平台.ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略,ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件,ES结合中文分词的插件会给ES的搜索和分析起到很大的推动作用.ElasticSearch是使用开源全文检索库ApacheLucene进行索引和搜索的,说架构必须和Lucene的一些东西打交道. 关于Lucene: Ap

lasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎,常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统,其中Logstash是ETL工具,Kibana是数据分析展示平台.ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略,ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件,ES结合中文分词的插件会给ES的搜索和分析起到很大的推动作用.ElasticSearch是使用开源全文检索库ApacheLucene进行索引和搜索的,说架构必须和Lucene的一些东西打交道.关于Lucene: Apac

当今时代,企业数据越发膨胀.数据是企业的价值,但数据处理也是一种技术挑战.在海量数据处理的场景,即使单机计算能力再强,也无法满足日益增长的数据处理需求.所以,分布式才是解决该类问题的根本解决方案.而在分布式领域,有两类典型产品,分别是分布式存储和分布式计算.用户只有将两者的特性充分利用,才可以真正发挥分布式架构的存储和计算能力. 本文介绍 SequoiaDB(分布式存储)和 Spark(分布式计算)两款产品的对接使用,以及在海量数据场景下如何提高统计分析性能. 01  SequoiaDB 与 S

硬件选择 Elasticsearch(后文简称 ES)的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在 ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置,如下: # ----------------------------------- Paths ------------------------------------ # # Path to directory where to store the data (separate mu

前言 Elasticsearch是一个很火的分布式搜索系统,提供了非常强大而且易用的查询和分析能力,包括全文索引.模糊查询.多条件组合查询.地理位置查询等等,而且具有一定的分析聚合能力.因为其查询场景非常丰富,所以如果泛泛的分析其查询性能是一个非常复杂的事情,而且除了场景之外,还有很多影响因素,包括机型.参数配置.集群规模等等.本文主要是针对几种主要的查询场景,从查询原理的角度分析这个场景下的查询开销,并给出一个大概的性能数字,供大家参考. Lucene查询原理 本节主要是一些Lucene的背景

最近花很大的经历来做性能测试,把结果整理到了ppt中,可能有个别地方不准,但是可以看看一个趋势. 主要分为两部分,一部分是写入elasticsearch性能,一部分是查询测试,elasticsearch的查询性能. 当然在elasticsearch1.3.0之后elasticsearch会提供benchmark来评估服务器性能实用情况. 硬件配置 主机 cpu mem disk system 192.168.32.243  POWER7  4228MHz*12 24G swap:1G IBMsa

一.前言 巨杉数据库(SequoiaDB)是国内第一款新一代文档型分布式数据库,巨杉数据库由巨杉软件完全自主研发,拥有完全自主知识产权,不基于任何其它的开源项目.SequoiaDB数据库是为分布式存储.并行计算模型.云计算资源条件下搭建和运行应用程序而设计的. 作为一款操作性数据库,巨杉数据库在海量数据实时读写场景具有得天独厚的优势,拥有较高的读写性能. 为便于跟其他同类数据库进行比较,在本篇文章中,我们介绍一个专门用于对NoSQL数据库产品进行性能测试的工具--YCSB. 二.YCSB介绍 Y

0x00 ElasticSearch的索引和MySQL的索引方式对比 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤.特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在18和30之间,性别为女性这样的组合查询. 倒排索引很多地方都有介绍,但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里?到底为什么快呢? 笼统的来说,b-tree索引是为写入优化的索引结构.当我们不需要支持快速的更新的时候,可以用预先排序等方式换取更小的存储空间,更快的检索速度等好处,其代价就是更新

1.什么是堆内存?Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间,主要用于存放各种类的实例对象.在 Java 中,堆被划分成两个不同的区域:- 新生代 ( Young ).- 老年代 ( Old ). 新生代 ( Young ) 又被划分为三个区域:- Eden.- From Survivor.- To Survivor. 这样划分的目的是为了使 JVM 能够更好的管理堆内存中的对象,包括内存的分配以及回收. 2.堆内存的作用是什么?在虚拟机启动时创建. 堆内存的唯一目的就是创建对象实例

对于Elasticsearch的学习,需要清楚的明白它的每个核心概念,由浅入深的了解,才能更好的掌握这门技术.下面先简单罗列下Elasticsearch的核心概念: 一.Elasticsearch数据组织 1.  逻辑组织如下图所示,Elasticsearch使用index和doc_type来组织数据.doc_type中的每条数据称为一个document,是一个JSON Object,相关的schema信息通过mapping来定义.mapping不仅仅包括数据类型的定义,还有很多其他元信息的设置

背景 最近在做订单数据存储到ElasticSearch,考虑到数据量比较大,采用冷热架构来存储,每月建立一个新索引,数据先写入到热索引,通过工具将3个月后的索引自动迁移到冷节点上. ElasticSearch版本:6.2.4 冷热架构 官方叫法:热暖架构——“Hot-Warm” Architecture. 通俗解读:热节点存放用户最关心的热数据:温节点或者冷节点存放用户不太关心或者关心优先级低的冷数据或者暖数据. 1.1 官方解读冷热架构 为了保证Elasticsearch的读写性能,官方建议磁

原文:<死磕 Elasticsearch 方法论>:普通程序员高效精进的 10 大狠招!(完整版) 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/wojiushiwo987/article/details/79293493 人工智能.大数据快速发展的今天,对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需.Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀,从2010年至今得到飞跃

目录 一.导读 1.1.认识ES 1.2.安装.启动ES.Kibana.IK分词器 二.核心概念 2.1.Near Realtime (NRT) 2.2.Cluster 2.3.Node 2.4.Index 2.5.Type 2.6.Document 2.7.一个不严谨的小结: 2.8.Shards & Replicas 2.8.1.问题引入: 2.8.2.什么是shard? 2.8.3.shard的默认数量 2.8.4.如何拓容Cluster 2.8.5.举个例子: 三.入门探索: 3.1.集

给ElasticSearch引擎配置慢查询日志,可以实时监控搜索过慢的日志.虽然ElasticSearch以快速搜索而出名,但随着数据量的进一步增大或是服务器的一些性能问题,会有可能出现慢查询的情况.慢查询日志可以帮助你快速定位到是什么 Index 和 语句 过慢.甚至还可以用Opster Search Log Analyzer分析你的慢查询日志,Opster Search Log Analyzer还会针对你的慢查询日志提供专门的优化建议. 默认情况下,慢查询日志打印功能是关闭的.你可以通过设置

转载自:https://www.lbbniu.com/6148.html 1.什么是堆内存? Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间,主要用于存放各种类的实例对象. 在 Java 中,堆被划分成两个不同的区域: 新生代 ( Young ). 老年代 ( Old ). 新生代 ( Young ) 又被划分为三个区域 Eden. From Survivor. To Survivor. 这样划分的目的是为了使 JVM 能够更好的管理堆内存中的对象,包括内存的分配以及回收. 2.堆内存的

如何联合索引查询? 所以给定查询过滤条件 age=18 的过程就是先从term index找到18在term dictionary的大概位置,然后再从term dictionary里精确地找到18这个term,然后得到一个posting list或者一个指向posting list位置的指针.然后再查询 gender=女 的过程也是类似的.最后得出 age=18 AND gender=女 就是把两个 posting list 做一个"与"的合并. 这个理论上的"与"

Graylog安装操作 实验环境centos7.5系统  mem:4-8G       disk:50G 关闭selinux以及firewalld 一.准备环境 1.1.java环境 下载java的jdk软件包. wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u181-b13/96a7b8442fe848ef90c96a2fad6ed6d1/jdk-8u181-linux-x64.rpm rpm –ivh jdk-8u181-linux-x6

正文一:Full Text Search Engines vs. DBMS  发表于2009年 正文二:Elasticsearch - A High-Performance Full-Text Search Engine  发表于2016年 不知道大家有没有想过一个问题:数据库服务也支持全文搜索,但我们为什么要用全文搜索引擎! 如果说是全文搜索引擎更快或者性能更好,那为什么呢?我们都知道solr和elasticsearch都是基于Lucene的,那Lucene又是基于什么做的全文搜索呢? 好吧,