问题描述: 按照项目计划,今天上线部署日志系统(收集线上的所有日志,便于问题排查). 运维按照以前的部署过程,部署elasticsearch,部署结束之后,通过x-pack的monitor发现elasticsearch的索引速度只有几百/秒的索引速度,远远小于同样的配置,没有做优化的另一个es集群.问题就产生了,什么原因呢 问题定位: 下午比较忙,没有时间排查问题,就让另个同事,排查,下午下班的时候去问什么原因,同事告诉我说是,logstash问题,我信了,因为他对比了以前的logstash 配

前言 最近面试过程中遇到问Elasticsearch的问题不少,这次总结一下,然后顺便也了解一下Elasticsearch内部是一个什么样的结构,毕竟总不能就只了解个倒排索引吧.本文标题就是我遇到过的两个问题,所以此次基本上只是围绕着这两个问题来总结. ES写入数据 在介绍写入数据的过程时,先明确一下ES中的一些关键性的概念: Clouster:集群,由一到N个Elasticsearch服务节点组成. Node:节点,组成Elasticsearch集群的基本单元,单个集群内节点名称唯一.通常一个

面试题 es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?底层的 lucene 介绍一下呗?倒排索引了解吗? 面试官心理分析 问这个,其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理,因为用 es 无非就是写入数据,搜索数据.你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候,es 在干什么,那你真的是...... 对 es 基本就是个黑盒,你还能干啥?你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了.要是出点什么问题,你啥都不知道,那还能指望你什么呢? 面试题剖析 es 写数据

之前在配置从logstash写数据到elasticsearch时,指定单个数据模板没有问题.可是在配置多个数据模板时候,总是不成功,后来找了非常多资料,最终找到解决的方法,就是要多加一个配置项: template_name ,切该名字必须所有为小写. 參考配置信息: output {         if [type] == "log_01" {                 elasticsearch {                         cluster =>

之前在配置从logstash写数据到elasticsearch时,指定单个数据模板没有问题,但是在配置多个数据模板时候,总是不成功,后来找了很多资料,终于找到解决办法,就是要多加一个配置项: template_name ,切该名字必须全部为小写. 参考配置信息: output { if [type] == "log_01" { elasticsearch { cluster => 'elasticsearch' host => 'x.x.x.x' index => '

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4

一.Elasticsearch写人数据的过程 1)客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点)2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard)3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果

第三百六十七节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)scrapy写入数据到elasticsearch中 前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增.删.改.查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsear

前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增.删.改.查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsearch就不用写命令了,用elasticsearch-dsl-py这个模块来操作,也就是用python的方式操作一个类即可 elasticsearch-dsl-p

前言 前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafk

Elasticsearch 写入流程及优化 一. 集群分片设置:ES一旦创建好索引后,就无法调整分片的设置,而在ES中,一个分片实际上对应一个lucene 索引,而lucene索引的读写会占用很多的系统资源,因此,分片数不能设置过大:所以,在创建索引时,合理配置分片数是非常重要的.一般来说,我们遵循一些原则:1. 控制每个分片占用的硬盘容量不超过ES的最大JVM的堆空间设置(一般设置不超过32G,参加上文的JVM设置原则),因此,如果索引的总容量在500G左右,那分片大小在16个左右即可:当然,

前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>—— Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>—— Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafka 中

问题:当有大量数据提交到Elasticsearch时,怎么优化处理效率? 回答: 批量提交 当有大量数据提交的时候,建议采用批量提交. 比如在做 ELK 过程中 ,Logstash indexer 提交数据到 Elasticsearch 中 ,batch size 就可以作为一个优化功能点.但是优化 size 大小需要根据文档大小和服务器性能而定. 像 Logstash 中提交文档大小超过 20MB ,Logstash 会请一个批量请求切分为多个批量请求. 如果在提交过程中,遇到 EsRejec

前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如

def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo") val sc = new SparkContext(conf); // 读取hdfs数据 val textFileRdd = sc.textFil

/*使用之前要记得导入第三的jar包这个是我之前使用的时候那别人的东西自己修改了一下 还没来得及好好地封装一下还望见谅,注释我感觉写的挺清楚的就在不进行解释代码了*/package com.zzp.ExcelParse;import jxl.Workbook;import jxl.format.*;import jxl.format.Alignment;import jxl.format.Border;import jxl.format.BorderLineStyle;import jxl.wr

在上一篇<NPOI操作excel之读取excel数据>我们把excel数据写入了datatable中,本篇就讲如何把datatable数据写入excel中. using System; using System.Data; using System.IO; using NPOI.SS.UserModel; using NPOI.XSSF.UserModel; using NPOI.HSSF.UserModel; namespace NPOIOprateExcel { public class

背景 Python中,想要打开已经存在的excel的xls文件,然后在最后新的一行的数据. 折腾过程 1.找到了参考资料: writing to existing workbook using xlwt 其实是没有直接实现: 打开已有的excel文件,然后在文件最后写入,添加新数据 的函数的. 只不过,可以利用: Working with Excel Files in Python 中的库,组合实现. 2. writing to existing workbook using xlwt 给出了示

java io流 创建文件 写入数据 改变system.out.print的输出位置 //创建文件 //写入数据 //改变system.out.print的输出位置 import java.io.*; public class Index{ public static void main(String[] args) throws Exception{ /** * 存储为二进制,给计算机看的 */ //创建文件 DataOutputStream sjl = new DataOutputStrea

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 多态模拟移动硬盘和U盘 { class Program { static void Main(string[] args) { //用多态来实现U盘,Mp3,移动硬盘和电脑的对接,读取写入数据. MobileTool mt = new UDisk(

//打开一个文件 $f = fopen($filename,'wb'); $filename:打开一个文件,不存在则自动创建,如果不能创建,说明指定的文件目录有错误 wb:写入的方式 ---- 覆盖原内容ab:追加的方式 ---- 往文件尾部追加数据 if(!$f) { die("打开文件失败"); } else { echo '打开文件成功'."<br/>"; } //判断文件是否可写 if(!is_writable($f)) { die("