1. 项目中引用 Elasticsearch.NET         Elasticsearch 其他版本可在: http://www.nuget.org/  找到对应的项目以源码 ! 本文以 2.4.1版本为例 首先我们打开项目,点击-工具-->NuGet 包管理器-->程序包管理器控制台 在控制台输入安装命令:   Install-Package NEST -Version 2.4.1      (然后回车确认安装) 如图:   安装成功: 2.  项目中CRUD案例 首先根据数据对象 创

一.分词器 1. 认识分词器  1.1 Analyzer   分析器 在ES中一个Analyzer 由下面三种组件组合而成: character filter :字符过滤器,对文本进行字符过滤处理,如处理文本中的html标签字符.处理完后再交给tokenizer进行分词.一个analyzer中可包含0个或多个字符过滤器,多个按配置顺序依次进行处理. tokenizer:分词器,对文本进行分词.一个analyzer必需且只可包含一个tokenizer. token filter:词项过滤器,对to

一.快速入门1. 查看集群的健康状况http://localhost:9200/_cat http://localhost:9200/_cat/health?v 说明:v是用来要求在结果中返回表头 状态值说明 Green - everything is good (cluster is fully functional),即最佳状态Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster is

架构原理 本书作为 Elastic Stack 指南,关注于 Elasticsearch 在日志和数据分析场景的应用,并不打算对底层的 Lucene 原理或者 Java 编程做详细的介绍,但是 Elasticsearch 层面上的一些架构设计,对我们做性能调优,故障处理,具有非常重要的影响. 所以,作为 ES 部分的起始章节,先从数据流向和分布的层面,介绍一下 ES 的工作原理,以及相关的可控项.各位读者可以跳过这节先行阅读后面的运维操作部分,但作为性能调优的基础知识,依然建议大家抽时间返回来了

@ 目录 一.什么Elasticsearch? 二.Elasticsearch安装部署 2.1 Elasticsearch安装环境准备 2.2 Docker环境安装Elasticsearch 2.3 Elasticsearch目录结构介绍 2.4 Elasticsearch cat命令使用 三.Elasticsearch基本概念 3.1 索引(Index) 3.2 文档类型(Type) 3.3 文档(Document) 3.4 属性/域(Field) 3.5 节点(Node) 3.6 集群(Cl

Elasticsearch 新增字段

在website的index下已经存在一个名为blog的type.想在website下,新增一个名为blog2的type. 执行语句如下: PUT /website/blog2/1 { "title": "My first blog entry", "text": "Just trying this out...", "date": "2014/01/01" } 报错信息如下: { &q

/index/type/_mapping  post { "properties": { "zy_renwu_pingjia": { "type": "string", "index": "not_analyzed" } } }

  ElasticSearch系列学习 ElasticSearch第一步-环境配置 ElasticSearch第二步-CRUD之Sense ElasticSearch第三步-中文分词 ElasticSearch第四步-查询详解 ElasticSearch第五步-.net平台下c#操作ElasticSearch详解 elasticsearch官方只提供smartcn这个中文分词插件,效果不是很好,好在国内有medcl大神(国内最早研究es的人之一)写的两个中文分词插件,一个是ik的,一个是mmse

公司ELK系统目前的设置是每月自动将日志信息记录至新的索引中,将日志数据按月分索引保存,在扩展的ELK架构中,利Logstash对接rabbitmq,获取日志消息,自动持久化至Elasticsearch.而Elasticsearch存在一个关键问题就是索引的设置及字段的属性指定,最常见的问题就是,某个字段我们并不希望ES对其进行分词,但如果使用自动模板创建索引,那么默认是所有string类型的字段都会被分词的,因此必须要显式指定字段的not_analyzed属性,其它的比如控制索引的备份数,分片

1.下载对应版本的ES ik分词 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 2.解压elasticsearch-analysis-ik-master.zip unzip elasticsearch-analysis-ik-master.zip 3.进入elasticsearch-analysis-ik-master,编译源码 cd  elasticsearch-analysis-ik-master mvn clean 

ES通过设置[节点的名字]和[集群的名字],就能自动的组织相同集群名字的节点加入到集群中,并使很多的技术对用户透明化. 如果用户想要管理查看集群的状态,可以通过一些REST API来实现. 其他的ES文档翻译参考:Elasticsearch文档总结 REST API用途 ES提供了很多全面的API,大致可以分成如下几种: 1 检查集群.节点.索引的健康情况 2 管理集群.节点,索引数据.元数据 3 执行CRUD,创建.读取.更新.删除 以及 查询 4 执行高级的查询操作,比如分页.排序.脚本.聚

Elasticsearch的聚合主要分成两大类:metric和bucket,2.0中新增了pipeline还没有研究.本篇还是来介绍Bucket聚合中的常用聚合--date histogram.参考:官方文档 用法 Date histogram的用法与histogram差不多,只不过区间上支持了日期的表达式. { "aggs":{ "articles_over_time":{ "date_histogram":{ "field"

在这里,以两台es集群为例. es集群健康状况有三种状态,这里我们搭建的es集群,只要两台不同时挂掉,数据不会丢失. green 所有主要分片和复制分片都可用 yellow 所有主要分片可用,但不是所有复制分片都可用 red 不是所有的主要分片都可用 举个例子: 比如说现在集群节点es1位主节点,es2位复制分片节点,默认情况下,两台es都接收logstash传过来的日志,是负载均衡的. 如果es1宕掉,es2会被提升为主节点,只有es2接收logstash传来得日志数据,同时整个集群状态由gr

ElasticSearch 集群 首先看下ElasticSearch(ES)的架构: 术语解释: cluster:代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个master节点,master通过选举自动产生: shards:代表索引分片,ES可以把一个完整的索引分成多个分片,并将它们分布到不同的节点上,从而构成分布式索引: replicas:代表索引副本,副本可以保证系统的高可用性,当某个节点的某个分片损坏时可以从副本中恢复,此外,多个分片副本还可以起到负载均衡的作用: recovery:代表数据恢

基于上一篇博文基础上,进行es的操作,document的新增比较简单,就不说了,这里主要说说更新操作. 更新操作,有两大类,一个是Replace,一个是Update,就是说一个是替换,一个是更新. 替换,就是全文档更换,而更新可以只针对文档的局部字段. 1. 这里先说简单的Replace的操作. 先创建一个document,索引名为gengxin,文档类型为replace. [water@CloudGame ES]$ curl -XPUT 'localhost:9200/gengxin/repl

原文:http://xingxiudong.com/2015/01/05/resolve-elasticsearch-split-brain/ 什么是“脑裂”现象? 由于某些节点的失效,部分节点的网络连接会断开,并形成一个与原集群一样名字的集群,这种情况称为集群脑裂(split-brain)现象.这个问题非常危险,因为两个新形成的集群会同时索引和修改集群的数据. 如何避免脑裂问题? 避免脑裂现象,用到的一个参数是:discovery.zen.minimum_master_nodes.这个参数决定

安装jdk1.7 1.卸载Liunx自带的openjdk rpm -qa | grep jdk 查看当前的jdk版本 sudo yum -y remove java-1.7.0-openjdk-headless-1.7.0.51-2.4.5.5.el7.x86_64 卸载openjdk 2.下载Liunx jdk1.7 wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u79-b15/jdk-7u79-linux-x64.rpm?AuthPara

因公司数据安全和分析的需要,故调研了一下 GlusterFS + lagstash + elasticsearch + kibana 3 + redis 整合在一起的日志管理应用: 安装,配置过程,使用情况等续 一,glusterfs分布式文件系统部署: 说明: 公司想做网站业务日志及系统日志统一收集和管理,经过对mfs, fastdfs 等分布式文件系统的调研,最后选择了 glusterfs,因为Gluster具有高扩展性.高性能.高可用性.可横向扩展的弹性特点,无元数据服务器设计使glust

Why Elasticsearch? 由于需要提升项目的搜索质量,最近研究了一下Elasticsearch,一款非常优秀的分布式搜索程序.最开始的一些笔记放到github,这里只是归纳总结一下. 首先,为什么要使用Elasticsearch?最开始的时候,我们的项目仅仅使用MySQL进行简单的搜索,然后一个不能索引的like语句,直接拉低MySQL的性能.后来,我们曾考虑过sphinx,并且sphinx也在之前的项目中成功实施过,但想想现在的数据量级,多台MySQL,以及搜索服务本身HA,还有后