pom 文件 spring: elasticsearch: jest: uris: http://192.168.124.142:9201 # data: # elasticsearch: # cluster-name: elasticsearch # cluster-nodes: 当我想要测试jest 的 时候却是用了 spring data  的配置文件,所以饭麸果文被拒绝 第二种使用 spring data 的时候出现 time out 异常是因为 版本不匹配 所以我就下载了一个低版本的e

简介 脚本分2部分,1部分查找符合条件的索引名,2脚本调用1脚本,进行删除操作 脚本 查找符合条件的,默认大于30天 # coding:utf-8 __author__ = 'Jipu FANG' from elasticsearch import Elasticsearch import re import time import datetime now = time.localtime() data1 = datetime.datetime(now[0], now[1], now[2])

今天ArcGIS的SDE发生了一点小故障,导致系统表丢失,所以需要重建一下SDE数据库,在删除SDE用户和所在的表空间过程中遇到下面两个ORA错误,解决方法如下: 1)删除表空间时报错:ORA-29857:表空间中存在域索引和/或次级对象: 2)这个错误的原因很可能是因为这个表空间是某个用户默认的表空间,所以需要删除隶属于这个表空间的用户,才可以进行删除. 那么,怎样查询这个默认表空间中的用户呢,很简单,如下图: 3)根据查询后的结果,SDE用户的表空间为BaseMap,导致表空间无法删除,所以

一.Elasticsearch 索引(新建)一个文档的命令: curl XPUT ' http://localhost:9200/test_es_order_index/test_es_order_type/1 ' -d ' { "id": 5, "name": "test555", "skuName": "55", "age":23 } ' 这里test_es_order_index

你是否遇到过这种情况,在Linux以apt-get update 时更新的时候无法更新,提示一下内容 p { margin-bottom: 0.25cm; line-height: 120% } 错误:1 http://ppa.launchpad.net/diesch/testing/ubuntu zesty InRelease 无法连接上 127.0.0.1:42165 (127.0.0.1). - connect (111: 拒绝连接) 错误:2 http://archive.ubuntuk

ElasticSearch index 剖析 在看ElasticSearch权威指南基础入门中关于:分片内部原理这一小节内容后,大致对ElasticSearch的索引.搜索底层实现有了一个初步的认识.记录一下在看文档的过程中碰到的问题以及我的理解.此外,在文章的末尾,还讨论分布式系统中的主从复制原理,以及采用这种副本复制方案带来的数据一致性问题. ElasticSearch index 操作背后发生了什么? 更具体地,就是执行PUT操作向ElasticSearch添加一篇文档时,底层发生的一系列

最近修改了下电脑的hosts文件,电脑就突然不能连接下载更新的服务器了,但是浏览器还能正常上网,这让我很是难受啊!!! 错误现象如下: 错误:1 http://archive.ubuntukylin.com:10006/ubuntukylin xenial InRelease 无法连接上 127.0.0.1:8989 (127.0.0.1). - connect (111: 拒绝连接) 错误:2 http://mirrors.aliyun.com/ubuntu xenial InRelease

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 1.Elasticsearch索引说明 a. 通过上面几篇博客已经将Elasticsearch的安装配置以及基本概念和通信方式基本了解了,当了解完这些内容之后,继而就可以去使用它,学习它,也应用在项目中,从这篇博客开始将使用一个简单的教程来学习Elasticsearch,通过此教程,希望可以让大家对Elasticsearch能做的事以及易用程度有了解并且可以使用它,至于更加深层次的

ElasticSearch是文档型数据库,索引(Index)定义了文档的逻辑存储和字段类型,每个索引可以包含多个文档类型,文档类型是文档的集合,文档以索引定义的逻辑存储模型,比如,指定分片和副本的数量,配置刷新频率,分配分析器等,存储在索引中的海量文档分布式存储在ElasticSearch集群中. ElasticSearch是基于Lucene框架的全文搜索引擎,将所有文档的信息写入到倒排索引(Inverted Index)的数据结构中,倒排索引建立的是索引中词和文档之间的映射关系,在倒排索引中,

列出所有索引 现在来看看我们的索引 GET /_cat/indices?v 响应 health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open .kibana XYZPR5XGQGWj8YlyZ1et_w .1kb .1kb 可以看到在集群中有一个索引 创建索引 现在让我们创建一个名叫"customer" 的索引,然后再次列出所有的索引 PUT /custom

一.索引的作用 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重. 在数据量和访问量不大的情况下,mysql访问是非常快的,是否加索引对访问影响不大.但是当数据量和访问量剧增的时候,就会发现mysql变慢,甚至down掉,这就必须要考虑优化sql了,给数据库建立正确合理的索引,是mysql优化的一个重要手段. 索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql

Elasticsearch 索引的全量/增量更新 当你的es 索引数据从mysql 全量导入之后,如何根据其他客户端改变索引数据源带来的变动来更新 es 索引数据呢. 首先用 Python 全量生成 Elasticsearch 和 ik 初始的分词索引数据,增量更新索引实现如下: 服务端(Python+redis-sub)# Python-redis 开启监听 'leon' 等待客户端推送消息,来增量更新es文档 #-*- coding:utf8 -*-import sysimport redi

参考文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.1/modules-snapshots.html 备份数据之前,要创建一个仓库来保存数据,仓库的类型支持Shared filesystem, Amazon S3, HDFS和Azure Cloud.fs仓库示例:需要在elasticsearch.yml添加如下配置:path.repo: ["/data1/esdata/backup"]注意:这里fs是Shared

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

项目中数据库根据月份水平划分,由于没有用数据库中间件,没办法一下查询所有订单信息,所有用Elasticsearch做订单检索. Elasticsearch索引和数据库分片同步,也是根据月份来建立索引. 思路: 建立索引时用“order_yyyyMM”命名: 为这些订单索引建立别名“order”: 写数据时把数据写到对应的月份索引,读时根据别名读取,就可以查询到所有订单数据: 对索引分片也可以根据业务灵活的删除老数据. 具体实现需要用到模板, template可以修改索引的默认配置.我们以下面这个

原文:Elasticsearch入门教程(三):Elasticsearch索引&映射 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/vbirdbest/article/details/79213163 索引概念简介 通常说的索引有两种词性,名称和动词. 动词索引indexing,索引一个文档,表示把一个文档存储到索引Index里,可以用来查询和检索,es采用倒排索引 名词索引index,

今天安装fastdfs的时候,发现最好固定虚拟机的ip, 固定了ip之后,发现使用Windows中的pycharm连接redis的时候,总是拒绝连接,找了很多的办法都不行,有点慌, 但是不能慌,现在要理清思路,理清线索,我现在对这个问题的解决进行一下记录,整个的问题解决预计需要一天的时间 ############################################### 首先是解决Windows中的虚拟机Ubuntu系统,固定ip的问题,我感觉这个地方有问题, 第一步:打开虚拟机,查

在使用过代理后,调用python的requests库出现拒绝连接的异常 问题 在windows10环境下,在使用代理(VPN)后.如果在python中调用requests库来地址访问时,有时会出现这样的错误,ConnectionRefusedError:[WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝,无法连接.如下图所示: 解决办法 网上的大多数博客是通过修改默认浏览器中的代理设置来解决的,但是有时也会失效.根据博文 windows注册表项配置客户端代理服务器 通过删除注册表中的代理服

一.前言 在 Elasticsearch 的日常中,有很多如存储 系统日志.行为数据等方面的应用场景,这些场景的特点是数据量非常大,并且随着时间的增长 索引 的数量也会持续增长,然而这些场景基本上只有最近一段时间的数据有使用价值或者会被经常使用(热数据),而历史数据几乎没有作用或者很少会被使用(冷数据),这个时候就需要对 索引 进行一定策略的维护管理甚至是删除清理,否则随着数据量越来越多除了浪费磁盘与内存空间之外,还会严重影响 Elasticsearch 的性能: 在 Elastic Stack

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/7VQd5sKt_PH56PFnCrUOHQ 1.什么是索引生命周期 在基于日志.指标.实时时间序列的大型系统中,集群的索引也具备类似上图中相通的属性,一个索引自创建之后,不可能无限期的存在下去, 从索引产生到索引"消亡",也会经历:"生.老.病.死"的阶段. 我们把索引的"生.老.病.死"的全过程类比称为索引的生命周期. 2.什么是索引生命周期管理 由于自然规律,人会"

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比