**1.boost方式 ** 简单粗暴,最常用. 需求:查询出title和content中包含java spark的document 方式1: GET /forum/article/_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "title": "java spark" } }, { "match":

boost::asio设置同步连接超时   CSDN上求助无果,只好用自创的非主流方法了.asio自带的例子里是用deadline_timer的async_wait方法来实现超时的,这种方法需要单独写一个回调函数,不利于把连接和超时封装到单个函数里.传统的Winsock编程可以先把socket设为非阻塞,然后connect,再用select来判断超时,asio也可以这样做,唯一“非主流”的是asio里没有一个类似select的函数,所以得调用原始的Winsock API,也就牺牲了跨平台: #i

多台机器 \config\elasticsearch.yml 文件修改 cluster.name设置统一的集群名如 cluster.name: win-es-001 node.name 设置当前Node名称 node.name: "win-da-013" 如果没有办法自发现,可以查看日志,看启动IP是否正确,如果不正确可以手动设置 network.host

Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB,对于任何一个现实业务来说,这个设置都太小了.如果你正在使用这个默认堆内存配置,你的集群配置可能会很快发生问题. 这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存(下面就说内存好了),最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量.服务进程在启动时候会读取这个变量,并相应的设置堆的大小.设置命令如下: export ES_HEAP_SIZE=10g 此外,你也可以通过命令行参数的形式,在程序启动的时候把内存大小传递给它: ./b

自定义动态映射 如果你想在运行时增加新的字段,你可能会启用动态映射.然而,有时候,动态映射 规则 可能不太智能.幸运的是,我们可以通过设置去自定义这些规则,以便更好的适用于你的数据. 日期检测 当 Elasticsearch 遇到一个新的字符串字段时,它会检测这个字段是否包含一个可识别的日期,比如 2014-01-01 .如果它像日期,这个字段就会被作为 date 类型添加.否则,它会被作为 string 类型添加. 有些时候这个行为可能导致一些问题.想象下,你有如下这样的一个文档: {"not

1.禁用交换分区 最简单的选项是完全禁用交换,通常elasticsearch是在框上运行的唯一服务,内存由ES_HEAP_SIZE环境变量控制,设有必要启用交换分区 linux:swapoff -a 关闭交换分区 永久禁用:编辑/etc/fstab注释掉任何包含单词swap的行 windows:系统属性 -> 高级 -> 性能 -> 高级 -> 虚拟内存 完全禁用分页文件可以实现相同的功能 2.swappines配置 确保sysctl值vm.swappiness设置为0.这减少了内

0.引言 本文翻译自Elasticsearch20170918热乎的官方博客,原作者:Christian Dahlqvist. 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理,可能在项目的中后期就会出现性能问题. Elasticsearch是一个非常通用的平台,支持各种各样的用例,并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性.这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难.虽然不一定会在首次启动时出现问题,但由于数据量随时间的推移,可能会导致性能问题.集群所拥有的数

Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB,对于任何一个现实业务来说,这个设置都太小了.如果你正在使用这个默认堆内存配置,你的集群配置可能会很快发生问题.这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存(下面就说内存好了),最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量.服务进程在启动时候会读取这个变量,并相应的设置堆的大小.设置命令如下: export ES_HEAP_SIZE=10g 此外,你也可以通过命令行参数的形式,在程序启动的时候把内存大小传递给它: ./bi

es节点的默认的heap内存大小是 1G 大小,在实际生产中,很容易导致内存溢出而导致进程被kill掉.所以我们一般会自己配置自己的,2.x的版本可以通过export ES_HEAP_SIZE=10g或者./bin/elasticsearch -Xmx10g -Xms10g来设置自己的堆内存的大小,但版本在 6.2.x开始,好像就不支持这种设置了,那就自己研究吧! 通过研究启动命令:/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch ES_JVM_OPTIONS

path.data and path.logs If you are using the .zip or .tar.gz archives, the data and logs directories are sub-folders of $ES_HOME. If these important folders are left in their default locations, there is a high risk of them being deleted while upgradi

编辑ElasticSearch中bin目录下 vi elasticsearch中 加上   export ES_HEAP_SIZE=24g 修改配置文件 config/elasticsearch.yaml bootstrap.mlockall: true 具体参照文档: 官方:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/heap-sizing.html 翻译:http://openskill.cn/article/304

//创建索引 client.admin().indices().prepareCreate("twitter").execute().actionGet(); //配置mapping XContentBuilder mapping = XContentFactory.jsonBuilder().startObject() .startObject("tweet") .startObject("properties") .startObject(&

action.destructive_requires_name: true     用于设置删除只限于特定名称指向的数据, 而不允许通过指定 _all来删除所有索引

在Elasticsearch中如果需要做分页查询,我们通常使用form和size实现.form指定从有序哪一行开始,size表示从当前开始读取多少行.但是我们发现查询结果最大只能到10000,这是因为Elasticsearch中的size的默认值在index.max_result_window 中设置,并且默认值就是10000.下面我们通过Elasticsearch的API设置最大的读取行. 注:Elasticsearch支持的最大值是2^31-1,也就是2147483647. 下面我们来查看一

elasticsearch设置执行脚本并添加开机启动 在/etc/init.d目录下新建文件elasticsearch #!/bin/sh #chkconfig: 2345 80 05 #description: elasticsearch export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_112 export JAVA_BIN=/usr/java/jdk1.8.0_112/bin export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export CLASSP

Elasticsearch 配置 Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索,我们还能这样去描述它: 分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索 分布式的实时分析搜索引擎 可以扩展到上百台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据 Elastic Search 索引 基本单位是 文档  文档类型, ES 分片 横向扩展. 分片可以做备份,节点,一个es的实例就是一个节点(集群使用) git clone https://github.com/elasticsearch/elasti

一.基于词项与基于全文 所有查询会或多或少的执行相关度计算,但不是所有查询都有分析阶段. 和一些特殊的完全不会对文本进行操作的查询(如 bool 或 function_score )不同,文本查询可以划分成两大家族: 1.基于词项的查询 如 term 或 fuzzy 这样的底层查询不需要分析阶段,它们对单个词项进行操作.用 term 查询词项 Foo 只要在倒排索引中查找 准确词项 ,并且用 TF/IDF 算法为每个包含该词项的文档计算相关度评分 _score . 记住 term 查询只对倒排索

一.简介 ElasticSearch和Solr都是基于Lucene的搜索引擎,不过ElasticSearch天生支持分布式,而Solr是4.0版本后的SolrCloud才是分布式版本,Solr的分布式支持需要ZooKeeper的支持. 这里有一个详细的ElasticSearch和Solr的对比:http://solr-vs-elasticsearch.com/ 语法参考:Elasticsearch Java APIElasticsearch Query DSL ElasticSearch安装部署

(二期)21.全文搜索引擎Elasticsearch [课程21]elasticsearch.xmind82.1KB [课程21]lucene.xmind0.8MB [课程21]基本用法....api.xmind83.2KB [课程21预习]全...arch.xmind0.4MB Lucene 为了更深入地理解ElasticSearch的工作原理,特别是索引和查询这两个过程,理解Lucene的工作原理至关重要.本质上,ElasticSearch是用Lucene来实现索引的查询功能的. lucen

/** * 系统环境: vm12 下的centos 7.2 * 当前安装版本: elasticsearch-2.4.0.tar.gz */ QueryBuilder 是es中提供的一个查询接口, 可以对其进行参数设置来进行查用擦还训 package com.wenbronk.javaes; import java.net.InetSocketAddress; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.ut

ElasticSearch 2 (14) - 深入搜索系列之全文搜索 摘要 在看过结构化搜索之后,我们看看怎样在全文字段中查找相关度最高的文档. 全文搜索两个最重要的方面是: 相关(relevance) 相关是将查询到相关的文档结果进行排名的一种能力,这种相关度可以是根据TF/IDF.地理位置相似性(geolocation).模糊相似,或者其他的一些算法得出. 分析(analysis) 将一个文本块转换为唯一的.规范化的token的过程,目的是为了(a)创建反向索引以及(b)查询反向索引. 当我