首先安装和启动服务的教程是参考文章:ES入门之一 安装ElasticSearch 然后在最后的启动es服务时遇到了几个小问题,因此在这里记录一下. 因为我对linux并不是很熟悉,因此文中如果有说错的或者是使用了笨拙的方式的,欢迎指出. 1.内存不足问题 因为练手使用的是aliyun,内存只有1GB,而es默认设置jvm最少需要1GB的堆内存,因此在启动时会报一个内存分配错误,具体的错误截图没保留,因此就不贴了. 解决方法:修改config/jvm.options里面的-Xms和-Xmx的值为合

将SQL数据库重命名,会有两种情况: 1.未使用的数据库 方法:未使用的数据库改名比较方便,找到你要更改的数据库,右键选择[重命名] 然后就可以重新起名字了,重新起名字之后,点击其他的空白处就可以了, 2.已使用的数据库 对刚刚的新建的数据库中新建一个数据表,这个数据库就被使用,这个时候再重命名就无法成功了. 右键数据库,点击属性: 点击[选项],查看到数据库的[限制访问],默认的是MULTI_USER,意为多用户模式 然后将其改为:SINGLE_USER单用户模式 此刻就能对数据库进行重命名操

假设SQL Server 2008中有个数据库test,现在要将其改名为zhy步骤:(1) 分离数据库:打开management studio,找到test数据库-->右键-->任务-->分离(2) 改名:然后到数据库物理路径(例如C:/Program Files/Microsoft SQL Server/MSSQL10.MSSQLSERVER/MSSQL/DATA)下找到test.mdf和test_log.ldf,分别改名为zhy.mdf.zhy_log.ldf(3) 附加数据库:打开

无法重命名 KLENN 无法用排他锁锁定该数据库,以执行该操作(错误:5030) 解决办法: 将数据库设置为单用户模式 (单用户模式指定一次只有一个用户可访问数据库,该模式通常用于维护操作. ) 1.在对象资源管理器中,连接到 SQL Server 数据库引擎实例,然后展开该实例. 2.右键单击要更改的数据库,再单击“属性”. 3.在“数据库属性”对话框中,单击“选项”页. 4.在“限制访问”选项中,选择“单用户”. 5.如果其他用户连接到数据库,将出现“打开的连接”消息.若要更改属性并关闭所有

reindex数据复制,重索引 POST _reindex { "source": { "index": "twitter" }, "dest": { "index": "new_twitter" } } 字段重命名 把flag重命名为tag POST _reindex { "source": { "index": "test"

General error: 2006 MySQL server has gone away 错误原因 制造错误 解决办法 最新办法 错误原因 Mysql has gone away MySQL 服务宕了 mysql连接超时 show global variables like ‘%timeout’; mysql请求链接进程被主动kill show global status like ‘com_kill’; Your SQL statement was too large. show glob

SQL2012附加数据库时如何更改数据库名称呢 方法一: 在“附加为”那一栏填写新的数据库名称就可以 方法二: 使用脚本 附加时点击脚本会自动生成附加脚本 直接修改database的名称即可!

[2014-01-09 19:43:45.469220][22347888] Level 0 COCITOOL: Error - OCI_ERROE - errcode[1],errmsg[ORA-00001: unique constraint (CICM.IDX_PK_CICMODT0101) violated ] [2014-01-09 19:43:45.469338][22347888] Level 0 PerfTestByOci: Error - OCI_ERROE - errcode

//SQLServer(将user重命名为us) alter table user rename us;

使用 https://github.com/taowen/es-monitor 可以用 SQL 进行 elasticsearch 的查询.有的时候分桶聚合之后会产生很多的桶,我们只对其中部分的桶关心.最简单的办法就是排序之后然后取前几位的结果. ORDER BY _term SQL $ cat EOF {", "ipo_year": } {", "ipo_year": } Elasticsearch { "aggs": { &

修改数据库 alter   database   KidsPang   COLLATE   Chinese_PRC_CI_AS 修改表中字段ALTER TABLE [Member] ALTER COLUMN [ID] [nvarchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS  NOT NULLALTER TABLE [Member] ALTER COLUMN [PASS] [nvarchar](43) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS  NOT NULL

using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.IO; using Newtonsoft.Json; using Newtonsoft.Json.Linq; using System.Collections; using System.Data; using System.Data.SqlClient; using Common; using System.Threading; nam

同系统同版本可以使用备份恢复,本文前提是不同系统不同版本,使用db2move命令. 1.db2move db db_name export 此处注意,先建个目录放文件,因为文件比较多,如果上来直接export就会在当前目录下生成了.mkdir /home/backup/mydata,进入这个目录进行命令执行: 2.db2move db db_name import 执行命令之前要建一个空的同名数据库.将之前文件夹拷过来,进入mydata目录之后执行这个命令. 注意事项:1.使用这种方式需要数据库

一.  ElasticSearch简单介绍 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RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. ElasticSearch不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作:-> 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索.-> 实时分析的分布式搜索引擎.-> 可以扩展到上百

ELK简介 最近有个需求搭建一套日志系统用于集成几个业务系统的日志提供快速的检索功能,目前是用Log4net存数据库+Error级别发邮件方式,也算简单暴力好用,但历史日志的模糊查询确实很慢,所以使用ELK是比较理想的解决方案.三年前写过两篇文章log4net.NoSql +ElasticSearch 实现日志记录和log4net.redis+logstash+kibana+elasticsearch+redis 实现日志系统,感觉有点凌乱,这次借着项目需要重新整理一下.参考ELK不权威指南可以

[活动]Elasticsearch Service免费体验馆>>Elasticsearch Service新用户特惠狂欢低至4折>>Elasticsearch Service企业上云特惠>> [腾讯云Elasticsearch Service]高可用,可伸缩,云端全托管.集成X-Pack高级特性,适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ​ Elasticsearch(以下简称ES)是近年来炙手可热的开源分布式搜索分析引擎,通过简单部署,就可以轻松实现日志实时分析.全文检

  So Easy系列之MySQL数据库教程 1.   数据库概述 1.1.  数据库概述 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式.数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用. 数据库指的是以一定方式储存在一起.能为多个用户共享.具有尽可能小的

一.Repositories 在elasticsearch.yml文件中增加path.repo路径配置: $ vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml path.repo: ["/home/ccx/es/backups", "/mount/longterm_backups"] 重启elasticsearch $ service elasticsearch restart 创建文件夹作为repository的目录,并修改文件夹权

日志监控和分析在保障业务稳定运行时,起到了很重要的作用,不过一般情况下日志都分散在各个生产服务器,且开发人员无法登陆生产服务器,这时候就需要一个集中式的日志收集装置,对日志中的关键字进行监控,触发异常时进行报警,并且开发人员能够查看相关日志.logstash+elasticsearch+kibana3就是实现这样功能的一套系统,并且功能更强大. Logstash:负责日志的收集,处理和储存 Elasticsearch:负责日志检索和分析 Kibana:负责日志的可视化 1.环境介绍 elkSer

1. 引入dbcp (选择1.4) Java代码   com.alibaba.external jakarta.commons.dbcp 1.4 2. dbcp的基本配置 相关配置说明: initialSize :连接池启动时创建的初始化连接数量(默认值为0) maxActive :连接池中可同时连接的最大的连接数(默认值为8,调整为20,高峰单机器在20并发左右,自己根据应用场景定) maxIdle:连接池中最大的空闲的连接数,超过的空闲连接将被释放,如果设置为负数表示不限制(默认为8个,ma

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