本文demo基于elasticsearch 5.1.1,  项目中使用的还是较早的版本 例如 import com.alibaba.fastjson.JSON; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient; import org.elasticsearch.common.settings.Settings; impo

Es相比关系型数据库在数据检索方面有着极大的优势,在处理亿级数据时,可谓是毫秒级响应,我们在使用Es时不仅仅进行简单的查询,有时候会做一些数据统计与分析,如果你以前是使用的关系型数据库,那么Es的数据统计跟关系型数据库还是有很大的区别的,所以,这篇内容,为了更好的理解,我简单对比了Es中统计的写法与关系型数据库的写法. 首先,先了解一下Es中关于聚合的概念: 1:桶(Buckets)满足特定条件的文档的集合: 2:指标(Metrics)对桶内的文档进行统计计算 这两个概念是什么意思?先看下面一段

一.搜索API 1. 搜索API 端点地址 从索引tweet里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/_search?q=user:kimchy 从索引tweet,user里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:kimchy GET /kimchy,elasticsearch/_search?q=tag:wow 从所有索引里面搜索字段tag为wow的记录 GET /_all/_search?

一.搜索API 1. 搜索API 端点地址从索引tweet里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/_search?q=user:kimchy从索引tweet,user里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:kimchyGET /kimchy,elasticsearch/_search?q=tag:wow从所有索引里面搜索字段tag为wow的记录 GET /_all/_search?q=ta

主要知识点 terms搜索多个值,并和term的比较     一.term和terms terms是在这个字段中搜索多个值,相当于sql中的in语法 (select * from tbl where col in ("value1", "value2")) term: {"field": "value"} terms: {"field": ["value1", "value2&

前言 我曾经面试安踏的技术岗,当时面试官问了我一个问题:如果你想使用某个新技术但是领导不愿意,你怎么办? 对于该问题我相信大家就算没有面试被问到过,现实工作中同事之间的合作也会遇到. 因此从我的角度重新去回答这个问题,有以下几点: 1.师出有名,在软件工程里是针对问题场景提供解决方案的,如果脱离的实际问题(需求)去做技术选型,无疑是耍流氓.大家可以回顾身边的"架构师"."技术Leader"是不是拍拍脑袋做决定,问他们为什么这么做,可能连个冠冕堂皇的理由都给不出. 2

搜索引擎最重要的目的,嗯,不出意料就是搜索.你传给它一个请求,然后它依照相关性返回你一串匹配的结果.我们可以根据自己的内容创造各种请求结构,试验各种不同的分析器,搜索引擎都会努力尝试提供最好的结果. 不过,一个现代的全文搜索引擎可以做的比这个更多.因为它的核心是基于一个为了高效查询匹配文档而高度优化过的数据结构——倒排索引.它也可以为我们的数据完成复杂的聚合运算,在这里我们叫它facets.(不好翻译,后文对这个单词都保留英文) facets通常的目的是提供给用户某个方面的导航或者搜索. 当你在

PHP扩展安装 1. 环境要求:PHP_VERSION >= 5.3.9,composer工具 2. 在E盘新建文件夹命名为elastic,,拷贝composer.phar到      E:/elastic目录下面 3. 打开命令行窗口,进入E:/elastic 4. 在命令行运行:       php composer.phar require elasticsearch/elasticsearch 5. 此时E:/elastic目录下会出现一个vendor目录,安装成功 6. 使用方法:  

ElasticSearch5.5.1与插件的配置安装 Elasticsearch5.5.1安装: 下载地址https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 下载zip,解压 运行C:\elasticsearch-5.5.1\bin\elasticsearch.bat 访问http://localhost:9200/ 安装成功. 环境: Windows10企业版X64 JDK-1.8.0 ElasticSearch-5.5.1 ES5.5.1可在线

Kibi extends Kibana 4.6.4 with data intelligence features. The core feature of Kibi is the capability to join and filter data from multiple Elasticsearch indexes and from SQL/NOSQL data sources. In addition, Kibi provides UI features and visualizatio

前言 久仰elasticsearch大名,近年来,fackbook,baidu等大型网站的搜索功能均开始采用elasticsearch,足见其在处理大数据和高并发搜索中的卓越性能.不少其他网站也开始将elasticsearch作为搜索功能中的一个重要选项,从招聘启事的人员技能要求上就可见一斑.elasticsearch虽然是基于java开发,但是他提供了Restful接口的形式供其他程序调用,非常的方便,对于php,python等其他语言也有对应的扩展支持.所以很有必要学习一下elasticse

使用ElasticSearch作为大数据平台的实时OLAP框架 – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/12/588.htm 一直想找一个用于大数据平台实时OLAP(甚至是实时计算)的框架,之前调研的Druid(druid.io)太过复杂,整个Druid由5.6个服务组成,而且加载数据也不太方便,性能一般,亦或是我还不太会用它.后来发现使用ElasticSearch就可以满足海量数据实时OLAP的需求. ElasticSearch相信大家都很熟悉

Flink 1.10.0 于近期刚发布,释放了许多令人激动的新特性.尤其是 Flink SQL 模块,发展速度非常快,因此本文特意从实践的角度出发,带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用. 本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana,使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用.本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行,全程只涉及 SQL 纯文本,无需一行 Java/Scala 代码,无需安装 I

1.声明依赖关系:         比方说,你的项目中需要一个php版的elasticsearch框架.为了将它添加到你的项目中(下载),你所需要做的就是创建一个 composer.json 文件,其中描述了项目的依赖关系.注意文件要放在你执行composer命令的目录中 1 2 3 4 5 {     "require":{         "elasticsearch/elasticsearch":"~2.0"     } } 2.cmd切换

 问答社区网络 StackExchange 由 100 多个网站构成,其中包括了 Alexa 排名第 54 的 StackOverflow.StackExchang 有 400 万用户,每月 5.6 亿 PV,但只用 25 台服务器,并且 CPU 负荷并不高. 它没有使用云计算,因为云计算可能会拖慢速度,更难优化和更难排除系统故障. StackOverflow 仍然使用微软的架构,它非常实际,微软的基础设施能有效工作,又足够廉价,没有令人信服的理由需要做出改变.但这并不表示它不使用 Linux,

http://highscalability.com/blog/2014/7/21/stackoverflow-update-560m-pageviews-a-month-25-servers-and-i.html The folks at Stack Overflow remain incredibly open about what they are doing and why. So it’s time for another update. What has Stack Overflow

Java 通过JDBC查询数据库表结构(字段名称,类型,长度等) 发布者:唛唛家的豆子   时间:2012-11-20 17:54:02   Java 通过JDBC查询数据库表结构(字段名称,类型,长度等) 在JDBCPreparedStatement.executeQuery().getMetaData();后,我们可以通过ResultSetMetaData对象查询返回结果集的源数据信息,也就是表结构信息. 示例代码如下: package astar.sutil.db; import java

问答社区网络 StackExchange 由 100 多个网站构成,其中包括了 Alexa 排名第 54 的 StackOverflow.StackExchang 有 400 万用户,每月 5.6 亿 PV,但只用 25 台服务器,并且 CPU 负荷并不高. 它没有使用云计算,因为云计算可能会拖慢速度,更难优化和更难排除系统故障. StackOverflow 仍然使用微软的架构,它非常实际,微软的基础设施能有效工作,又足够廉价,没有令人信服的理由需要做出改变.但这并不表示它不使用 Linux,它

.NET技术+25台服务器怎样支撑世界第54大网站   英文原文:StackOverflow Update: 560M Pageviews A Month, 25 Servers, And It's All About Performance StackOverflow 是一个 IT 技术问答网站,用户可以在网站上提交和回答问题.当下的 StackOverflow 已拥有 400 万个用户,4000 万个回答,月 PV5.6 亿,世界排行第 54.然而值得关注的是,支撑他们网站的全部服务器只有

[编者按]StackOverflow是一个IT技术问答网站,用户可以在网站上 提交和回答问题.当下的StackOverflow已拥有400万个用户,4000万个回答,月PV5.6亿,世界排行第54.然而值得关注的是,支撑他 们网站的全部服务器只有25台,并且都保持着非常低的资源使用率,这是一场高有效性.负载均衡.缓存.数据库.搜索及高效代码上的较量.近日,High Scalability创始人Todd Hoff根据Marco Cecconi的演讲视频“ The architecture of S