百度Elasticsearch-产品描述-介绍-百度云 https://cloud.baidu.com/doc/BES/FAQ.html#.2C.BB.93.08.C9.7E.2F.A3.E7.35.BE.E5.FA.BD.F6.0E Es 中一个分片一般设置多大 ES 的每个分片(shard)都是lucene的一个index,而lucene的一个index只能存储20亿个文档,所以一个分片也只能最多存储20亿个文档. 另外,我们也建议一个分片的大小在10G-50G之间,太大的话查询时会比较慢,

适当的提升分片数量可以提升建立索引的速度: 一般情况下:一个索引库建立5-20个分片是最合适的: 注意:如果分片过少或者过多,都会降低检索的速度 分片数过多会导致: 1. 会导致打开比较多的文件2. 分片是存储在不同机器上的,分片数越多,机器之间的交互也就越多: 分片数太少导致: 单个分片索引过大,降低整体的检索速率 建议: 将单个分片存储存储索引数据的大小控制在20G左右:绝对不要超过50G , 否则性能很差 最终分片数量 = 数据总量/20G

溢写到文件系统缓存 当数据写入到ES分片时,会首先写入到内存中,然后通过内存的buffer生成一个segment,并刷到文件系统缓存中,数据可以被检索(注意不是直接刷到磁盘) ES中默认1秒,refresh一次 写translog保障容错 在写入到内存中的同时,也会记录translog日志,在refresh期间出现异常,会根据translog来进行数据恢复 等到文件系统缓存中的segment数据都刷到磁盘中,清空translog文件 flush到磁盘 ES默认每隔30分钟会将文件系统缓存的数据刷

转自:http://my.oschina.net/crxy/blog/422287?p=1 Es查询的时候默认是随机从一些分片中查询数据,可以通过配置让es从某些分片中查询数据 1:_local 指查询操作会优先在本地节点有的分片中查询,没有的话再在其它节点查询. 2:_primary:指查询只在主分片中查询 3:_primary_first:指查询会先在主分片中查询,如果主分片找不到(挂了),就会在副本中查询. 4:_only_node:指在指定id的节点里面进行查询,如果该节点只有要查询索引

在OpenGL ES 中,仅有一种表面网格表示方式,那就是三角形. 三角形的三个顶点,可以组几个面?有答 1 的没有?有!那就是还不懂OpenGL ES 的我. 事实上,一张纸是有正反面的,那么一个三角形也应该有两个面,那么在空间中,如何区分呢?那就是正反面. 那具体哪个是正面,哪个是反面呢,据说是默认逆时针是正面,顺时针是反面,不过到现在还没搞清楚,这个顺和逆是个怎么看法,我们只知道在两个轴组成的二维平面坐标系中的顺和逆. 有知道的朋友不妨给予指出,谢谢. 不过,从下面的官方资料中,不难看出,

分片数量 总分片数=主分片数 *(副分片数+1) 如下创建索引配置表示,总分片数=1 *(1+4),表示总共5个分片. "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 4 } number_of_shards:每个索引的主分片数,默认值是 5 .这个配置在索引创建后不能修改. number_of_replicas:每个主分片的副本数,默认值是 1 .对于活动的索引库,这个配置可

Delaying Shard Allocation As discussed way back in Scale Horizontally, Elasticsearch will automatically balance shards between your available nodes, both when new nodes are added and when existing nodes leave. Theoretically, this is the best thing to

index_options The index_options parameter controls what information is added to the inverted index, for search and highlighting purposes. It accepts the following settings: docs Only the doc number is indexed. Can answer the question Does this term e

go语言以优异的并发特性而闻名,刚好手上有个小项目比较适合. 项目背景: 公司播控平台的数据存储包括MySQL和ElasticSearch(ES)两个部分,编辑.运营的数据首先保存在MySQL中,为了实现模糊搜索和产品关联推荐,特别增加了ES,ES中保存的是节目集的基本信息. 本项目是为了防止实时同步数据出现问题或者系统重新初始化时的全量数据同步而做的.项目主要是从MySQL读取所有的节目集数据写入到ES中. 项目特点: 因为节目集数量较大,不能一次性的读入内存,因此每次读出一部分记录写入ES.

一.缘由: 家里装的10M长城宽带,下载速度很快,就是打开网页会经常失败.播放视频会卡无法播放:最近尤甚,甚是恼怒. 在画个圈圈诅咒长城宽带的同时,突然想起来打不开网页很大可能是DNS解析失败导致,故从DNS下手:还有可能是周围WIFI太多 造成无线信号干扰,这需要检测无线信号的信道并作出调整. 二.解决办法: DNS调整: 每个电信运营商都有自己最合适的DNS,而私人宽带一般不会给你提供DNS,故需要自己设置最合适的DNS. 一般百度上会推荐:主DNS 114.114.114.114  备DN

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

1.查询es的设置信息 2.查询单个索引的设置 3.设置复制集为0

集群版本升级 Elasticsearch 作为一个新兴项目,版本更新非常快.而且每次版本更新都或多或少带有一些重要的性能优化.稳定性提升等特性.可以说,ES 集群的版本升级,是目前 ES 运维必然要做的一项工作. 按照 ES 官方设计,有 restart upgrade 和 rolling upgrade 两种可选的升级方式.对于 1.0 版本以上的用户,推荐采用 rolling upgreade 方式. 但是,对于主要负载是数据写入的 Elastic Stack 场景来说,却并不是这样! ro

集合是Java开发日常开发中经常会使用到的,而作为一种典型的K-V结构的数据结构,HashMap对于Java开发者一定不陌生. 关于HashMap,很多人都对他有一些基本的了解,比如他和hashtable之间的区别.他和concurrentHashMap之间的区别等.这些都是比较常见的,关于HashMap的一些知识点和面试题,想来大家一定了熟于心了,并且在开发中也能有效的应用上. 但是,作者在很多次 CodeReview 以及面试中发现,有一个比较关键的小细节经常被忽视,那就是HashMap创建

背景说明 ES版本 7.1.4 在ES生产环境中增加字段,一直提示Setting index.mapper.dynamic was removed after version 6.0.0错误.但是我只是加一个字段而已啊. 详细错误 curl --request PUT --url http://ca.yorkbbs.elasticsearch:9200/object006_bbs_post/_mapping --header 'content-type: application/json' --

ES即简单又复杂,你可以快速的实现全文检索,又需要了解复杂的REST API.本篇就通过一些简单的搜索命令,帮助你理解ES的相关应用.虽然不能让你理解ES的原理设计,但是可以帮助你理解ES,探寻更多的特性. 其他相关的内容参考:Elasticsearch官方文档翻译 样例数据为了更好的使用和理解ES,没有点样例数据还是不好模拟的.这里提供了一份官网上的数据,accounts.json.如果需要的话,也可以去这个网址玩玩,它可以帮助你自定义写随机的JSON数据. 首先开启你的ES,然后执行下面的命

Elasticsearch 是一个非常通用的平台,支持各种用户实例,并为组织数据和复制策略提供了极大的灵活性.但是,这种灵活性有时会使我们很难在早期确定如何很好地将数据组织成索引和分片,尤其是不熟悉 Elastic Stack.虽然不一定会在首次启动时引起问题,但随着数据量的增长,它们可能会导致性能问题.群集拥有的数据越多,纠正问题也越困难,因为有时可能需要重新索引大量数据.      因此,当我们遇到性能问题时,往往可以追溯到索引方式以及集群中分片的数量.那么就会遇到问题,我们应该有多少分片以

elasticsearch-head安装和介绍已在上一篇讲了. 在浏览器访问http://localhost:9100,可看到如下界面,表示启动成功: 仔细观察,我们会发现客户端默认连接的是我们elasticsearch的默认路径.而此时elasticsearch服务未启动,所以集群健康值是未连接 集群健康值的几种状态如下: 绿色,最健康的状态,代表所有的分片包括备份都可用 黄色,基本的分片可用,但是备份不可用(也可能是没有备份),下文有提到 红色,部分的分片可用,表明分片有一部分损坏.此时执行

郑昀 基于胡耀华和王超的设计文档 最后更新于2014/12/3 关键词:ElasticSearch.Lucene.solr.搜索.facet.高可用.可伸缩.mongodb.SearchHub.商品中心 本文档适用人员:研发和运维 提纲: 曾经的基于MongoDB的筛选+排序解决方案 MongoDB方案的缺陷 看中了搜索引擎的facet特性 看中了ES的简洁 看中了ES的天生分布式设计 窝窝的ES方案 ES的几次事故和教训 ES自身存在的问题   首先要感谢王超和胡耀华两位研发经理以严谨治学的研

es有很多特性,分布式.副本集.负载均衡.容灾等. 我们先搭建一个很简单的分布式集群(伪),在同一机器上配置三个es,配置分别如下: cluster.name: foxCluster node.name: "fox" cluster.name: foxCluster node.name: "fox2" transport.tcp.port: 9302 http.port: 9202 cluster.name: foxCluster node.name: "

cluster代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的.shards代表索引分片,es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个,分布到不同的节点上.构成分布式搜索.分片的数量只能在索引创建前指定,并且索引创建后不能更改.r