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,

本文作者Peter Zaitsev是知名数据库专家,2006年联合创立了Percona.负责维护网站“MySQL性能”.同时,他也是<高性能MySQL>一书的联合作者.以下是他对MySQL分片的建议: 在与客户讨论分片决策的时候,我经常会先给他们讲下面这个真实的故事.几年前,有客户来找我,希望获得关于如何对系统分片的一些指导建议.他告诉我说,自从他知道很多应用MySQL的巨头(比如Facebook和Twitter)都在使用分片技术以后他就也想这么做.他们(这些巨头)都是聪明人,所以很自然他也相

innodb_buffer_pool_size参数大小建议: 查看Innodb_buffer_pool_pages_data大小,即已使用页面 MySQL> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_pages_data'; 查看Innodb_buffer_pool_pages_total大小,总计页面 mysql>SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_pages_total'; 按如下结算设置'I

单个未知大小图片在div里面垂直居中的方法...添加辅助元素挤一下位置达到居中   <div class="ServicesLiTopPic"> <i></i> <img class="YuYue1" src="images/ReserveServices/YuYue1.png" /> </div>   .ServicesLiTopPic i { display:inline-block

1. 窗口的大小即浏览器的大小: window.innerWidth, window.innerHeight, window.outerHeight, window.outerWidth 在IE9+,Safari,Firefox, Chrome中,outerWidth和outerHeight返回浏览器窗口本身的大小(无论是从最外层的window对象还是从某个框架访问), innerHeight和innerWidth是指视口的大小,即浏览器可视区域的大小. 在opera中,outerWidth和o

故障前提 ElasticSearch 版本:5.2 集群节点数:5 索引主分片数:5 索引分片副本数:1 线上环境ES存储的数据量很大,当天由于存储故障,导致一时间 5个节点的 ES 集群,同时有两个节点离线,一个节点磁盘只读(机房小哥不会处理,无奈只有清空数据重新安装系统),一个节点重启后,ES集群报个别索引分片分配异常,ES索引出于保证数据一致性的考虑,并没有把重启节点上的副本分片提升为主分片,所以该索引处于个别主分片丢失 不可写入 状态(索引分片 red). 由于此图是后来取消副本数为0后

摘自:http://www.aboutyun.com/thread-17078-1-1.html Segment Memory Segment不是file吗?segment memory又是什么?前面提到过,一个segment是一个完备的lucene倒排索引,而倒排索引是通过词典 (Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系,快速做查询的. 由于词典的size会很大,全部装载到heap里不现实,因此Lucene为词典做了一层前缀索引(Term Index)

3中方法,不论什么一个都行 方法一 ,查一个表 select pg_size_pretty(pg_relation_size('table_name')); 方法二 ,查出全部表并按大小排序 SELECT table_schema || '.' || table_name AS table_full_name, pg_size_pretty(pg_total_relation_size('"' ||table_schema || '"."' || table_name ||

参考这篇文章 # OK last warning: you will probably lose data. Don't do this if you can't risk that. CLUSTER="test_gengmei" INDEX="gm_test" SHARD=" # this is where the rpm dumped all the lucene jars cd /usr/share/elasticsearch/lib # run t

http://blog.itpub.net/30776559/viewspace-2146790/

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_175 分片上传并不是什么新概念,尤其是大文件传输的处理中经常会被使用,在之前的一篇文章里:python花式读取大文件(10g/50g/1t)遇到的性能问题(面试向)我们讨论了如何读写超大型文件,本次再来探讨一下如何上传超大型文件,其实原理都是大同小异,原则就是化整为零,将大文件进行分片处理,切割成若干小文件,随后为每个分片创建一个新的临时文件来保存其内容,待全部分片上传完毕后,后端再按顺序读取所有临时文件的内容,将数据写入新文

​一.引言 随着腾讯云 Elasticsearch 云产品功能越来越丰富,ES 用户越来越多,云上的集群规模也越来越大.我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位,导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题. 这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题: 节点规格规划问题:集群数量很大,但是每个节点的配置很低: 索引分片规划问题:索引很小,但是设置了几十个分片,或者索引很大,只设置了两三个分片: 分片数量规划问题:集群中包含 10万+ 的分片. 正所谓磨

# Process Records Config File # # <RECORD-TYPE> <NAME> <TYPE> <VALUE (till end of line)> # # RECORD-TYPE: CONFIG, LOCAL # NAME: name of variable # TYPE: INT, STRING, FLOAT # VALUE: Initial value for record # *NOTE*: All options cov

转载:http://www.safecdn.cn/cdn/2018/12/records-config-zh/106.html records.config参数的一些备注 CONFIG proxy.config.admin.user_id STRING #-1 CONFIG proxy.config.http.cache.ignore_accept_mismatch INT 2 CONFIG proxy.config.http.cache.ignore_accept_language_misma

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html 高性能 HBase 数据库 本文首先介绍了 HBase 数据库基本原理及专用术语,然后介绍了 HBase 数据库发布的操作 API 及部分示例,重点介绍了 Scan 方法的操作方式,接着介绍了检索 HBase 数据库时的优化方案,最后通过一个示例总结了实际项目中遇到的检索速度慢的解决方案. HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库”BigTable”. HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力,ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive

HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库"BigTable". HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力.ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive 为 HBase 提供了高层语言支持,使其能够进行数据统计(可实现多表 join 等).Sqoop 则为其提供 RDBM

Elasticsearch最佳实践之分片使用优化 作者:老生姜 一.遇到的问题 与大多数分布式系统一样,Elasticsearch按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片,然后打散到不同机器进行存储,从而实现大规模数据的分布式存储. cluster.png 然而在一些复杂的应用场景中使用Elasticsearch,经常会遇到分片过多引发的一系列问题.起初我们在支撑内部某业务时,单集群内有约1000个子业务,大部分子业务保留31天的数据.如果每个子业务按天滚动建立Index,每个Index

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

摘要 通过input分片的大小来设置map的个数 map inputsplit hadoop 前言:在具体执行Hadoop程序的时候,我们要根据不同的情况来设置Map的个数.除了设置固定的每个节点上可运行的最大map个数外,我们还需要控制真正执行Map操作的任务个数. 1.如何控制实际运行的map任务个数 我们知道,文件在上传到Hdfs文件系统的时候,被切分成不同的Block块(默认大小为64MB).但是每个Map处理的分块有时候并不是系统的物理Block块大小.实际处理的输入分块的大小是根据I

ES当中大部分的内容都已经学习完了,今天呢算是对前面内容的查漏补缺,把ES中非常实用的功能整理一下,在以后的项目开发中,这些功能肯定是对你的项目加分的,我们来看看吧. 高亮 高亮在搜索功能中是十分重要的,我们希望搜索的内容在搜索结果中重点突出,让用户聚焦在搜索的内容上.我们看看在ES当中是怎么实现高亮的,我们还用之前的索引ik_index,前面的章节,我们搜索过香蕉好吃,但是返回的结果中并没有高亮,那么想要在搜索结果中,对香蕉好吃高亮该怎么办呢?我们看看, POST /ik_index/_sea