在搜索这块,lucene是最流行的搜索库.几年前业内一般都问,你了解lucene吗?你知道倒排索引的原理吗?现在早已经out了,因为现在很多项目都是直接用基于lucene的分布式搜索引擎--elasticsearch,简称为es. elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎,底层其实还是基于lucene的. 核心思想就是在多台机器上启动多个es进程实例,组成了一个es集群. es中存储数据的基本单位是索引,比如说你现在要在es中存储一些订单数据,你就应该在es中创建一个索引,orde

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

package elasticsearch; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkItemResponse; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequestBuilder; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRes

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

#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch_dsl import Search class ES(object): def __init__(self): self.es = Elasticsearch(hosts="localhost:9200",timeout=60) def get_es_data(self, query = "

测试代码 PUT test/doc/1 { "num": 1.0 } PUT test/doc/2 { "num": 2.0 } POST _scripts/javascript/my_script { "script": "doc["num"].value * factor" } GET test/_search { "query": { "function_score&qu

多节点部署保证HA,分布式锁代码 public class DistributedLock implements Watcher,Runnable{ private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DistributedLock.class); private int threadId; private ZKConnector zkClient; private String selfPath; private Strin

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

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

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

表分片 表分片通常也被称为分表,散表. 当某张表的数据量很大时,sql执行效率都会变低,这时通常会把大表拆分成多个小表,以提高sql执行效率. 我们将这种大表拆分成多个小表的策略称之为表分片. 先来看一段mango框架中表分片的代码: @DB(table = "t_order") @Sharding(tableShardingStrategy = TableShardingOrderDao.OrderTableShardingStrategy.class) public interfa

引自:http://blog.csdn.net/hgl868/article/details/6971624 1.    OpenGL ES 简介 Android 3D引擎采用的是OpenGL ES.OpenGL ES是一套为手持和嵌入式系统设计的3D引擎API,由Khronos公司维护.在PC领域,一直有两种标准的3D API进行竞争,OpenGL 和 DirectX.一般主流的游戏和显卡都支持这两种渲染方式,DirectX在Windows平台上有很大的优势,但是OpenGL具有更好的跨平台性

一 数据同步方案  1 ES-JDBC  不能实现删除同步操作.MYSQL如果删除,ES不会删除  2 logstash-input-jdbc  能实现insert update,但是仍然不能实现删除操作  3 canal+Bulk API  能同步实现mysql内部的所有操作,消费binlog(推荐使用)二 注意点  1 设定好分片数量和index结构  2 避免关联查询三 定义  1 全文检索    将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据

首先,使用create-react-app快速创建一个demo npx create-react-app react-demo # npx命令需要npm5.2+ cd react-demo npm start 通过http://localhost:3000/端口可以访问页面,接下来修改主应用组件App.js import React, { Component } from 'react'; import './App.css'; class App extends Component { onB

node版本v7.9.0,支持了大部分es6的功能,但还不支持es6模块化(export.import). 检测ES6 可以使用es-checker来检测当前Node.js对ES6的支持情况. 使用命令,全局安装es-checker: npm install -g es-checker 安装好之后,执行以下命令来查看Node.js对ES6的支持情况. es-checker 可以从输出中查看当前版本(v7.9.0)的Node.js对ES6的支持情况. 可以看到还不支持es的模块化. Module

模拟并行任务分片 代码部分: package com.pool; import com.alibaba.fastjson.JSON; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.Reader; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util

1.ES是如何实现分布式高并发全文检索 2.简单介绍ES分片Shards分片技术 3.为什么ES主分片对应的备分片不在同一台节点存放 4.索引的主分片定义好后为什么不能做修改 5.ES如何实现高可用容错方案 6.搭建Linux上环境三台ES高可用集群环境 ES是如何解决高并发 ES是一个分布式全文检索框架,隐藏了复杂的处理机制,核心内容 分片机制.集群发现.分片负载均衡请求路由. ES基本概念名词 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

 http://blog.csdn.net/wangyuchun_799/article/details/7736928 1.决定你要支持的OpenGL ES的版本.目前,OpenGL ES包含1.1和2.0两个版本,iPhone 3G+和iPad开始支持OpenGL ES2.0.而且这两个版本之间的差异非常大,不仅仅在编程思想上,API之间的差距也很大.因此,如果你想使用OpenGL ES开发3D程序或游戏,那么首先就要决定使用哪个版本,还是说两个版本都支持.OpenGL ES定义了代表不同版

先建立es的mapping,也就是建立在es中建立一个空的Index,代码如下:执行后就会在es建lagou 这个index.     from datetime import datetime from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, \ analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text, Integer from elasticsearch_dsl.connection

最近在优化部分业务的搜索吞吐率,结合之前优化过写请求的经验,想和大家讨论下我对es分片在不同场景下的分配策略的思路   原先普通索引我的分片策略是: 主分片=节点数,副本=1,这样可以保证业务数据一定的可用性(丢失一个节点数据完整),且书局是均匀的读写请求在各个节点也是均匀的. 该模式目前看来并不是一个最好的方案,首先对于写请求,请求会优先落到主分片,再由主分片下发到各个副本,默认半数节点同步完返回,主分片=机器数可以保证写请求负载均衡,而1个副本的情况下主分片写成功即可,所以该模式对写还是相对

引言 领域驱动设计(Domain Driven Design),使用统一的建模语言.专注业务领域分析.采取化整为零并反复迭代的方式,以业务领域模型为圆心,向外辐射到系统轮廓的勾勒.具体模块的实现,为我们展现了一种表达更为自然.沟通更为顺畅的面向对象软件分析与设计方法. 在应用DDD的实践中,它与测试驱动开发(Test Driven Development).行为驱动开发(Behaviour Driven Development).敏捷软件开发(Agile Software Development