在做项目中,有一个需求是统计本周内每天的漏洞数量,我选用的是ES中的date_histogram函数来进行聚合统计: 但是出现了一个问题,聚合出来的结果和想要统计的结果时间不一致,如下图所示 时间区间过滤8号到14号,应该显示7个时间段,结果却显示出8个时间段分别是7号-14号. 经过排查发现是ES在聚合时的时区问题,ES做时间聚合时自身不是东八区时间(中国时间),需要offset属性减8小时, extended_bounds属性里的min和max参数各加8小时才能统计正确,如下图所示 附代码:

es补零 GET /cars/transactions/_search { "size" : 0, "aggs": { "sales": { "date_histogram": { "field": "sold", "interval": "month", "format": "yyyy-MM-dd", &q

如下 GET cars/index/_search { "size":0, "aggs": { "sales": { "date_histogram": {//按照日期时间聚合分析数据 "field": "sold",//分析的字段 "interval": "month",//按照月份间隔 "format": "yyy

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

初识es es是什么? es是基于Apache Lucene的开源分布式(全文)搜索引擎,,提供简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性. es除了全文搜索引擎之外,还可以这样描述它: 分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索 分布式的实时分析搜索引擎 可以扩展到成百上千台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据. es的下载与安装 java for windows es对于java jdk的版本有需求,必须是java1.8及以上版本. 安装步骤参考:https://www.

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G .30G heap 大概能处理的数据量

原始需求 对跨业务域数据提供联查搜索能力. 比如:对退款单提供根据退款单.退款状态.发货状态的联查,其中退款状态和发货状态是跨业务域. 比如:对订单提供根据订单号.订单状态.退款状态的联查,其中订单状态和退款状态是跨业务域. 为什么要上溯需求层面 ?要优化现有方案,容易局限在现有方案的框架里.上溯到需求层面,能够跳出现有方案框架,在更大的范围内搜索解决方案,亦可对现有方案的部分设计与实现的前提和约束有更为清晰的认识. 目标 将多源数据存储 (S1,S2,...,Sn) 的数据同步到具备联查能力的

interface简介 Go 语言以简单易上手而著称,它的语法非常简单,熟悉 C++,Java 的开发者只需要很短的时间就可以掌握 Go 语言的基本用法. interface 是 Go 语言里所提供的非常重要的特性.一个 interface 里可以定义一个或者多个函数,例如系统自带的 io.ReadWriter 的定义如下所示: type ReadWriter interface { Read(b []byte) (n int, err error) Write(b []byte) (n int

1.先查看脚本解释器 [es@bigdata-senior01 ~]$ echo $SHELL /bin/bash 2.编写最简单的脚本 vi test.sh#第一行的脚本声明(#!)用来告诉系统使用哪种 Shell 解释器来执行该脚本 #!/bin/bash #查看当前目录,按文件大小列出文件 pwd ls -lSh Shell 脚本文件的名称可以任意,但为了避免被误以为是普通文件,将.sh 后缀加上,以表示是一个脚本文件. 3.执行脚本的方式 第一种:用解释器执行,sh/bash或都可以,用

遗留问题: 1._source字段和field字段的区别 2.q和search的区别(查询请求中) 3.输入关键字的大小写,参考prefix查询,match_phrase_prefix查询(4.4.2),有些查询不会被分析,所以区分大小写 第一章:ES介绍 1..快速查询: 1)Lucene使用倒排索引,创建一个数据结构,记录每个单词出现在哪些数据中的清单 2)为了提升搜索的性能和相关性,需要更多的磁盘空间来储存索引.增加新内容会越来越慢,因为每次添加数据就要更新索引.所以ES需要调优. 2.相

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

内容概述 什么是Elasticsearch,为什么要使用它? 基础概念简介 节点(node) 索引(index) 类型映射(mapping) 文档(doc) 本地环境搭建,创建第一个index 常用RESTful Api示例 新增文档 查询文档-不分词类型 查询文档-分词类型 内容概述 本文内容主要集中在应用层,通过下面几个部分介绍当前最流行的搜索工具:Elasticsearch,了解这些内容后,可以快速开始使用它. 什么是Elasticsearch,为什么要使用它? 基础概念:节点,索引,类型

前言 Graphical Demo框架提供了对平台相关依赖的抽象.Graphical应用的通用封装,如模型加载.纹理加载.着色器编译等,以及其它一些通用的应用逻辑处理的封装,使得使用框架的开发人员(以下简称开发人员)可专注于具体应用需要的渲染相关代码的开发,提高Graphical应用的开发效率. Demo Framework是NXP官方开发的一个跨平台的Graphical Demo开发框架.此框架有以下特点: ● 仅需编写一次应用代码: ● 可运行于Android.Yocto Linux.Ubu

ELK简介 什么是ELK ELK: E:Elasticsearch 全文搜索引擎 L:logstash 日志采集工具 K:Kibana ES的可视化工具 ELK是当今业界非常流行的日志采集保存和查询的系统 我们编写的程序,会有很多日志信息,但是日志信息的保存和查询是一个问题 idea控制台是临时显示的位置,我们可以将它保存在文件中 但是即使保存在文件中,海量日志信息要想查询需要的条目也是问题 所以我们使用ELK来保存 为什么需要ELK 保存并能够快速便捷的查询查看日志信息就是新出现的需求了 EL

大家好,又见面了. 在我们的项目编码中,不可避免的会用到一些容器类,我们可以直接使用List.Map.Set.Array等类型.当然,为了体现业务层面的含义,我们也会根据实际需要自行封装一些专门的Bean类,并在其中封装集合数据来使用. 看下面的一个场景: 在一个企业级的研发项目事务管理系统里面,包含很多的项目,每个项目下面又包含很多的具体需求,而每个需求下面又会被拆分出若干的具体事项. 上面的示例场景中,对应的数据结构逻辑可以用下图来表示出来: 按照常规思路,我们会怎么去建模呢?为了简化描述,

由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库,并没有深入研究过ES的搜索功能.而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限,本文将仅仅介绍ES简单(非全文)的查询API. 笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容,但是写着写着发现文章有点过长,不便于阅读,故将聚合API的内容移至下一篇博客中. 引言 单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来介绍这些API.下表是本文数据表的表结构,表名(type)为“student”.注意,studentNo是本表的id,也就是_id字段的值与stude

漫画版原理介绍 搜索引擎的核心:倒排索引 elasticsearch 基于Lucene的,封装成一个restful的api,通过api就可进行操作(Lucene是一个apache开放源代码的全文检索引擎工具包,必须使用Java作为开发语言集成到项目中) 分布式 elasticsearch和DB的对应关系 DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns ES -> Indices -> Types -> Documents

目录 前言 什么是es? es数据组织类比 应用场景 核心概念 集群 节点(node) 索引(Index) 文档类型(Type) 文档(Document) Mapping 核心简单域类型 分片(shard) 架构图 写入\读取原理 es读工作流程 查询 搜索 es的写流程 注意点 删除更新的原理 问题 Es删除原理 Es更新原理 问题 总结 运用 官方文档 gas油站加油汇总重构 碰到的问题 聚合之后不能分页码 whereIn 个数不能超过1024(默认) group by之后,limit不好用

ES 总结: es 是基于lucene的, 是java 实现的, 很多概念和lucene是相同的 索引-- 对应数据库的表,mongoDB中的集合 文档,由字段组成, 一个字段可以出现多次. 字段,其类型可以是任意的, 也可以是复合的, 注: 不同类型的同名字段不能设置为不同类型. 分片:每个分片是一个独立的lucene实例, 一个独立的jvm, 一个索引的数据可以有多个 分片组成---- 数据量大的时候, 通常都是这样的, 而且每个分片都是位于集群不同的节点上. 分片的大小是不能控制的, 但是

上节介绍了EnumMap,本节介绍同样针对枚举类型的Set接口的实现类EnumSet.与EnumMap类似,之所以会有一个专门的针对枚举类型的实现类,主要是因为它可以非常高效的实现Set接口. 之前介绍的Set接口的实现类HashSet/TreeSet,它们内部都是用对应的HashMap/TreeMap实现的,但EnumSet不是,它的实现与EnumMap没有任何关系,而是用极为精简和高效的位向量实现的,位向量是计算机程序中解决问题的一种常用方式,我们有必要理解和掌握. 除了实现机制,EnumS