graphql 是很方便的api 查询语言,elasticsearch 可以方便的进行全文检索的应用开发 有一个方便的npm 包graphql-compose-elasticsearch 可以进行es 的查询 测试使用docker 运行,参考代码https://github.com/rongfengliang/graphql-elasticsearch-demo 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: es: image: elast

一.环境准备 1.Java JKD 1.8(建议) 2.Elasticsearch 3.Skywalking 二. 环境搭建 安装Skywalking分为两个步骤: a.安装Backend后端服务 b.安装UI 1.创建目录 mkdir /usr/local/skywalking 2.将资源目录中的Skywalking安装包上传到虚拟机/usr/local/skywalking目录下 下载地址:https://skywalking.apache.org/downloads/ 注意要选择带支持El

一.ElasticSearch-SQL介绍 ElasticSearch-SQL(后续简称es-sql)是ElasticSearch的一个插件,提供了es 的类sql查询的相关接口.支持绝大多数的sql查询支持. ElasticSearch-sql 地址:https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql 二.ElasticSearch-SQL安装 1.环境介绍: ElasticSearch-sql:5.5.2.0 Elasticsearch:5.6.10版

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4934521.html 内容一样,样式好的版本. 使用Hive或Impala执行SQL语句,对存储在Elasticsearch中的数据操作 标签: Hive Impala Elasticsearch Hadoop SQL Elasticsearch for Apache Hadoop [TOC] 摘要: 使用Elasticsearch-SQL可以对存储在Elasticsearch中的数据执行简单的SQL查询操作,然而并不支持多表j

ElasticSearch 2 (6) - 插件安装Head.Kopf与Bigdesk 摘要 安装Elasticsearch插件Head.Kopf与Bigdesk 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0 elasticsearch-head版本: 2.x(支持elasticsearch 2.x) elasticsearch-kopf版本: 2.1.2(支持elasticsearch 2.x) Bigdesk版本: 2.5.0(支持elasticsearch

ElasticSearch-Head ElasticSearch-Head 是一个与Elastic集群(Cluster)相交互的Web前台. ES-Head的主要作用 它展现ES集群的拓扑结构,并且可以通过它来进行索引(Index)和节点(Node)级别的操作 它提供一组针对集群的查询API,并将结果以json和表格形式返回 它提供一些快捷菜单,用以展现集群的各种状态 安装 在线安装 针对ElasticSearch,我们可以直接通过命令行进行在线插件安装 ⇒ sudo elasticsearch

摘要: 原创出处 www.bysocket.com 「泥瓦匠BYSocket 」欢迎转载,保留摘要,谢谢!   『 春夏秋冬失去了你,我怎么过一年四季- 民谣歌词 』   本文提纲 一.什么是 Elasticsearch-analysis-ik 二.默认配置 IK 三.使用 AnalyzeRequestBuilder 获取分词结果 四.小结   运行环境:JDK 7 或 8.Maven 3.0+.ElasticSearch 2.3.2.Elasticsearch-analysis-ik 1.9.

Java高级别REST客户端(The Java High Level REST Client)以后简称高级客户端,内部仍然是基于低级客户端.它提供了更多的API,接受请求对象作为参数并返回响应对象,由客户端自己处理编码和解码. 每个API都可以同步或异步调用. 同步方法返回一个响应对象,而异步方法的名称以async后缀结尾,需要一个监听器参数,一旦收到响应或错误,就会被通知(由低级客户端管理的线程池). 高级客户端依赖于Elasticsearch core项目. 它接受与TransportCli

1.  概述 Java REST Client 有两种风格: Java Low Level REST Client :用于Elasticsearch的官方低级客户端.它允许通过http与Elasticsearch集群通信.将请求编排和响应反编排留给用户自己处理.它兼容所有的Elasticsearch版本.(PS:学过WebService的话,对编排与反编排这个概念应该不陌生.可以理解为对请求参数的封装,以及对响应结果的解析) Java High Level REST Client :用于Elas

Spring Boot整合Elasticsearch   Elasticsearch是一个全文搜索引擎,专门用于处理大型数据集.根据描述,自然而然使用它来存储和搜索应用程序日志.与Logstash和Kibana一起,它是强大的解决方案Elastic Stack的一部分,我之前的一些文章中已经对此进行了描述. 保留应用程序日志不是Elasticsearch的唯一使用场景.它通常用作应用程序的辅助数据库,是一个主关系数据库.如果您必须对大型数据集执行全文搜索或仅存储应用程序不再修改的许多历史记录,这

注: 2017年10月16日: 使用中发现 es 查询时序数据的性能较差,且 watch 脚本的编写比较麻烦,因此已将监控系统切换到了 influxdb+grafana平台.新监控系统各方面情况比较满意. --------------- 在企业监控领域,nagios 和 zabbix 一直是使用率比较高的工具.最近几年,业界又出现了新的工具和架构,比如:telegraf(数据抓取工具,还有 collectd, logstash,heapster) + influxdb(数据存储和搜索工具,还有

一.简介 我们的应用经常需要添加检索功能,开源的 ElasticSearch 是目前全文搜索引擎的 首选.他可以快速的存储.搜索和分析海量数据.Spring Boot通过整合Spring Data ElasticSearch为我们提供了非常便捷的检索功能支持; Elasticsearch是一个分布式搜索服务,提供Restful API,底层基于Lucene,采用 多shard(分片)的方式保证数据安全,并且提供自动resharding的功能,github 等大型的站点也是采用了ElasticSe

ambari2.7.3(hdp3.1) 安装 elasticsearch6.3.2 ambari的hdp中原生不支持elasticsearch安装,下面介绍如何通过mpack方式使ambari支持elasticsearch安装: 一 安装Service 1 下载 Mpack include version 6.3.2 of ElasticSearch, Logstash, Kibana, FileBeat, and MetricBeat # wget https://community.hort

1.题记 工欲善其事必先利其器,ELK Stack的学习和实战更是如此,特将工作中用到的“高效”工具分享给大家. 希望能借助“工具”提高开发.运维效率! 2.工具分类概览 2.1 基础类工具 1.Head插件 1)功能概述: ES集群状态查看.索引数据查看.ES DSL实现(增.删.改.查操作)比较实用的地方:json串的格式化 2)地址:http://mobz.github.io/elasticsearch-head/ 2.Kibana工具 除了支持各种数据的可视化之外,最重要的是:支持Dev

以下都是经过实战验证过的!!! [前提]使用相同的版本 ElasticSearch-5.5.1,只不过是在不同的服务器之间且重跑数据相对来说代价比较高,这种情况下就可以使用一下这种方式对索引整体迁移 当然也支持 ElasticSearch 不同版本之间的迁移(这个没有亲测),以及从不同数据源同步等操作 首先需要安装 nodejs npm 相关组件,我本机环境是 CentOS 环境,直接通过 yum 进行安装的时候发现报错: npm: relocation error: npm: symbol S

Elasticsearch 是最近两年异军突起的一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于Java/Lucene构建.Elasticsearch 看名字就能大概了解下它是一个弹性的搜索引擎.首先弹性隐含的意思是分布式,单机系统是没法弹起来的,然后加上灵活的伸缩机制,就是这里的 Elastic 包含的意思.它的搜索存储功能主要是 Lucene 提供的,Lucene 相当于其存储引擎,它在之上封装了索引,查询,以及分布式相关的接口. Elasticsearch 中的几个概念集群(Clus

转载自:http://www.sohu.com/a/154105465_354963 随着Splunk越来越被大家熟知和认可,现在市面上也不断涌各种同类产品,作为大数据搜索界的翘楚Splunk和ElasticSearch,绝对值得我们去学习,探索和使用,因此为了造福Splunk的铁粉和新粉们,小编特邀了Splunk的资深架构师,江湖人称“陶指导”的陶刚为大家就架构,功能,产品线,概念等方面将Splunk和ElasticSearch做了一下全方位的对比,希望能够给大家在制定大数据搜索方案的时候有所

Elasticsearch is a search engine based on Lucene library.  It provides a distributed, multitenant-capable full-text search engine with an HTTP web interface and schema-free JSON documents. Elasticsearch is developed in Java and is released as open so

1.mongo-connector工具 首先安装python环境 wget http://www.python.org/ftp/python/3.0.1/Python-3.0.1.tgz tar -zxvf Python-3.0.1.tgz cd Python-3.0.1 ./configure make all make install 看来新装的版本生效了,做个软连接应该就OK. ln -s /usr/local/bin/python3.0 /usr/bin/python python -V

由于elasticsearch的search guard 不支持 elasticsearch的jdbc,所以如果安装了search guard认证插件之后,基本上jdbc就废了,所以我们需要用到logstash来代替jdbc生成数据索引. 简介 Logstash是一个接收,处理,转发日志的工具.支持系统日志,webserver日志,错误日志,应用日志,总之包括所有可以抛出来的日志类型. 在一个典型的使用场景下(ELK):用Elasticsearch作为后台数据的存储,kibana用来前端的报表展