问题 有时候我们想要在Logstash里对收集到的日志等信息进行分割,并且将分割后的字符作为新的字符来index到Elasticsearch里.假定需求如下: Logstash收集到的日志字段message的值是由多个字段拼接而成的,分隔符是;,;,如下: { "message": "key_1=value_1;,;key_2=value_2" } 现在想要将message的值拆分成2个新的字段:key_1.key_2,并且将它们index到ES里,可以借助Logs

最近一个项目,涉及到sql server 2008,因为业务需求,希望建立一个唯一索引,但是发现在sql server中,唯一索引字段不能出现多个null值,下面是报错信息: CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX weixin_openid_ui ON Users(weixin_openid); 因为发现对象名称 'dbo.Users' 和索引名称 'weixin_openid_ui' 有重复的键,所以 CREATE UNIQUE INDEX 语句终止.重复的键值为

前言:上一章中我们已经实现了索引器的创建,但是我们没有索引文档,本章将会讲解如何生成字段.创建索引文档,给字段加权以及保存文档到索引器目录 luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引文档 一个索引目录可以放多个索引文档,每个索引文档由多个索引字段组成,索引字段由要索引的字段名和字段内容以及权重值组成 1.构建索引字段并加权 /** * 创建索引字段 * @param boost * -

爬虫系统:通过Nutch扩展点开发插件(添加自定义索引字段到solr) 准备工作 爬虫环境 -- nutch2.3.1 + solr4.10.3 + hbase0.98 开发环境 -- Eclipse Mars.2 Release(4.5.2) 所需jar包 -- apache-nutch-2.3.jar.hadoop-common-2.6.0.jar.slf4j-api-1.7.9.jar 什么是Nutch扩展点       好的爬虫系统应该同时具备高扩展性(scalability)和高伸缩性

最近在做一个分布式数据存储的项目,需要用到ElastciSearch加速数据查询,其中部分功能需要进行模糊查询和统计索引库中已经建立的索引字段,网上查阅了很多资料,最终把这两个问题解决了,不容易!下面的代码是具体的功能实现. import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util

1.什么是二级索引? 我们前面已经介绍过Cassandra之中有各种Key,比如Primary Key, Cluster Key 等等.如果您对这部分概念并不熟悉,可以参考之前的文章: [Cassandra教程] (四)使用Key的正确姿势 对于Cassandra来说,一级索引就是Primary Key. 因为查询的时候,可以直接根据Key算出token然后直接获取对应的记录. 而二级索引,作为辅助索引就是为了找到一级索引.然后再通过一级索引找到真正的值 原文链接:http://www.flym

logstash nested内嵌字段 field protobuf解码 codec 的解决办法 主要需求 logstash-codec 下https://www.elastic.co/guide/en/logstash/6.3/codec-plugins.html此类解码器 只能应用在原始数据上比如 https://www.elastic.co/guide/en/logstash/6.3/plugins-codecs-protobuf.htmlkafka { zk_connect => "

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4

涉及的问题: 建索引时有一个字段是该词语出现的次数,这个字段是放在solr里的  而我用的是多线程来进行全量导入的,这里就涉及到了多线程问题 多个线程操作同一个变量时怎样处理? 我是这样子做的 : 首先将变量本地话--分布式就放到大容器中,我这里只使用了一个map来存 词和次数的关系映射 变量本地化后就是多线程的攻克了--锁的设置-我不过在操作时加了一个锁来解决问题 这样做后整体上应该能解决变量的问题了 最后另一个线程顺序问题要解决下 当 最后一个提交索引时 获取的索引不一定是正确的索引 当两个

今天收到运营同学的一个 SQL,有点复杂,尤其是这个 SQL explain 都很长时间执行不出来,于是我们后台团队帮忙解决这个 SQL 问题,却正好发现了一个隐藏很深的线上问题. select a.share_code, a.generated_time, a.share_user_id, b.user_count, b.order_count, a.share_order_id, b.rewarded_amount from t_risk_share_code a, (select coun

比较简单的办法: protected override void Seed(Context context) { CreateIndex(context, "ProductName", "StoreProduct", true); } private void CreateIndex(Context context, string field, string table, bool unique = false) { context.Database.Execute

-- 当改动字段值.或是直接写入时,汉字变成乱码情况 .[可注意一下数据库名,记得改动] -- 当字符顺序对汉字不兼容时,可能直接导致乱码情况发生. 最好做到库.表.字段(字符类型)排序规则是否一致 -- eg.在某库下建了暂时表没有指定字符排序规则,下游会使用时,将暂时表中的str字段值赋值给另外一个库表.可能会出现乱码 -- 未指定排序建表时,则表的排序规则是其库的排序规则 -- 1. 库级别 SELECT * -- DEFAULT_CHARACTER_SET_NAME DEFAULT_CO

安装kafka curl -L -O https://mirrors.cnnic.cn/apache/kafka/0.10.2.1/kafka_2.10-0.10.2.1.tgz tar xf kafka_2.10-0.10.2.1.tgz cd kafka_2.10-0.10.2.1 cd config/ vim zookeeper.properties  新加 host.name=192.168.0.248advertised.host.name=192.168.0.248 cd ../bi

查询: if($request->filled('type')){ $where[] = ['type', strval(intval($request->input('type')))]; } 写入: $model->type = '1'

方案一:推荐 [root@elk-node-1 filebeat]# cat filebeat.yml|egrep -v "^$|^#|#" filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /opt/app/nginx/logs/elk.log fields: service: nginx - type: log enabled: true paths: - /var/log/cron fields: service: cron

One of the most important considerations when writing a select statement against a large table is the effective use of an index. However this is sometimes more easily said than done. Have you ever found that your WHERE clause is missing just one fiel

文章转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/110816948

用过 Solr 的朋友都知道,Solr 可以直接在配置文件中配置数据库连接从而完成索引的同步创建,但是 ElasticSearch 本身并不具备这样的功能,那如何建立索引呢?方法其实很多,可以使用 Java API 的方式建立索引,也可以通过 Logstash 的插件 logstash-input-jdbc 完成,今天来探讨下如何使用 logstash-input-jdbc 完成全量同步以及增量同步. 环境 本文以及后续 es 系列文章都基于 5.5.3 这个版本的 elasticsearch

最近写了一个工具(比较两套测试环境数据库表.表字段.索引的差异) 功能:可以比较两套环境中mysql指定库中表.表字段及索引的差异,返回具体需要同步的执行sql A环境的数据库db 作为sourcedb, B环境的数据库db targetdb ,代码比较的是 sourcedb 与targetdb 的差异,执行完sql后,保证了sourcedb 包含于targetdb 结果包括新建表sql,修改.增加字段sql, 删除.新增索引sql 具体使用方法: pip install  -i https:/

本文同时发布在我的个人博客 之前尝试了用mysql做大规模数据的检索优化,可以看到单字段检索的情况下,是可以通过各种手段做到各种类型索引快速检索的,那是一种相对简单的场景. 但是实际应用往往会复杂一些 -- 各类索引(关键词匹配.全文检索.时间范围)混合使用,还有排序的需求.这种情况下mysql就有点力不从心了,复杂的索引类型,在多索引检索的时候对每个字段单独建索引于事无补,而联合索引无法在如此复杂的索引类型下建起来. 用ElasticSearch来解决这个场景的问题就要简单的多了.那么如何用e