2W条数据用时4秒完成,每秒5000条左右,昨天是同时写入到文件和标准输出,看起来是output的问题,这块性能应当可以满足性能要求了 后继我会继续把结果输出到tcp,kafka来测试经过grok后的性能

ElasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎,常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统,其中Logstash是ETL工具,Kibana是数据分析展示平台.ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略,ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件,ES结合中文分词的插件会给ES的搜索和分析起到很大的推动作用.ElasticSearch是使用开源全文检索库ApacheLucene进行索引和搜索的,说架构必须和Lucene的一些东西打交道. 关于Lucene: Ap

所有的修改都可以在elasticsearch.yml里面修改,也可以通过api来修改.推荐用api比较灵活 1.不同分片之间的数据同步是一个很大的花费,默认是1s同步,如果我们不要求实时性,我们可以执行如下: $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/' -d '{ "settings" : { "index" : { "refresh_interval":"60s" } } }'

ELK 从发布5.0之后加入了beats套件之后,就改名叫做elastic stack了.beats是一组轻量级的软件,给我们提供了简便,快捷的方式来实时收集.丰富更多的数据用以支撑我们的分析.但由于beats都需要安装在ELK集群之外,在宿主机之上,其对宿主机的性能的影响往往成为了考量其是否能被使用的关键,而不是它到底提供了什么样的功能.因为业务的稳定运行才是核心KPI,而其他因运维而生的数据永远是更低的优先级.影响宿主机性能的方面可能有很多,比如CPU占用率,网络吞吐占用率,磁盘IO,内存等

RabbitMQ是一个流行的开源消息队列系统,是AMQP(高级消息队列协议)标准的实现,由以高性能.健壮.可伸缩性出名的Erlang语言开发,并继承了这些优点.业界有较多项目使用RabbitMQ,包括OpenStack.spring.Logstash等. 腾讯云在开发云消息队列系统(CMQ)时,对RabbitMQ进行了大量的学习和优化,包括瓶颈分析.内存管理.参数调优等.下文结合Erlang和RabbitMQ架构来分析实践中遇到的问题,并探讨相应的优化方案. 一. RabbitMQ架构分析 图1

Index Settings 重要索引配置 Index level settings can be set per-index. Settings may be: 1 static 静态索引配置 They can only be set at index creation time or on a closed index. 只能在创建索引时设置或者在closed状态的索引上设置: index.number_of_shards The number of primary shards that

一.简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索. 实时分析的分布式搜索引擎. 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据. 使用案例: 维基百科使用Ela

lasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎,常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统,其中Logstash是ETL工具,Kibana是数据分析展示平台.ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略,ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件,ES结合中文分词的插件会给ES的搜索和分析起到很大的推动作用.ElasticSearch是使用开源全文检索库ApacheLucene进行索引和搜索的,说架构必须和Lucene的一些东西打交道.关于Lucene: Apac

Golang 因为其语法简单,上手快且方便部署正被越来越多的开发者所青睐,一个 Golang 程序开发好了之后,势必要关心其运行情况,今天在这里就给大家介绍一下如果使用 Elastic Stack 来分析 Golang 程序的内存使用情况,方便对 Golang 程序做长期监控进而调优和诊断,甚至发现一些潜在的内存泄露等问题. Elastic Stack 其实是一个集合,包含 Elasticsearch.Logstash 和 Beats 这几个开源软件,而 Beats 又包含 Filebeat.P

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/qwkZKLb_ghmlwrqMkqlb7Q英文原文:https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-5-0-ultimate-guide作者:Adam Vanderbush译者:杨振涛 目录 文档建模 全局序列号和延迟 多代关系 为文件系统缓存分配内存 Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBOX在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列

一.简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索. 实时分析的分布式搜索引擎. 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据. 使用案例: 维基百科使用Ela

导语 | 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,希望与大家一同交流.文章作者:bellen,腾讯云大数据研发工程师. ​ 一.背景 某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储业务日志. 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps ),在服务客户的几个月中,我们踩

[活动]Elasticsearch Service免费体验馆>> Elasticsearch Service自建迁移特惠政策>>Elasticsearch Service新用户特惠狂欢低至4折>>Elasticsearch Service企业上云特惠>> 导语 | 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,

PB 级大规模 Elasticsearch 集群运维与调优实践 https://mp.weixin.qq.com/s/PDyHT9IuRij20JBgbPTjFA | 导语 腾讯云 Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,希望与大家一同交流. 背景 某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储

Photo by Pixabay from Pexels 本文作者:夜色微光 - 博客园 (cnblogs.com) 前言 对Java虚拟机进行性能调优是一个非常宽泛的话题,在实践上也是非常棘手的过程.因为它需要一种系统的优化方法和清晰的优化期望.默认的JVM参数尝试在大多数情况下提供可接受的性能:但是,根据应用程序的行为和它所处的工作负载,默认值可能不会产生理想的结果.如果Java虚拟机没有按照预期运行就可能需要对应用程序进行基准测试并进行调优,以找到一组合适的 JVM参数. 大多数情况下谈论

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release

文章同步发布于github博客地址,阅读效果更佳,欢迎品尝 运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer等等,但是在生产环境出现问题的时候,一方面工具的使用会有所限制,另一方面喜欢装X的我们,总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决.所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令,研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性

jvm调优-从eclipse开始 概述 什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配.回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略:更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进.eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析.本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项.关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的ecl