文章分类 - Elasticsearch
摘要：[toc] "返回目录" ping是es中集群发现的基本手段，通过在局域网中广播或者指定ping的某些节点（单播）获取集群信息和节点加入集群等操作。 机制实现了两种ping机制： 广播，当es实例启动的时候，它发送了广播的ping请求到地址 。而其他的es实例使用同样的集群名称响应了这个请求。 单播
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摘要：[toc] "返回目录" 在es的设计中，一个集群必须有一个主节点（master node）。用来处理请求、索引的创建、修改、节点管理等。 当有了master节点，该节点就要对各子节点进行周期性（心跳机制）的探测，保证整个集群的健康。 主节点和各节点之间都会进行心跳检测，比如mater要确保各节点健
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摘要：目录transport通信基础transport处理请求cluster discovery概述节点探测：discovery faultdetectiondiscovery ping机制 返回Elasticsearch目录 transport通信基础 本文主要参考：elasticsearch节点间通信
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摘要：目录别名解决了哪些问题？别名的相关操作准备数据创建别名查看别名删除别名重命名别名为多个索引指向同样的别名使用indices数组语法在一个操作中为多个索引指向同一个别名别名交换过滤器别名与路由连用写索引添加单个别名索引期间指定别名删除别名检索现有别名HEAD 返回Elasticsearch目录 别名解
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摘要：目录前言自定义路由通过路由查询文档删除文档查询多个路由忘了路由值怎么办？自定义路由唯一ID路由到索引分区 返回Elasticsearch目录 前言 当索引一个文档的时候，文档会被存储到一个主分片中。那么，elasticsearch如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢？ 首先这肯定不是随机的，否则在
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摘要：目录前言为什么需要索引模板？创建索引模板查看索引模板索引模板的使用多模板匹配删除索引模板 返回Elasticsearch目录 前言 索引模板允许我们定义在创建新索引时自动应用的模板。模板包括设置和映射，以及一个简单的模式模板，该模板控制是否应该将模板应用于新索引。 为什么需要索引模板？ 在开发中，e
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摘要：目录什么是recovery？减少集群full restart造成的数据来回拷贝减少主副本之间的数据复制特大热索引为何恢复慢 返回Elasticsearch目录 什么是recovery？ 在elasticsearch中，recovery指的是一个索引的分片分配到另外一个节点的过程，一般在快照恢复、索引
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摘要：目录kibana配置文件说明kibana服务相关elasticsearch相关配置日志相关其他配置 返回Elasticsearch目录 kibana配置文件说明 kibana的配置文件位于...\kibana-6.5.4-windows-x86_64\config\kibana.yml。我们现在来了
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摘要：目录ignore_above 返回Elasticsearch目录 ignore_above 长度超过ignore_above设置的字符串将不会被索引或存储（个人认为会存储，但不会为该字段建立索引，也就是该字段不能被检索）。 对于字符串数组，ignore_above将分别应用于每个数组元素，并且不会索
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摘要：目录IMPORTANT什么是映射类型？为什么要删除映射类型？映射类型的替代方法将映射类型分开存储在索引中自定义类型字段没有映射类型的父/子删除映射类型的计划将多类型索引迁移到单一类型每种文档类型的索引自定义类型字段 返回Elasticsearch目录 IMPORTANT 在elasticsearch
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摘要：目录前言类别上下文类别查询地理位置上下文地理映射地理位置查询 返回Elasticsearch目录 前言 虽然完成建议器已经能返回所有和输入文本相匹配的结果，但有些使用案例需要过滤。这就要用到了上下文过滤器，它在完成建议器的基础上加入了过滤功能。 上下文建议器允许用户使用context上下文来进行过滤
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摘要：目录顺序写入100条批量写入100条较劲，我就想一次写入一千万条 返回Elasticsearch目录 顺序写入100条 现在我们如果有大量的文档（例如10000000万条文档）需要写入es的某条索引中，该怎么办呢？之前学过的一次插入一条肯定不行： import time from elasticse
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摘要：目录read_only_allow_delete" : "true"illegal_argument_exceptionResult window is too large 返回Elasticsearch目录 read_only_allow_delete" : "true" 当我们在向某个索引添加一
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摘要：目录楔子文档打分的运作机制：TF-IDF词频：TF逆文档频率：IDFLucene评分公式其他的打分方法配置打分模型简要配置BM25打分模型为BM25配置高级的settings配置全局打分模型boosting索引期间的boosting查询期间的boosting跨越多个字段的查询使用“解释”来理解文档是
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摘要：目录前言完成建议器：completion suggester在索引阶段提升相关性在搜索阶段提升相关性其他 返回Elasticsearch目录 前言 我们来看一下自动完成的建议器——是一个导航功能，提供自动完成、搜索功能，可以在用户输入时引导用户查看相关结果，从而提高搜索精度。但并不适用于拼接检查或者
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摘要：目录 返回Elasticsearch目录 词组建议器和词条建议器一样，不过它不再为单个词条提供建议，而是为整个文本提供建议。 准备数据： PUT s4 { "mappings": { "doc": { "properties": { "title": { "type": "text", "analy
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摘要：目录选择哪些词条被建议 返回Elasticsearch目录 在建议器简介部分，我们已经对term suggest建议器有所了解。 词条建议器接收输入的文本，对其进行分析并且分为词条，然后为每个词条提供一系列的建议。 准备数据： PUT s2 { "mappings": { "doc": { "pro
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摘要：目录 返回Elasticsearch目录 首先，环境是elasticsearch版本是5.x以上。低版本的没有测试！ 目前为止，浏览器都已经具备Suggest as you type功能，即在我们输入搜索的过程中，进行自动的补全或者纠错功能，协助用户输入更精确的关键词，提高搜索阶段的文档匹配程度。例
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摘要：目录aboutCentOSrpmtarWindowsMac 返回Elasticsearch目录 about 本篇演示kibana在各平台的安装。 Kibana是一个为ElasticSearch 提供的数据分析的 Web 接口。可使用它对日志进行高效的搜索、可视化、分析等各种操作。 注意： 无论在什么
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摘要：目录前言结果过滤Elasticsearch（es对象）Indices（es.indices）Cluster（集群相关）Node（节点相关）Cat（一种查询方式）Snapshot（快照相关）Task（任务相关） 返回Elasticsearch目录 前言 Python中关于elasticsearch的操
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