随笔分类 - elastic search
摘要：如果要在指定的时间段内保留日志文件，则可以使用带有删除操作的滚动策略。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/79295329
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摘要：ES版本5.6.3 1、整个流程的开始，实在node启动后触发的，Node.java中start()方法，通过调用ZenDiscovery.java中的doStart()方法，之后会调用startInitialJoin方法开始进行加入现有的cluster或者选主。 2、ZenDiscovery类中s
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摘要：主要修改参数 最近几天的主要工作是对于我们当前业务场景下，完成性能调优，主要修改了以下参数的配置，写入性能由最初的8k+，到现在基本达到10K，此时的性能瓶颈已经不在ES本身，主要受限于磁盘IO。 结论如下： 进行这次验证部署两个实例，磁盘性能经过多次验证，取的平均值，大概写入约70M/s，单挑do
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摘要：虽然ES需要的配置很少，但是仍然有些配置需要我们手工去配置，尤其是在产品上线之前。 path.data and path.logs cluster.name node.name bootstrap.memory_lock network.host discovery.zen.ping.unicast
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摘要：一个document通过以下公式被路由到该索引下一个特定的分片： _routing的默认值是文档的_id或者文档的_parent ID。自定义路由可以通过指定每个文档的routing值来实现。例如： 1. 这个文档通过使用user1作为路由值，代替了ID 2. 相同的路由值需要在getting、de
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摘要：ES的Zen发现机制 Zen发现机制是ElasticSearch默认的发现模块。它提供的是单播发现，但是可被拓展为支持云环境下或者其他形式的发现机制。zen 发现模块集成了其他模块，如在发现期间，节点的通信就是通过transport模块实现 。 zen发现模块可以细分以下几块： l Ping 这是一
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摘要：【背景信息】 ES一直以来对于已经创建好的索引的分片是不可以进行分割的，简单的说，当你创建了一个索引，并指定了number_of_shards为2，当随着数据量的不断增大，是无法将索引的shard扩充为4个或者8个的，当然，你可以通过重新创建索引，这个的前提是你的数据关联性并不大，业务上允许出现多个
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摘要：集群：具有相同clusterName的节点。节点：一个ES实例，并不定是一个节点，因为一个节点上可以启动多个ES实例。索引：相当于数据库database的概念，一个集群可以包含多个索引。分片：索引可以切分成多个分片，分布在不同的节点上，节点包含必须包含主分片，同时也可以存在一个或者多个副本。类型：相
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摘要：kibana，ELK中的K，主要为ES提供界面化操作，据说还是比较炫的，今天安装5.5.2版本进行尝试一把。 安装过程不难，简单的配置了一下端口和IP即可，难度不大。 config下的kibana.yml中配置相关参数： 之后在bin目录下直接启动即可，比较幸运，没有任何错误的启动了。 ./kiba
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摘要：private void getMappingByIndex(String indices) throws IOException { GetMappingsRequest getMappingsRequest = new GetMappingsRequest(); getMappingsRequest.indices(indices)....
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摘要：通过mapping中的映射，将&映射成and 对于字符串"a & b" 输出的结果为a and b,感觉怪怪的，当前的应用常见没前还不清楚。先记录下这个功能吧。 另一种，可以通过正则表达是的方式，来匹配字符，如下，重新将com.test.abc分词成了com, test, abc
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摘要：理解为什么深度分页是有问题的，我们可以假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索。 当我们请求结果的第一页（结果从 1 到 10 ），每一个分片产生前 10 的结果，并且返回给 协调节点 ，协调节点对 50 个结果排序得到全部结果的前 10 个。 现在假设我们请求第 1000 页--结果从 10001
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