ES=elaticsearch简写, Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的数据。
我的 ElasticSearch 是使用 Docker 安装的,所以先给容器分配一个伪终端.之后就可以像登录服务器一样直接操作docker 中的内容了
Elasticsearch是最近几年非常热门的分布式搜索和数据分析引擎,携程内部不仅使用ES实现了大规模的日志平台,也广泛使用ES实现了各个业务场景的搜索、推荐等功能。
Elasticsearch 依靠映射(Mapping)定义的数据类型处理数据。映射定义了文档中的字段并指定了它们对应的数据类型,例如日期类型 Date、长整数类型 long 和 字符串类型 text。
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Elasticsearch 是用于运行 Apache Lucene(基于 Java 的搜索引擎)分布式管理框架。Lucene 是实际保存数据并进行索引和搜索的地方。ES 位于它之上,让你可以并行运行数千个 Lucene 实例。
windows 安装 Elasticsearch 7.8 详细图解教程。在第一个屏幕中,选择安装的目录。此外,选择放置数据、日志和配置的目录或使用默认位置。
常见的数据库都会提供备份的机制,以解决在数据库无法使用的情况下,可以开启新的实例,然后通过备份来恢复数据减少损失。虽然 Elasticsearch 有良好的容灾性,但由于以下原因,其依然需要备份机制。
Lucene 是 Elasticsearch所基于的 Java 库,它引入了按段搜索的概念:
Elasticsearch 作为一个搜索引擎,我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息。所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性,什么是高可用性呢?它通常是指,通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务,我们说系统的可用性是 100%。
性能调优是系统架构里所有组件必不可少的话题,Elasticsearch也不例外,虽说Elasticsearch内的默认配置已经非常优秀,但这不表示它就是完美的,必要的一些实践我们还是需要了解一下。
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长期探索方面,我们结合大数据图谱来介绍。整个大数据领域,按照数据量、延时要求等特点,可以划分为三部分:第一部分是 Data Engineering,包含我们熟悉的批量计算、流式计算;第二部分是 Data Discovery,包含交互式分析、搜索等;第三个部分是 Data Apps,主要用于支撑在线服务。
国内现在有大量的公司都在使用 Elasticsearch,包括携程、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米、vivo等诸多知名公司。
据我们了解,当用户遇到性能问题时,原因通常都可回溯至数据的索引方式以及集群中的分片数量。对于涉及多租户和/或用到时序型索引的用例,这一点尤为突出。与用户讨论这一问题时,无论是在活动或聚会中面对面讨论,还是在论坛上讨论,我们遇到的一些最常见问题就是“我应该设置多少个分片?”以及“我应该设置多大的分片?”。
ElasticSearch中文分词器及热更新词库。
分享的是携程机票ElasticSearch集群的规划和具体设置,内容相对细致,同时也会涉及到集群的监控分享。
在后端开发工程师的日常工作中,在遇到比如定位排查问题或是想要了解系统某些方面的情况时,会遇到以下的场景:查询某个接口请求的日志。查询某个服务的日志。
Elasticsearch主要功能是什么,不同的场景有不同的定位,在日志场景我们可以用ELK生态搭建日志分析系统,在搜索领域ES是当前最热门的搜索引擎。在大数据领域,ES可以对标Hbase提供海量日志的数据仓库;在数据库领域ES可以作为查询分析型的分析型数据库使用。ES已经成为了全能型的数据产品,在很多领域越来越受欢迎,本文旨在从数据库领域分析ES的使用。
当我们的ES集群搭建完成以后,我怎么能看到集群中各个节点状态以及主节点和健康情况呢,如下讲解使用curl命令来与ES集群进行交互、分别有查询主节点情况、集群状态、以及创建索引查看索引、查看分片以及对ES集群进行查询请求等操作。
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