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扎心了老铁

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Elasticsearch强制重置未分配的分片(unassigned)
强制重置未分片的分片,这个问题源自于Elasticsearch维护中,Node意外退出的场景。 意外退出后Elasticsearch由于网络原因或者jvm性能压力,未能短时间内分配分片。 看一下分片的
用户1225216
2018-03-05
1.9K0
Elasticsearch索引别名、Filtered索引别名、Template
在使用elasticsearch的时候,经常会遇到需要淘汰掉历史数据的场景。 为了方便数据淘汰,并使得数据管理更加灵活,我们经常会以时间为粒度建立索引,例如: 每个月建立一个索引:monthly-201709、monthly-201710、monthly-201711 每天建立一个索引:daily-20171015、daily-20171016、daily-20171017、daily-20171018 当不需要再继续使用历史数据的时候,我们就可以将索引删除,释放资源。 为了很好的支撑这个场景,需要使用到E
用户1225216
2018-03-05
2.8K0
EsRejectedExecutionException排错与线程池类型
1、EsRejectedExecutionException异常示例 java.util.concurrent.ExecutionException: RemoteTransportException[[node-client10][10.93.21.21:9300][indices:data/write/update]]; nested: RemoteTransportException[[node-client 09][10.93.18.35:9300][indices:data/write/updat
用户1225216
2018-03-05
3.6K0
Elasticsearch分片、副本与路由(shard replica routing)
本文讲述,如何理解Elasticsearch的分片、副本和路由策略。 1、预备知识 1)分片(shard) Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量,实现这一目标引入分片策略shard。在一个索引index中,数据(document)被分片处理(sharding)到多个分片上。Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性,使得多个分片呈现出一个大索引的样子。 2)副本(replica) 为了提升访问压力过大是单机无法处理所有请求的问题,Elasticsearch集群引入了副本策略r
用户1225216
2018-03-05
2.4K0
Elasticsearch-sql 用SQL查询Elasticsearch
Elasticsearch的查询语言(DSL)真是不好写,偏偏查询的功能千奇百怪,filter/query/match/agg/geo各种各样,不管你是通过封装JSON还是通过python/java的api进行封装,都非常不方便。 最近发现了一个插件,Elasticsearch-SQL可以用sql查询Elasticsearch,感觉这个轮子造的真是好。 Elasticsearch-sql的项目地址:https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql 1、简介 Elas
用户1225216
2018-03-05
4K0
java通过shield链接Elasticsearch
本文mark了springboot中集成elasticsearch,并且实现连接带有shield权限管理的elasticsearch的方法。 tips:首先建议java client版本和elasticsearch版本一致。不然可能会出现各种问题。 1、首先在pom中加入如下依赖 <repositories> <repository> <id>elasticsearch-releases</id> <url>https://maven.elas
用户1225216
2018-03-05
1.3K0
java优雅的使用elasticsearch api
本文给出一种优雅的拼装elasticsearch查询的方式,可能会使得使用elasticsearch的方式变得优雅起来,使得代码结构很清晰易读。 建立elasticsearch连接部分请参看另一篇博客:http://www.cnblogs.com/kangoroo/p/7127003.html 1、ESDao -- 类似DB中的dao层 封装了增删改查ES的各种方法 package com.dqa.sentinel.client.es; import com.xiaoju.dqa.sentinel.cli
用户1225216
2018-03-05
2.4K0
Elasticsearch(GEO)空间检索查询
Elasticsearch(GEO)空间检索查询python版本 1、Elasticsearch ES的强大就不用多说了,当你安装上插件,搭建好集群,你就拥有了一个搜索系统。 当然,ES的集群优化和查询优化就是另外一个议题了。这里mark一个最近使用的es空间检索的功能。 2、ES GEO空间检索 空间检索顾名思义提供了通过空间距离和位置关系进行检索的能力。有很多空间索引算法和类库可供选择。 ES内置了这种索引方式。下面详细介绍。 step1:创建索引 def create_index(): map
用户1225216
2018-03-05
7.7K1
ELK日志收集分析系统配置
ELK是日志收益与分析的利器。 1、elasticsearch集群搭建 略 2、logstash日志收集 我这里的实现分如下2步,中间用redis队列做缓冲,可以有效的避免es压力过大: 1、n个agent对n个服务的log做日志收集(1对1的方式),从日志文件解析数据,存入broker,这里用的是redis的发布订阅模式的消息队列,当然你可以选用kafka,redis比较方便; 2、indexer做日志汇总,从redis队列中拿数据入es; 下面给出agent和index的配置示例: 1、driver_s
用户1225216
2018-03-05
8510
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