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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

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

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

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

2018-03-05

2.4K0

Elasticsearch-sql 用SQL查询Elasticsearch

es 2 数据库 sql

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

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

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

2018-03-05

2.4K0

Elasticsearch(GEO)空间检索查询

es 2 python 编程算法

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

2018-03-05

7.7K1

ELK日志收集分析系统配置

es 2 云数据库 Redis

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

2018-03-05

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