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人工智能LeadAI

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ElasticSearch优化系列三：索引过程

大家可能会遇到索引数据比较慢的过程。其实明白索引的原理就可以有针对性的进行优化。ES索引的过程到相对Lucene的索引过程多了分布式数据的扩展，而这ES主要是用tranlog进行各节点之间的数据平衡。所以从上我可以通过索引的settings进行第一优化： "index.translog.flush_threshold_ops":"10000" "refresh_interval" : "1s" 这两个参数第一是到translog数据达到多少条进行平衡，默认为5000，而这个过程相对而言是比较浪费时间和资

2018-03-09

1.2K0

ElasticSearch优化系列一：集群节点规划

节点职责单一，各司其职 elasticSearch的配置文件中有2个参数：node.master和node.data。这两个参数搭配使用时，能够帮助提供服务器性能。数据节点node.master: false node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点，只用于存储索引数据。使该node服务器功能单一，只用于数据存储和数据查询，降低其资源消耗率。 master节点node.master: true node.data: false 该node服务器只作为一

2018-03-08

8970

ElasticSearch优化系列二：机器设置（内存）

es 2 jvm 存储

预留一半内存给Lucence使用一个常见的问题是配置堆太大。你有一个64 GB的机器，觉得JVM内存越大越好，想给Elasticsearch所有64 GB的内存。当然，内存对于Elasticsearch来说绝对是重要的，用于更多的内存数据提供更快的操作。而且还有一个内存消耗大户-Lucene Lucene的设计目的是把底层OS里的数据缓存到内存中。Lucene的段是分别存储到单个文件中的，这些文件都是不会变化的，所以很利于缓存，同时操作系统也会把这些段文件缓存起来，以便更快的访问。 Lucene的性

2018-03-08

2.7K0

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