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如何备份ElasticSearch索引数据到HDFS上

在ElasticSearch里面备份策略已经比较成熟了 目前在ES5.x中备份支持的存储方式有如下几种： 在这里我们主要介绍如何备份索引数据到HDFS上。...每个快照里面可以包含多个索引，默认的话是备份整个集群的索引。当然我们也可以指定备份我们认为重要的索引的数据。...ElasticSearch5.6.4 （一）在ElasticSearch2.x中如何备份索引数据 （1）在每台节点上安装repository-hdfs插件 （2）修改每台节点上的config/elasticsearch.yml....x中如何备份索引数据 ElasticSearch5.x的备份方法和ElasticSearch2.x大同小异，这里仅介绍他们不同的地方。...兼容的索引只能跨一个主要版本 总结： 本文主要介绍了在Elasticsearch2.x和5.x的版本中，如何给索引数据备份及恢复，并叙述了2.x和5.x版本他们的不同之处，数据备份是生产环境非常重要的一个环节

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Presto on Apache Kafka 在 Uber的大规模应用

现在，Presto 可以通过可扩展的数据源连接器，查询多种数据源，比如 Apache Hive、Apache Pinot、AresDb、MySQL、Elasticsearch 和 Apache Kafka...另一方面，实时 OLAP 数据存储，如 Apache Pinot、Apache Druid 和 Clickhouse，则更适合。...这些 OLAP 存储配备了高级的索引技术，所以可以为 Kafka 数据流建立索引，从而实现低延迟的查询。...实际上，Uber 早在数年之前就已经开始使用 Apache Pinot，而现在，Pinot 已经成为 Uber 数据平台中的一个重要技术，它可以为多个关键任务进行实时分析应用。...你可以看看我们以前发表的博文，讨论 Uber 如何使用 Pinot。 但是，实时 OLAP 需要一个非同寻常的加载过程，以创建一个从 Kafka 流中摄入的表，并对该表进行优化以达到最好的性能。

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Presto on Apache Kafka 在 Uber的应用

如今，Presto 用于通过其可扩展的数据源连接器查询各种数据源，例如 Apache Hive™、Apache Pinot™、AresDb、MySQL、Elasticsearch 和 Apache Kafka...另一方面，Apache Pinot、Apache Druid™ 和 Clickhouse® 等实时 OLAP 数据存储更适合。...这些 OLAP 存储配备了先进的索引技术，因此它们能够索引 Kafka 流以提供低延迟查询。...事实上，Uber 几年前就采用了 Apache Pinot，如今 Pinot 是 Uber 数据平台中的一项关键技术，可为多个任务关键型实时分析应用程序提供支持。...众所周知，Presto-Kafka 查询与其他替代方案相比相对较慢，从 Kafka 拉取大量数据的查询将需要很长时间才能完成。 这不利于用户体验，也不利于 Kafka 集群的健康。

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大数据OLAP系统比较

，偏向于定制化系统，典型的是Clickhouse的不同表级engine 建立一个能够cover绝大多数情况的通用的大数据OLAP系统预计还需要100年 目前所有的OLAP系统都是基于两种思路设计 列式数据库加索引...，典型是Clickhouse 预计算空间换时间：典型是Apache Kylin，所有结果预先计算好放在cube OLAP系统比较 先大致按照OLAP的设计思路把常用的系统分下类： 列式数据库加索引 Clickhouse...在这三个系统中，ClickHouse与Druid和Pinot略有不同，而后两者几乎完全相同，它们几乎是两个独立开发的完全相同系统的实现。...与ClickHouse相比，Druid和Pinot更适合优化大型集群的基础架构成本，并且更适合云环境。.../incubator-druid Java star 8405 Apache Pinot 项目地址：https://github.com/apache/incubator-pinot/ 架构概述：https

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Apache Pinot基本介绍

它可以直接从流数据源（例如 Apache Kafka 和 Amazon Kinesis）中摄取，并使事件可用于即时查询。...Apache Pinot不仅仅让少数分析师进行离线分析，也不仅仅让公司中的少数数据科学家在运行临时查询。...查询由与应用程序交互的最终用户触发 – 每秒查询数以十万计，具有任意查询模式，延迟预计以毫秒为单位，以获得良好的用户体验。 并进一步做到以上所有，同时具有可扩展性、可靠性、高可用性和低成本服务。...Apache Pinot基本特性 具有各种压缩方案的面向列的数据库，例如运行长度、固定位长度 可插拔索引技术 – 排序索引、位图索引、倒排索引、星树索引、布隆过滤器、范围索引、文本搜索索引（Lucence...有关如何使用 Pinot 进行异常检测和根本原因分析的更多信息，请参阅 ThirdEye。

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Elasticsearch：如何轻松安全地对实时 Elasticsearch 索引 reindex 你的数据

槽糕的是，我们的这个索引还在不断地收集实时数据，那么我们该如何处理这种情况呢？比如，我们有这样的一个案例。...好的，现在你拥有的选项将取决于你首先如何设置索引。...你需要一个 index template如果你没有自己创建索引，Elasticsearch 能够创建索引，这意味着如果你尝试索引 foo 索引中的某些数据，Elasticsearch 将创建它（如果它尚不存在...案例 2.1：你正在使用一个 ingest pipeline假设使用 production_logs_pipeline 将数据索引到 Elasticsearch，该管道处理任何传入事件，然后再将其索引到...（以及所有新数据）与新映射一起存储在 production_logs 索引中 结论本文可以帮助实现一些数据操作，但请记住当前在 Elasticsearch 中处理数据时的最佳实践：始终使用别名从你用来与之交互的资源中抽象出你的真实索引如果处理时间序列

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Uber 大规模运行 Apache Pinot实践

在本文中，我们介绍了这一平台的细节，以及它如何融入 Uber 的生态系统。...我们重点介绍了 Pinot 在 Uber 内部的演变，以及我们如何从少数用例扩展到多集群，全主动部署，为数百个用例提供支持，以毫秒级的延迟查询 TB 级规模的数据。...一般来说，Pinot 可从流数据源（例如 Apache Kafka）以及批处理 / 脱机数据源（例如 Apache Hadoop）中获取数据（请参阅 Pinot 文档）。...6 结论 总体而言，我们在使用 Apache Pinot 方面的经验非常棒。在 Uber 内部，它已经成为解决大规模实时分析用例的关键技术。高效的内存索引和列压缩有助于降低存储成本。...此外，围绕着 Pinot 的 Apache 社区非常热情，参与度很高。我们将继续投资 Pinot，并计划在未来的项目中与社区合作，如 Pinot Upserts、联合段存储和查询、智能索引等。

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如何优雅的全量读取Elasticsearch索引里面的数据

（一）scroll的介绍 有时候我们可能想要读取整个es索引的数据或者其中的大部分数据，来重建索引或者加工数据，相信大多数人都会说这很简单啊直接用from+size就能搞定，但实际情况是from+size...es里面提供了scroll的方式来全量读取索引数据其与数据库里面的游标（cursor）的概念非常类似，使用scroll读取数据的时候，只需要发送一次查询请求，然后es服务端会生成一个当前请求索引的快照数据集...ok，再补充下再java api里面如何全量读取es索引数据的方法： （三）删除无用的scroll 上文提到scroll请求时会维护一个search context快照集，这是如何做到的？...从上面能看到是基于uid字段的hashCode与分片的最大个数求模得出来的，注意floorMod方法与%求模在都是正整数的情况下结果是一样的。...（四）总结 本篇文章介绍了如何优雅的全量读取es的索引数据以及它的一些原理和注意事项，了解这些有助于我们在日常工作中更好的使用es，从而提升我们对es的认知。

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Elasticsearch 原理（上） -- 文档存储结构与索引数据结构

引言 elasticsearch 是一个分布式可扩展实时搜索和分析引擎，他在 Apache Lucence 搜索引擎的基础上增加了分布式实时文件存储，并且实现了非常强大的可扩展性，成为了企业级搜索引擎构建的首选...作为一个优秀的分布式存储、搜索组件，了解 elasticsearch 的工作原理对于我们日常使用和技术提升都是非常有必要的。 本文，我们就抽丝剥茧，详细看看这个强大的分布式搜索引擎是如何工作的。...例如，mysql 通过多分支的 B+ 树索引，成功减少了磁盘 IO 次数，同时兼顾了范围查询等功能与写入性能，但因为 B+ 树作为多分支树，在其分支数量与高度的限制下，当数据库容量增长到一定程度，随之造成的磁盘...那么，作为海量数据搜索引擎的 elasticsearch 是通过什么样的索引数据结构来解决这个问题的呢？...后记 本文详细介绍了 Elasticsearch 借以实现极高的查询性能的底层文档存储结构与索引结构。 那么，集群上多个 node。 之间是如何相互协同工作的呢？他们是如何实现数据的写入和读取的呢？

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用近乎实时的分析来衡量Uber货运公司的指标

可扩展性不强，尤其是在写作流量大的时候 ◆ 用OLAP Apache Pinotᵀᴹ Apache Pinot是一个实时、分布式和可扩展的数据存储，旨在以面向用户的分析所需的超低延迟执行分析查询。...优点运营商的性能数据可以通过利用Apache Flink®和Kafka®进行实时测量。Apache Flink和Kafka®，然后这些性能指标事件可以被摄取到混合Pinot表的实时部分。...Pinot提供了许多索引选项，以实现低延迟的聚合和数据选择查询 弊端业务逻辑需要在两个不同的地方维护。...◆ Pinot Apache Pinot是一个开源的、分布式的、高度可扩展的OLAP数据存储，它为每秒有数千次并发查询的网络规模的应用提供低查询延迟（即P99延迟在几秒钟之内）。...Apache Pinot提供了丰富的索引优化技术，如倒置、星形树、JSON、排序列等。索引来加速查询性能。例如，在 星型树预聚合索引可以加快查询速度，总结出设施的平均等待时间。

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Github 30000 Star的免费BI工具：Superset

相比较集成好的软件，Superset是有些使用门槛的，对新手没那么友好，不过它免费呀，免费真香。...； 易于使用的界面，用于浏览和可视化数据； 创建和共享仪表板； 一个轻量级的语义层，允许通过定义维度和度量来控制数据源如何向用户公开； 一个可扩展的、高粒度的安全模型，允许复杂的规则对谁可以访问哪些产品特征和数据集...与主要身份验证后端集成(数据库、OpenID、LDAP、OAuth、REMOTE_USER、…)； 通过SQLAlchemy与大多数基于SQL语言的RDBMS集成； 与Druid.io的深度集成； 有一个亮点...Athena Amazon Redshift Apache Drill Apache Druid Apache Hive Apache Impala Apache Kylin Apache Pinot...Apache Spark SQL BigQuery ClickHouse CockroachDB Dremio Elasticsearch Exasol Google Sheets Greenplum

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猿创征文｜OLAP之apache pinot初体验

实时数据流程 查询处理流程 ---- 一、背景 最近在熟悉公司内部的埋点采集，发现数据架构最后是存放到apache pinot库的，因为之前从来没见过，所以有了本文的学习文档。...二、介绍 废话不多说了，来看看apache pinot到底是干什么用的吧 官方介绍： Apache Pinot, a real-time distributed OLAP datastore, purpose-built...Apache Pinot是一个实时分布式OLAP数据存储，专为低延迟高吞吐量分析而构建，非常适合面向用户的分析工作负载。...官网地址： Introduction - Apache Pinot Docs 三、特征 1.一个面向列的数据库，具有各种压缩方案，如运行长度、固定位长度 2.插件化索引技术 Sorted Index,...、位图索引、倒置索引、StarTree索引、Bloom过滤器、范围索引、文本搜索索引（Lucence/FST）、Json索引、地理空间索引 3.能够根据查询和分段元数据优化查询/执行计划 4.非常快且可以近实时接入

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Uber Freight 近实时分析架构，晚点取消的比例下降了 0.4%

聚合的数据被摄取到 Pinot 中，它使用 Kafka 的实时摄取来保留最后三天的数据，历史数据被摄取到 HDFS 中。...Apache Pinot 提供了 JSON、排序列和星树等索引优化技术，以加速查询的性能。快速查询为承运人提供了更好的交互体验。...为了实现 250 毫秒的表查询延迟，他们在 Pinot 表上创建了两种索引——倒排索引和排序索引。...倒排索引可以将带有 WHERE 子句的查询速度提高 10 倍，根据承运人的惟一 ID 对索引进行排序，将表的大小减小了一半，这也减小了查询延迟。...Neutrino 是用于访问 Pinot 数据集的查询网关，它是 Presto 的另一种部署方式，其中协调器和 Worker 运行在不同的主机上，可以独立执行查询。

22010

Elasticsearch写入数据的过程是什么样的？以及是如何快速更新索引数据的？

前言 最近面试过程中遇到问Elasticsearch的问题不少，这次总结一下，然后顺便也了解一下Elasticsearch内部是一个什么样的结构，毕竟总不能就只了解个倒排索引吧。...写入过程 Elasticsearch写入数据到索引的过程大致是这样的： 首先客户端会根据配置的连接节点，通过轮询的方式选择一个coordinate节点。...因为Elasticsearch的这个刷盘机制，也说明并非是一个实时的搜索引擎。 更新数据 在早期的全文检索中为整个文档建立了很大的倒排索引，并将其写入到磁盘。...那么在这种分段存储的模式下Elasticsearch是如何进行数据操作的呢？ 新增： 当有新的数据需要插入索引时，由于段的不可变性，会新建一个段来存储新增数据。...查询性能有一定影响；虽然说索引段合并的操作是异步进行的，但由于合并操作非常耗I/O，若合并时，正好也在进行大量的查询操作，在那些I/O处理速度慢的系统中，系统性能会受到影响。 如何快速更新索引数据？

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深入解析Elasticsearch的内部数据结构和机制：行存储、列存储与倒排索引之倒排索引（三）

一、什么是倒排索引 首先，我们需要了解传统的正向索引。在正向索引中，文档是按照它们在磁盘上的顺序进行存储的，每个文档都有一个与之关联的文档ID。...二、Elasticsearch中的倒排索引 Elasticsearch使用了一种称为Lucene的库来实现倒排索引。在Elasticsearch中，每个文档的每个字段都被索引为一个独立的倒排索引。...由于单词词典通常很大，直接查找可能会很慢，因此Elasticsearch会使用词项索引来加速这个过程。 一旦找到了查询词，Elasticsearch就获取与之关联的倒排列表。...如果找到了查询词，Elasticsearch就获取与之关联的倒排列表，并根据需要将这些列表合并。...根据合并后的倒排列表，Elasticsearch可以快速地确定哪些文档与查询匹配，以及这些匹配文档的相关性。 三、优化与扩展 当然，上述的描述只是倒排索引的基础原理。

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