本文整理自移动软件开发工程师谢磊在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。本篇内容主要分为四个部分：
如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
Cruise Control是一个Kafka负载平衡组件，可以在大型Kafka集群中安装使用。在添加或删除Kafka代理时，Cruise Control可以根据特定条件自动平衡分区。
Apache Druid 适用于对实时数据提取，高性能查询和高可用要求较高的场景。因此，Druid 通常被作为一个具有丰富 GUI 的分析系统，或者作为一个需要快速聚合的高并发 API 的后台。Druid 更适合面向事件数据。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据，能方便掌握资源的使用状况，轻松定位故障。 腾讯云容器服务提供集群、节点、工作负载、Pod、Container 5个层面的监控数据收集和展示功能。 收集监控数据有助于您建立容器集群性能的正常标准。通过在不同时间、不同负载条件下测量容集群的性能并收集历史监控数据，您可以较为清楚的了解容器集群和服务运行时的正常性能，并能快速根据当前监控数据判断服务运行时是否处于异常状态，及时找出解决问题的方法。例如，您可以监控服务的 CPU 利用率、内存使用率和磁盘 I/O
本文想来和大家聊聊那些年我们听烂了的名词之 ‘高可用’ ，那么第一个问题就是: “如何构建一个高可用系统呢？”
- 本篇是结合行业内的一些技术方案分享、调研，以及对运维数据集中的理解，部份内容还要在实践中完善，属于阶段性学习小结
如果条件允许，demo的内容是：通过logstash 同步日志或数据库（oracle、mysql）表的数据到 Elasticsearch，然后通过kibana进行可视化。
红象云腾（RedHadoop）公司创始人童小军认为创业是一个从0到1的过程。每个创业者都只能靠自己去经历从0到1的转变，才有资格通过和别人合作完成1到100，即使失败我们还能回归到1从新出发。期望通过
模糊查询即模糊检索，是指搜索系统自动按照用户输入关键词的同义词进行模糊检索，从而得出较多的检索结果。与之相反的是“精准搜索”。模糊检索也可以说是同义词检索，这里的同义词是用户通过“检索管理”中的“同义词典”来配置的。
img客户端向 Node 1 发送新建、索引或者删除请求。 节点使用文档的 _id 确定文档属于分片 0 。请求会被转发到 Node 3，因为分片 0 的主分片目前被分配在 Node 3 上。 Node 3 在主分片上面执行请求。如果成功了，它将请求并行转发到 Node 1 和 Node 2 的副本分片上。一旦所有的副本分片都报告成功, Node 3 将向协调节点报告成功，协调节点向客户端报告成功。
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
Lucene：简单来说，就是一个jar包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包含各种算法，我们用java开发的时候，引入lucene.jar就可以进行开发了。
如果你有机会需要在公司内部，做一次Elasticsearch 技术应用分享。如何才能讲的逼格高，又接地气，那么建议从以下几个方面展开，大家有好的想法，也欢迎留言交流。
题记 Elasticsearch研究有一段时间了，现特将Elasticsearch相关核心知识、原理从初学者认知、学习的角度，从以下9个方面进行详细梳理。欢迎讨论…… 0. 带着问题上路—ES是如何产生的？ ---- （1）思考：大规模数据如何检索？ 如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(MySQL、sybase、Oracle、达梦、神通、MongoDB、Hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zoo
AGI 时代的到来，让 Zilliz 的身上多了很多充满“时代烙印”的标签：未来独角兽、网红赛道公司、向量数据库大佬、大模型的长期记忆体、RAG 最强搭档……与此同时，我们也听说了一些有趣的标签：周边质量好、抢不到红包封面、公司产品都是鸟的名字……
文章主要讲述了如何通过ElasticSearch来搭建一个搜索和分析引擎。首先介绍了ElasticSearch的基本概念，然后阐述了ElasticSearch的基本使用方法和API，并针对一个搜索场景，介绍了ElasticSearch的具体实现过程。最后，介绍了如何利用ElasticSearch搭建自己的搜索和分析引擎，并提供了代码示例。
作者简介：刘江，伴鱼英语数据库负责人，TUG 2020 年度 MOA。负责伴鱼数据库运维、大数据运维以及数据库平台化建设。
下图红色勾选的是我们前面的系列详解的，除此之外你可以看到搜索库ElasticSearch在前十名内：
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
问题列表和答案来自国外博客（原文答案不准确，有错误），为避免误导，我对每个问题做了属于自己的理解和解答。
最开始听到这个单词（后面简称：ES）是在大三的一个午休时间，在某个技术灌水群。据群友聊天内容讲到应用很广。于是下来开始在网上扒拉相关资料。那个时候国内资料貌似还很少，但是依稀记得当时在知乎看到有个匿名用户回答的一个问题，大致意思是“滴滴目前正在尝试使用ES做相关服务”（去年有幸去杭州滴滴总部和他们一起交流）。经过一番扒拉，当时发现国内大型互联网公司对 ES 的应用还挺广的，比如百度内部也采用了ES，携程，阿里等等。也许是作为一个计算机专业的学生的原因，也或许是为了以后工作的原因。决定去学习并掌握 ES。
1.核心期刊 CCL，全国计算语言学学术会议 ACL，国际计算语言年会 NIPS,神经信息处理系统进展大会 SCI SCI即《科学引文索引》(Science Citation Index），是由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information 简称ISI）创建的，收录文献的作者、题目、源期刊、摘要、关键词，不仅可以从文献引证的角度评估文章的学术价值，还可以迅速方便地组建研究课题的参考文献网络。SCI创刊于1961年。经过40年的发展完善，已从开始时单一的印刷
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES，ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。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。
腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性、独有高性能自研内核、QQ 分词、集群巡检、一键升级等优势能力，引入极致性价比的腾讯自研星星海服务器。助您轻松管理和运维集群，高效构建日志分析、运维监控、信息检索、数据分析等业务。
互联网产品中的检索功能随处可见。当你的项目规模是百度大搜|商搜或者微信公众号搜索这种体量的时候，自己开发一个搜索引擎，加入各种定制的需求和优化，是非常自然的事情。但如果只是普通的中小型项目甚至创业团队|创业项目，直接拿轮子则是更合理的选择。 ElasticSearch就是这样一个搜索引擎的轮子。更重要的是，除去常规的全文检索功能之外，它还具有基础的统计分析功能（最常见的就是聚合），这也让他变得更加强大和实用。 还在用数据库的like来实现产品的全文检索吗？抛弃她，用ElasticSearch吧~
如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracle、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale 等;) 5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)
Elasticsearch作为当前流行分布式的搜索引擎，被广泛应用于日志检索，指标采集，APM，安全分析等领域。本文将对Elastic Stack的发展历程，基本原理，产品生态，主要功能和应用场景进行总结，以帮助大家对Elastic生态的前世今生能有一个清晰的了解。
分库分表是一个非常普遍的问题，会增加我们业务逻辑的复杂性，并且多维度的 mapping 可能导致我们整体性能的下降。有了 TiDB 我们可以不用再考虑分库分表，不再需要写那么多的复杂逻辑。
想必在数据量情况少的情况下我们首先想到的时擅长于存储的常见数据库如MySQL或者oracle,甚至我们可以将企业的web Server,db Server都装载到一个服务中，但是随着时间或者公司的成长数据库会越来越满。
Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时 候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。 一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化，也收效甚微。建 立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。 基于以上原因可以分析得出，在一些生产环境中，使用常规的搜索方式，性能是非常差 的：
人工智能、大数据快速发展的今天，对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀，从2010年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势，已经成为当下风口中“会飞的猪”。
在Elasticsearch的多个使用场景中都可能会涉及到跨可用区，甚至是跨地域的数据搬移。比如说，用于生产业务的数据库加速/全文检索/多维检索场景，需要做同城，或者是两地三中心的容灾，需要在跨机房，甚至是跨地域的做主备同步。又或者是大型企业的全观测性解决方案、安全SOC解决方案等，在多个地域均有IT基础设施或者企业IT资产，不仅需要将汇总数据集中在统一的运营中心进行监控与分析，并且需要将分散于各地的日志，指标，追踪，遥测，拨测等多个维度的数据集中一起，做统一的数据管理，加快故障地位和根因分析的过程，也需要跨地域的数据集成。
● ELK是包含但不限于ElasticSearch（简称es）、Logstash、Kibana三个开源软件组成的一个整体。这三个软件合称ELK。是用于数据抽取（Logstash）、搜索分析（ElasticSearch）、数据展现（Kibana）的一整套解决方案，所以也称为ELK stack。
Shopee 是一家全球性的电商平台，业务范围辐射东南亚、拉美等多个地区。多媒体理解（Multimedia Understanding，下文简称 MMU）团队是 Shopee 内专注于提供多媒体内容理解服务的团队，为电商、直播、短视频等业务提供支持。
随着网络技术的发展，网络攻击数量越来越多，攻击复杂度也不断增加，而安全可视化因具备能有效处理海量网络数据信息，捕获网络的全局态势，能通过对图形图像模式的分析帮助安全人员快速识别潜在的攻击和异常事件等优势被行业寄予厚望，安全可视化方案层出不穷，但在实际运用中是否真如大家所愿，还是说更多的沦为了一块徒有其表的面子工程？本期话题，我们就以网络安全可视化实用性为话题，就相关问题展开讨论。 近年来可视化已被多次提及，比如在运维和安全方向，但是做效果容易，要如何提高可视化的实用性，避免成为一项面子工程？ A1：
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。通过自带的控件或者第三方可以做出非常炫酷的界面，也能非常直观的展示各项监控指标，本文主要讲述如何安装Grafana并使用Cloudera Manager datasource 插件
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135887.html原文链接：https://javaforall.cn
视频推拉流EasyDSS视频直播点播平台，集视频直播、点播、转码、管理、录像、检索、时移回看等功能于一体，可提供音视频采集、视频推拉流、播放H.265编码视频、存储、分发等视频能力服务。
内容来源：2018 年 09 月 15 日，平安科技数据平台部大数据高级工程师邓杰在“中国HBase技术社区第五届MeetUp ——HBase应用与发展”进行《HBase应用与实践》的演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
2.1 第一阶段：实现数据库内核技术的自主可控，提升整体数据处理能力，是企业首要目标
导读：滴滴开源又双叒发布新开源项目啦——夜莺（Nightingale）是滴滴基础平台联合滴滴云研发和开源的企业级监控解决方案。旨在满足云原生时代企业级的监控需求。一起来了解项目详情吧。
Prometheus + Grafana 作为一套普适的监控系统广泛应用于各种应用环境中。
本篇文章主要介绍如何在CDP7.1.6集群中配置SMM（Streams Messaging Manager）服务。它为Kafka集群提供了一个监控仪表板。在CDH6中安装该服务需要部署parcel包和安装节点软件包管理器，而在CDP7中则不需要上述操作，能够直接在CM界面中进行添加服务操作。
indexSort能通过预排序有效避免全局扫描，提前中断查询，提升查询性能，对于查询时按照某列排序（注意不适合相关性排序）的场景非常适合。
Elasticsearch 是一款分布式搜索引擎，基于 Apache Lucene 构建。其设计理念包括实时性、分布式、多语言支持等，使其成为构建全文搜索、日志分析、监控系统等应用的首选引擎。在本文中，我们将深入探讨 Elasticsearch 的核心概念、用途、架构以及一些高级功能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
