日志分析是目前重要的系统调试和问题排查的重要手段之一，而目前分布式系统由于实例和机器众多，所以构建一套统一日志系统是非常必要的；ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用，是目前的主流选择之一。
Elasticsearch 提供了 replica 解决方案，它可以帮我们解决了如果有一个或多个 node 失败了，那么我们的数据还是可以保证完整的情况，并且搜索还可以继续进行。但是，有一种情况是我们的所有的 node，或者有一部分 node 失败，可能会造成我们的数据的丢失。也就是说 replca 不能提供一种灾难性的保护机制。我们需要一种完整的备份机制。
本文基于目前最新版本 ElasticSearch-7.5.0进行操作，如官网下载太慢，可在【ytao公众号】中发送 es获取下载链接。
ElasticSearch 在 7.x 中自带 JDK 环境，所以现在不一定要安装 JDK。默认是先判断当前服务器是否安装 JDK，如果安装了就使用服务器已安装的 JDK，否则会使用自带的 JDK，当然这个也是可以手动设置。
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库？我曾担任一家平台的实时计算工程师，该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新，以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外，它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分，这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
我们知道 Elastic 安全是非常重要的。没有这个我们的数据可以被任何的人进行访问，串改，删除。Elastic Stack 的安全是由 x-pack 所提供的。在 Elastic Stack 7.0 版本之前，这个是商用的版本，需要进行安装，并购买。从Elastic Stack 7.0之后，x-pack 都已经在发布版中，所以不需要进行安装。我们只需要进行配置就可以了。
ElasticSearch于6.8及7.1版本开始提供免费的x-pack, 并已默认集成，只需通过简单的配置即可开启。
下载一个elasticsearch，这里我们准备的是elasticsearch-6.4.3.tar.gz
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，简称ES。它是使用Java语言开发的，并提供了简单易用的RestFul API，是一种流行的企业级搜索引擎。
Grafana 是一款用 GO 语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据，经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析（示例中采用小写转换函数对name字段进行了小写转换），最终将处
在Elasticsearch的说法中，文档是序列化的JSON数据。在典型的ELK设置中，当您发送日志或度量标准时，它通常会发送到Logstash，Logstash按照Logstash配置的定义进行格式化，变异处理和以其他方式处理数据。生成的JSON在Elasticsearch中编制索引。
elasticsearch 6 (和elasticsearch 5 的区别在于，root用户权限、一个库只能建立一个表)
参考文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/modules-snapshots.html 环境：有三台机器192.168.1.146,192.168.1.151,192.168.1.152，系统均是Centos7，上面分别安装了elasticsearch2.4.6（为了学习之用才安装的2.4.6版本）。
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索。ES本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器。ES也使用Java开发并使用Lucene作为核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文检索变得简单。
在Elasticsearch中，模板是一种预定义的配置，用于指定索引的设置和映射。它允许用户在创建索引之前，定义好索引的结构和配置信息，从而确保数据按照预定的方式进行存储和索引。模板可以看作是一种“蓝图”，用于指导Elasticsearch如何构建和管理索引。
Elasticsearch，这个开源的分布式搜索与数据分析引擎，因其强大的全文搜索功能而广受欢迎。
在深入研究Elasticsearch的内部工作原理时，不可避免地会遇到“Routing”这一概念。Routing是Elasticsearch中用于确定文档应存储在哪个分片上的机制。理解Routing的工作原理对于优化Elasticsearch集群的性能、确保数据的一致性和实现特定的数据布局策略至关重要。
传统的聚合，当文档数据量非常大时进行多重聚合、嵌套聚合的性能会受到很大影响。因为聚合操作需要搜索整个索引，并处理大量数据，这会导致查询变慢，甚至可能使 Elasticsearch 集群崩溃。
Mysql 作为传统的关系型数据库，主要面向 OLTP，性能优异，支持事务，但是在一些全文检索，复杂查询上面并不快。Elasticsearch 底层基于 Lucense 实现，天然分布式，采用倒排索引存储数据，全文检索效率很高，使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。
摘要：Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实时的方式存储，搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计，但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景，索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程，以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实
elasticsearch 是一个近实时的搜索和分析平台，这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟（通常是1s以内）。这种延迟主要是因为 elasticsearch 需要进行数据刷新和索引更新。
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。
上一篇文章已经详细介绍了如何使用Canal中间件将MySQL数据同步至ElasticSearch。然而，由于Canal已经很久没有得到维护，使用过程中可能会遇到许多问题。因此，在尝试Canal的同时，我们还可以考虑使用Logstash来实现类似的功能。本章将重点介绍如何使用Logstash将MySQL数据同步至ElasticSearch，如果你已经掌握了上一篇关于Canal的教程，可以直接从环境准备中的Logstash部分开始阅读。
在elasticsearch集群中，由于在原有服务器集群上，每台服务器开了3个实例，导致部分节点压力过大，因此，新增一台服务器，将原有节点迁移到新服务器。 elasticsearch集群中增加节点步骤：
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
整个博客系统包括用户管理，安全设置，博客管理，评论管理，点赞管理，分类管理，标签管理和首页搜索。前端使用boostrap，thymeleaf模板引擎，jQuery等等，后端使用springboot，springMVC，spring data，spring security管理安全，数据存储使用MySQL，H2，MongoDB，MongoDB主要是存储文件等等，其他还有ElasticSearch，这次项目就尝试使用Gradle，不用maven了。
Elasticsearch 常用分词器介绍与 ik 分词器自定义词库添加 但事实上，更加常见的场景是我们需要为一个已有大量数据的线上 ES 集群添加分词库。 这时，配置分词库只是第一步操作，因为大量的历史数据在索引时并没有使用新添加的分词库，将导致查询出现不可预期的效果。 此时，我们需要做的就是重建索引。
1.max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]
ElasticSearch 下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch
下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch
Elasticsearch 的同义词功能是一个重要的文本分析工具，特别是在全文搜索应用中。同义词机制使得用户能够建立一个同义词库，以处理一词多义、多词同义等情况，从而增强搜索的准确性和丰富性。
对于全文搜索的支持不像关系数据库那样是标准化的。有几种开源的全文搜索引擎：Elasticsearch，Apache Solr，Whoosh，Xapian，Sphinx等等，如果这还不够，常用的数据库也可以像我上面列举的那些专用搜索引擎一样提供搜索服务。 SQLite，MySQL和PostgreSQL都提供了对搜索文本的支持，以及MongoDB和CouchDB等NoSQL数据库当然也提供这样的功能。
许多年前，一个名叫Shay Banon的开发者，带着新婚妻子去伦敦生活，在得知妻子想从事厨师工作后，准备利用自己所学为妻子开发一个食谱搜索引擎，他开始使用Lucene的一个早期版本。但是尝试之后，他发现直接使用Lucene给没有任何开发经验的妻子而言是非常困难的，因此Shay 开始对Lucene进行封装。不久他发布了他的第一个基于Lucene的用java编写的开源项目 Compass。后来Shay找到了一份跟高性能和分布式有关的工作，然后发现这份工作对实时、分布式搜索引擎的需求尤为突出，于是他决定重写Compass，把它变为一个独立的服务并取名Elasticsearch，再到后来Elasticsearch发布了第一个公开版本，从此以后，Elasticsearch已经成为了 Github 上最活跃的开源项目之一。据说，Shay的妻子还在等着她的食谱搜索引擎，而他已经在大公司忙的“一发不可收拾”…
Grab 是一家总部位于新加坡的东南亚网约车和送餐平台公司，业务遍及东南亚大部分地区，为 8 个国家的 350 多座城市的 1.87 亿多用户提供服务。Grab 当前提供包括网约车、送餐、酒店预订、网上银行、移动支付和保险服务。是东南亚的“美团”。Grab Engineering 分享了他们对搜索索引进行优化的方法与心得，InfoQ 中文站翻译并分享。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
节点角色在配置文件（/config）elasticsearch.yml文件中设置即可，如下：
1、可以看到，trie 树每一层的节点数是 26^i 级别的。所以为了节省空间，我们 还可以用动态链表，或者用数组来模拟动态。而空间的花费，不会超过单词数×单 词长度。 2、实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树； 3、对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度 O(1)。
2004 年，以色列人 Shay Banon 创造了一款名为 Compass 的搜索引擎，在考虑 Compass 的第三个版本时，他意识到有必要重写 Compass 的大部分内容，以"创建一个可扩展的搜索解决方案"。因此，他创建了"一个从头构建的分布式解决方案"，并使用了一个公共接口，即 Http 上的 Json，它也适用于 Java 以外的编程语言。于是 Shay Banon 在 2010 年 2 月发布了 Elasticsearch 的第一个版本。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Elasticsearch教程二（Spring中国教育管理中心）
单机 & 集群 单台 Elasticsearch 服务器提供服务，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器 性能就会大大降低甚至不可用，所以生产环境中，一般都是运行在指定服务器集群中。 除了负载能力，单点服务器也存在其他问题：
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以在很短的时间内存储，搜索和分析大量的数据。它通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。我们举几个例子来说明Elasticsearch能做什么？
一般涉及大型数据库的电子商务和搜索引擎的产品都面临这样一个问题，产品信息检索花费时间太长。这不良的用户体验，可能导致失去潜在的客户。这种滞后搜索归因于产品设计所使用到关系数据库，数据分散在多个表中，关系型数据处理这些表中数据获取搜索结果时工作速度是远远不能瞒足。可以说，现在的企业正在寻找数据存储的替代品，以期促进快速检索，而 Elasticsearch（ES）的出现很好解决这些问题。
优点： 1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 2.Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 3.处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。 4.Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 5.各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点：
在 Elasticsearch 5.0 之前，如果我们想在将文档索引到 Elasticsearch 之前预处理文档，那么唯一的方法是使用 Logstash 或以编程方式/手动预处理它们，然后将它们索引到 Elasticsearch。 Elasticsearch 缺乏预处理/转换文档的能力，它只是按原样索引文档。 但是，在 Elasticsearch 5.x 之后引入一个名为 ingest node 的功能，为 Elasticsearch 本身的文档预处理和丰富之前提供了一个轻量级的解决方案。
前文已经把ElasticSearch的核心概念和关系数据库做了一个对比，索引（index）相当于数据库，类型(type)相当于数据表，映射(Mapping)相当于数据表的表结构。ElasticSearch中的映射（Mapping）用来定义一个文档，可以定义所包含的字段以及字段的类型、分词器及属性等等。
正排索引是从文档到关键字的映射（已知文档求关键字），倒排索引是从关键字到文档的映射（已知关键字求文档）。
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