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。
您的客户端将在 N 秒后关闭非活动套接字;以 Kibana 为例,如果重建索引操作无法在 120 秒内(v7.13 中默认的 server.socketTimeout 值)完成,您将看到“backend closed connection”(后端已关闭连接)消息。
当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时,问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
1、创建一个新的索引,例如 new_index。你可以使用 Elasticsearch 的 PUT API 创建新索引。确保新索引的映射不包含 web_content 字段。创建索引请求上文已提供。
在我们的日志系统里需要一些系统索引,这些系统索引在应用初始化的时候就会被添加到ElasticSearch中去,这些在ElasticSearch中的系统索引在没有索引数据的时候,只有索引名和一些配置信息,没有mapping信息。当用户去根据时间区间排序搜索日志信息的时候,ElasticSearch就会产生all shards failed异常。具体异常信息如下:
在使用 Elasticsearch 的时候,总会有需要修改索引映射的时候,遇到这种情况,我们只能做 _reindex。 事实上,这是一项相当昂贵的操作,因为根据数据量和分片数量,完成索引的完整复制可能需要长达几个小时的时间。
本文在上一篇文章的基础上我们继续来介绍ElasticSearch中聚合(aggregations)和映射(mappings)相关的内容。
The default value compresses stored data with LZ4 compression, but this can be set to best_compression which uses DEFLATE for a higher compression ratio, at the expense of slower stored fields performance.
倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”,是一种索引数据结构。倒序索引在“内容”和存放内容的“位置”之间的映射,其目的在于快速全文索引和使用最小处理代价将新文件添加进数据库。通过倒序索引,可以快速根据“内容”查到包含它的文件。这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中,倒排索引有两种不同的索引形式:
在很多的时候,由于一些需求,我们不得不修改索引的映射,也即 mapping,这个时候我们需要重新索引(reindex)来把之前的数据索引到新的索引中。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?
5.X版本后新增Reindex。Reindex可以直接在Elasticsearch集群里面对数据进行重建,如果你的mapping因为修改而需要重建,又或者索引设置修改需要重建的时候,借助Reindex可以很方便的异步进行重建,并且支持跨集群间的数据迁移。
Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL,该查询语言非常全面。
如果是第一种场景,数据迁移过程中可以停止写入,可以采用诸如elasticsearch-dump、logstash、reindex、snapshot等方式进行数据迁移。实际上这几种工具大体上可以分为两类:
reindex 是 ES 提供的一个 api 接口,可以把数据从源 ES 集群导入到当前 ES 集群,实现集群内部或跨集群同步数据。
在我们开发的过程中,我们有很多时候需要用到 Reindex 接口。它可以帮我们把数据从一个 index 到另外一个 index 进行重新reindex。这个对于特别适用于我们在修改我们数据的 mapping 后,需要重新把数据从现有的 index 转到新的 index 建立新的索引,这是因为我们不能修改现有的 index 的 mapping 一旦已经定下来了。在接下来的介绍中,我们将学习如何使用 reindex 接口。
我有 1tb 的一个大索引若干,要迁移到另外一个新集群去,有没有好办法?reindex好像会中断......
Mapping 是用来定义一个文档(document),以及它所包含的属性(field)是如何存储和 索引的。比如,使用 mapping 来定义:
客观地说,Elasticsearch确实是个好工具,毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱,以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。
用户在腾讯云上自建的ES集群或者在其它云厂商购买的ES集群,如果要迁移至腾讯云ES,用户可以根据自己的业务需要选择适合自己的迁移方案。如果业务可以停服或者可以暂停写操作,可以参考离线迁移的四种方案。
◆ Elasticsearch注意事项 客观地说,Elasticsearch确实是个好工具,毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱,以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。 对于Elasticsearch而言,想掌握好这门技术,除需要对它的用法了如指掌 外 , 还 需 要 对 技 术 中 的 各 种 陷 阱 了 然 于 心 。这 里 总 结 一 些 关 于Elasticsearch的使用要点。 1)如何使用Elasticsearch设计表结构? 2)E
elasticsearch-dump是一款开源的ES数据迁移工具, github地址: https://github.com/taskrabbit/elasticsearch-dump
在项目中后期,如果想调整索引的 Mapping 结构,比如将 ik_smart 修改为 ik_max_word 或者 增加分片数量 等,但 Elasticsearch 不允许这样修改呀,怎么办?
客户同一个集群,同一个索引里的某些文档,用API能直接搜出来,但是在discovery上不能正常搜索,换另外一个id又能正常展示.
es可以根据_id字符串切分,再聚合统计吗 比如:数据1、_id=C12345 数据2、_id=C12456 数据3、_id=C31268
elasticsearch提供的一种复制索引的API。可以在集群内进行索引的复制,也可以跨集群进行索引的复制。
墨墨导读:之前我们分享了ElasticSearch最全详细使用教程:入门、索引管理、映射详解,本文详细介绍ElasticSearch的索引别名、分词器、文档管理、路由、搜索详解。
导读:上篇我们分享了ElasticSearch最全详细使用教程:入门、索引管理、映射详解,本文详细介绍ElasticSearch的索引别名、分词器、文档管理、路由、搜索详解。
基于ELK搭建的日志平台,前期匆忙建设过程中一些参数和设计未做过多的考虑,上线后就需要不断根据实际情况做调整,而一些调整限于ELK的一些特性,一旦操作不当就会出现丢数据、数据写入异常、数据查不到等情况。
需求:单纯用pipeline可不可以实现,如果写入key包含json_提换为空,包含tmp提换为core,因为key字段有很多不考虑穷举,最终效果要如下:
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
Elasticsearch的mapings相当于数据库的表结构,在使用过程中可以新增和删除字段,但是不支持修改字段类型,可以通过以下四个步骤来实现 创建新的目标index 将源index的数据复制到目标index 删除源index 给目标index设置别名,别名为源index的名称。 或者再建一个名称为源index的目标index2,数据从目标index复制到目标index2 下面举个例子 源index: my-index-order-1 包含两个字段: createTime: 下单时间,类型:
最近使用腾讯云Elasticsearch Service的用户提出,对线上的ES集群进行查询,响应越来越慢,希望能帮忙优化一下。
ES Rally 是一个用于测试 Elasticsearch® 性能的工具,它可以执行并记录对比测试。
在Lucene中索引文档时,原始字段信息经过分词、转换处理后形成倒排索引,而原始内容本身并不直接保留。因此,为了检索时能够获取到字段的原始值,我们需要依赖额外的数据结构。Lucene提供了两种解决方案:Stored Field和doc_values。
几个月以来,我一直在记录自己开发Elasticsearch应用程序的最佳实践。本文梳理的内容试图传达Java的某些思想,我相信其同样适用于其他编程语言。我尝试尽量避免重复教程和Elasticsearch官方文档中已经介绍的内容。本文梳理的内容都是从线上实践问题和个人总结的经验汇总得来的。
答:数据建模,英文为Data Modeling,为创建数据模型的过程。数据模型Data Mdel,对现实世界进行抽象描述的一种工具和方法,通过抽象的实体及实体之间联系的形式去描述业务规则,从而实现对现实世界的映射。
现在有一组数据,其中 resultChar 是 keyword 类型,但其中有数字也有字符串,请问怎么能在大于小于查询的时候将其中的数字按照数字的类型进行大于小于的查询,结构如下:
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。
业务场景1:数据量非常大,需要进行索引生命周期管理,按日期划分索引,要求多个索引的Mapping一致,每次手动创建或者脚本创建都很麻烦! 怎么破?
ES在BI应用中常常仅仅只作为全文检索库,数据的加工在数据库中进行,数据如何同步到ES中?一般的思路有增量和全量,对于超大数量的场景,如千万、亿+,全量的同步会非常慢,如何进行增量呢?ES支持在内部reindex,其包含哪些场景?给索引增、删、改一列或某些列是否可以单独只同步修改的列?
通过前面两篇文章的阅读,相信读者已经熟练掌握 DeleteByQuery的用法了,本文则来继续看文档的Update API。
Elasticsearch自带reindex功能就是实现索引迁移的,当然自定义读写也可以实现。
随着 Elastic 的上市,ELK Stack 不仅在 BAT 的大公司得到长足的发展,而且在各个中小公司都得到非常广泛的应用,甚至连“婚庆网站”都开始使用 Elasticsearch 了。随之而来的是 Elasticsearch 相关部署、框架、性能优化的文章早已铺天盖地。
从 Elasticsearch 2.4.x 到 7.10.x 的迁移确实是一个大跨步,直接升级的确存在很多不兼容的变更。数据迁移在这种场景下是一个相对稳妥的选择。以下是一些建议:
上述问题不止一次被问到,我自己在使用 painless 脚本的时候,也会遇到上述困惑。
Elasticsearch 社区有大量关于 Elasticsearch 错误和异常的问题。
Mapping,映射,相当于关系型数据库创建语句,定义文档字段及其类型、索引与存储方式。通常会涉及如下方面:
因为总是看到很多同学在说Elasticsearch性能不够好、集群不够稳定,询问关于Elasticsearch的调优,但是每次都是一个个点的单独讲,很多时候都是case by case的解答,本文简单梳理下日常的Elasticsearch使用调优,以下仅为自己日常经验之谈,如有疏漏,还请大家帮忙指正。
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