Elasticsearch具有通用性,可扩展性和实用性的特点,集群的基础架构必须满足如上特性。合理的集群架构能支撑其数据存储及并发响应需求。相反,不合理的集群基础架构和错误配置可能导致集群性能下降、集群无法响应甚至集群崩溃。
本文翻译自QBox官方博客的“Elasticsearch索引性能优化”系列文章中的第二篇,版权归原作者所有。该系列文章共有三篇,其中第一篇已有同行翻译,参考链接 http://www.zcfy.cc/article/how-to-maximize-elasticsearch-indexing-performance-part-1-3624.html;后续还会有第三篇的推送,敬请关注。
占用cpu过高的线程有两个,其中一个是打印异常日志的(会new 对象),还有gc线程
近期官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论: 对于隔离写入(isolated writes),RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍,比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads),RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍,比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中,实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
放权那些别人都能做的事情,把空出来的时间集中用在收入丰厚的活动上。放权其它无用的事情,将时间用来定位自己。
脚本 #!/bin/sh ############################## ## 名称: MonitorES.sh ## 描述: 主机利用率超过阈值 判断top占用内存的进程 匹配ES
代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句,但是它更加强大和灵活。
官网的翻译可参考:http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41693125 Elasticsearch主要功能就是完成模糊检索、字符串匹配,所以使用起来非常方便。而且它有一套自己的匹配规则,来决定把哪项搜索结果展示在前面。
这一章开始介绍 全文检索 :怎样对全文字段(full-text fields)进行检索以找到相关度最高的文档。
master的一个主要角色是决定分配哪些分片给哪些节点,以及何时在节点之间移动分片以重新平衡集群。
term 索引词,在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值。foo,Foo Foo几个单词是不相同的索引词。索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索。
随着互联网数据规模的爆炸式增长,当前主流电商平台的商品品类及数量越来越多,用户却越来越难以便捷地找到自己需要的产品。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具,用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作,如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等,以便进行数据汇总和分析。
大多数 Elasticsearch 部署往往对 CPU 要求不高。因此,相对其它资源,具体配置多少个(CPU)不是那么关键。你应该选择具有多个内核的现代处理器,常见的集群使用 2 到 8 个核的机器。如果你要在更快的 CPUs 和更多的核数之间选择,选择更多的核数更好。多个内核提供的额外并发远胜过稍微快一点点的时钟频率。
在solr里面,如何合理的控制的命中的数量? 在一些日常的文章中或一些信息中,都有一些高频词,而这些高频词,在参与查询时,往往会造成,大量的结果集命中。 什么意思呢? 举个例子,假如我们现在做的是饭店的搜索,在我们的索引库里有一列name这个field,这里面大部分都是xxx饭店,假如你搜索的时候搜一个xxx饭店,会被分词成: xxx 饭店 然后xxx命中只有10条结果集, 而饭店确命中了20万结果集,这么以来总结果可能就有20多万条,造成了大量的数据命中,一方面显示了信息的丰富性,另一方面可能给用
(1)创建模板 当待创建的索引与之前的索引有相同的设置和映射时,非常适合使用索引模板。正如其名,索引模板将会用于和预定义名称模式相匹配的索引创建,以确保所有匹配索引的设置一致。例如:
Elasticsearch 查询的响应需要占用 CPU、内存资源,在复杂业务场景,会出现慢查询,需要花费大量的时间。
Elasticsearch 是当前流行的企业级搜索引擎,设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。作为一个开箱即用的产品,在生产环境上线之后,我们其实不一定能确保其的性能和稳定性。如何根据实际情况提高服务的性能,其实有很多技巧。这章我们分享从实战经验中总结出来的 elasticsearch 性能优化,主要从硬件配置优化、索引优化设置、查询方面优化、数据结构优化、集群架构优化等方面讲解。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
作为日志分析场景中最广泛使用的技术解决方案之一,Elasticsearch经常被竞争对手进行比较。特别是随着日志数据量的增加,日志场景中广泛比较的核心指标包括数据写入吞吐量、存储成本、查询速度和分析能力。作为一个不断创新和迭代的产品,Elasticsearch 在日志分析场景中不断引入不同的新功能,以满足客户在日志场景中不断增长的需求。
Redis官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论:
状态查询Cat接口 节点信息 接口 GET _cat/nodes?v 列出所有node, 并展示node所在机器的运行状态信息. ip heap.percent ram.percent
谈及 Moloch, 想必大家都知道” moloch 是一个开源的、大规模的 IPv4 数据包捕获(PCAP),索引数据库系统。“ 它以标准 pcap 格式存储和索引网络流量提供快速的索引访问,从而减少可疑事件的分析时间。
近期官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论:
近期在优化索引时,我遇到了一些挑战。我们的环境是7节点16*32G的机器,我在尝试内存优化。当前的文档总量为5亿,然而mapping设计和shard设计都出现了问题。每个节点上有480个shard,这是一个相当离谱的数量。
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)
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到本文结尾,你应该对关键指标有一个很好的了解,以便在你遇到Elasticsearch集群的性能或操作问题时进行监视。
“本片主要通过两个API讲解Elasticsearch集群监控的指标说明”
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:
在混合工作负载场景中,实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能,而 ElasticSearch 会受到影响。
看到标题,相信大家肯定都不陌生,Elasticsearch,现在很多公司在使用的,也是很多公司在面试的时候很喜欢问的一些题目,而今天阿粉也想着出几篇教程,然后手把手的把ES这块的内容给大家展现出来,让大家都能够系统的学习一下。
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
本章回答ES应该怎么用的问题。ES被设计得简单易用,容易上手,如果只是把它当作黑盒来用,不了解内部原理,甚至没有一定的基础知识,当数据和节点规模达到一定程度的时候会面临许多问题。本章就重点问题给出使用和部署建议。
可以在https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch这个页面找到elasticsearch对应系统的安装包,elasticsearch用java开发的, 最新的版本内置了对应的jdk, 通过下面的方式能快速启动:
原文:https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-opensearch-performance-gap
1. 多种搜索方式 1.1 Query String Search:在请求URL中包括search的参数 # 语法 curl -X GET "ip:port/index_name/type_name/
类似问题,样例数据单看计算不复杂,“beijing” 2 个,“上海” 2 个,“beijing”占比: 2/(2+2) = 50%; "shanghai"同样计算,占比 50%。
这三个方向虽然各有千秋,各有侧重,但是又不完全独立。在Peter Bourgon 的文章《Metrics, Tracing, and Logging》系统地阐述了这三者的定义、特征,以及它们之间的关系与差异,受到了业界的广泛认可。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
elasticsearch集群的健康状态是通过监控和评估集群中的主分片和副本分片的分配情况来确定的。通过查看健康状态能够直观的获取出集群当前的运行状态,分片状态等信息。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
ES=elaticsearch简写, Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,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。Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其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,从而让全文搜索变得简单。
地址: https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/xpack-monitoring.html
在 基础入门 中涵盖了基本工具并对它们有足够详细的描述,这让我们能够开始用 Elasticsearch 搜索数据。 用不了多长时间,就会发现我们想要的更多:希望查询匹配更灵活,排名结果更精确,不同问题域下搜索更具体。
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