【编者按】本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师，他展示了Mongo Connector经过2年发展后的蜕变——完成连接器两端的同步更新。期间，Luke还展示如何通过Elasticsearch实现模糊匹配。 以下为译文： 介绍 假设你正在运行MongoDB。太好了，现在已经可以为基于数据库的所有查询进行精确匹配了。现在，设想你正要在你的应用中建立一个文本搜索功能，它必须去除拼写错误这个噪音，最终可能会得到一个相近的结果。为此，这个令人生畏的任务，你需要在Lucene、El
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。
/* ============ 辅助操作接口API =============== */
什么是MongoDB MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 特点 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引
把 mysql 的数据迁移到 es 有很多方式，比如直接用 es 官方推荐的 logstash 工具，或者监听 mysql 的 binlog 进行同步，可以结合一些开源的工具比如阿里的 canal。
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
传统数据库中，我们要操作数据库数据都要书写大量的sql语句，而且在进行无规则数据的存储时，传统关系型数据库建表时对不同字段的处理也显得有些乏力,mongo应运而生，而且ajax技术的广泛应用，json格式的广泛接受，也使得mongo更贴近开发人员。
导语 2022腾讯全球数字生态大会已圆满落幕，大会以“数实创新、产业共进”为主题，聚焦数实融合，探索以全真互联的数字技术助力实体经济高质量发展。大会设有29个产品技术主题专场、18个行业主题专场和6个生态主题专场，各业务负责人与客户、合作伙伴共同总结经验、凝结共识，推动数实融合新发展。 本次大会设立了微服务与中间件专场，本专场从产品研发、运维等最佳落地实践出发，详细阐述云原生时代，企业在开发微服务和构建云原生中间件过程中应该怎样少走弯路，聚焦业务需求，助力企业发展创新。 随着大数据时代的到来，企业在生产和经
当人们讨论使用apache kafka构建数据管道时，他们通常会应用如下几个示例，第一个就是构建一个数据管道，Apache Kafka是其中的终点。丽日，从kafka获取数据到s3或者从Mongodb获取数据到kafka。第二个用例涉及在两个不同的系统之间构建管道。但是使用kafka做为中介。一个例子就是先从twitter使用kafka发送数据到Elasticsearch，从twitter获取数据到kafka。然后从kafka写入到Elasticsearch。 我们在0.9版本之后在Apache kafka 中增加了kafka connect。是我们看到之后再linkerdin和其他大型公司都使用了kafka。我们注意到，在将kafka集成到数据管道中的时候，每个公司都必须解决的一些特定的挑战，因此我们决定向kafka 添加AP来解决其中的一些特定的挑战。而不是每个公司都需要从头开发。 kafka为数据管道提供的主要价值是它能够在管道的各个阶段之间充当一个非常大的，可靠的缓冲区，有效地解耦管道内数据的生产者和消费者。这种解耦，结合可靠性、安全性和效率，使kafka很适合大多数数据管道。
本文实例讲述了PHP封装的简单连接MongoDB类。分享给大家供大家参考，具体如下：
MongoDB的PHP驱动提供了一些核心类来操作MongoDB，总的来说MongoDB命令行中有的功能，它都可以实现，而且参数的格式基本相似。PHP7以前的版本和PHP7之后的版本对MongoDB的操作有所不同，本文主要以PHP7以前版本为例讲解PHP对MongoDB的各种操作，最后再简单说明一下PHP7以后版本对MongoDB的操作。
警报是Elastic Stack的一个重要组成部分。你可以使用存储在Elasticsearch中的数据，在满足特定条件时触发警报。警报动作可能涉及发送电子邮件或Slack消息，将数据写入Elasticsearch的索引，调用并传递数据给外部网络服务，等等。
前面对远程http服务的拨测体验简单拨测了一下http服务，最近偶遇了一下服务到期默认进入回收站，服务连不上redis数据库的问题（腾讯云报警通知服务现在不能保证优先队列，现在会滞后性）。由于日志业务上报问题，业务的错误日志没有上报给我，程序自己收集的，这就造成了滞后性。现在了想把云内资源都监控起来，当然了我不想使用所谓的云监控！下面搞一下redis elastic mysql mongo等服务的exporter黑盒监控！
Flink的Elasticsearch Sink是用于将Flink数据流（DataStream）中的数据发送到Elasticsearch的组件。它是Flink的一个连接器（Connector），用于实现将实时处理的结果或数据持续地写入Elasticsearch集群中的索引中。
本文采用mongo-connector作为MongoDB到Elasticsearch的同步工具。mongo-connector是基于python开发的实时同步服务工具，它可以创建一个从MongoDB簇到一个或多个目标系统的管道，目标系统包括：Solr，Elasticsearch，或MongoDB簇等。
当一个容器启动的时候，它其实是docker deamon的一个子进程，docker daemon可以拿到容器里面进程的标准输出，然后通过自身的LogDriver模块来处理，LogDriver支持的方式很多，默认写到本地文件，也可以发送到syslog等。
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。
需要打包mall-admin、mall-search、mall-portal的docker镜像，具体参考：使用Maven插件为SpringBoot应用构建Docker镜像
Kafka Connect 是一个工具，它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说，你有一个网站，你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析，那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
Kafka 是一个开源的分布式流式平台，它可以处理大量的实时数据，并提供高吞吐量，低延迟，高可靠性和高可扩展性。Kafka 的核心组件包括生产者（Producer），消费者（Consumer），主题（Topic），分区（Partition），副本（Replica），日志（Log），偏移量（Offset）和代理（Broker）。Kafka 的主要特点有：
之前写过一篇ElasticSearch初识之吐槽,不知觉竟然过去了两年了。哎，时光催人老啊。最近又用到了ES，想找找过去的总结文档，居然只有一篇，搞了半年的ES，遇到那么多的问题，产出只有这么点，真是说不过去啊。只好又重新捡起ES，发现ES槽点依然很多，不兼容的更新太多了，各个版本之间的差异不小，感觉ES就是偏理论算法的人设计出来的，而不是工程学家写的。非常像公司里面，算法工程师吐槽后端应用开发算法能力弱，后端应用开发吐槽算法工程师工程能力太差。作为一个应用开发对ES差不多就是这种感觉。不过要用到搜索，不用他又不行。既然不能拒绝，只能去享受了。
在本系列文章中，我们将学习如何使用 Elastic 技术栈来为 Kubernetes 构建监控环境。可观测性的目标是为生产环境提供运维工具来检测服务不可用的情况（比如服务宕机、错误或者响应变慢等），并且保留一些可以排查的信息，以帮助我们定位问题。总的来说主要包括3个方面：
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的数据迁移需要使用的工具为elasticsearch-dump，我们可以直接使用docker来拉取镜像
mall在Linux环境下的部署（基于Docker容器） 本文主要以图文的形式讲解mall在Linux环境下的部署，涉及在Docker容器中安装Mysql、Redis、Nginx、RabbitMQ、Elasticsearch、Mongodb，以及SpringBoot应用部署，基于CenterOS7.6。 Docker环境安装 安装yum-utils： yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 为yum源添加docker仓库位置：
程序需要用到mongodb和es，但是由于种种原因mongodb和es都不能用最新的版本，所以这里选择用docker来运行旧版本，先安装docker/docker-compose：
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 datagen 连接器生成随机数据，经过流计算 Oceanus，最终将计算数据存入 Elasticsearch 。 前置准备 创建
Elasticsearch有助于对数据进行全文搜索，而MongoDB则擅长存储数据。使用MongoDB存储数据和使用Elasticsearch进行搜索是一种常见的体系结构。
在Koverhoop，我们正在保险，医疗保健，房地产和离线分析领域建立一系列大型项目。对于我们的多租户团体保险经纪平台klient.ca，我们将建立强大的搜索功能。我们希望我们的搜索结果在键入时出现。以下是我们能够实现的目标，在本文中，我将讨论核心基础架构，我们如何完全自动化其部署以及如何也可以非常快速地对其进行设置。
docker run -d --name mysqlserver -i -p 3306:3306 -v /software/mysql_docker/conf:/etc/mysql/conf.d -v /software/mysql_docker/logs:/logs -v /software/mysql_docker/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:latest
服务日志收集工具 Filebeat介绍可参考：ELK + Filebeat 搭建日志系统
这是我的博客系列“ Elasticsearch简介”的第一篇文章。本系列旨在指导您入门Elasticsearch，了解其功能，现实生活中的用例以及熟悉Elasticsearch堆栈中的其余组件。该博客将为您简要介绍Elasticsearch，其提供的解决方案以及选择Elasticsearch服务的原因。
日志分析系统可以实时收集、分析、监控日志并报警，当然也可以非实时的分析日志。splunk是功能强大且用起来最省心的，但是要收费，免费版有每天500M的限制，超过500M的日志就没法处理了。ELK系统是最常见的，缺点是配置麻烦一些，比较重量级。graylog是开源免费的，配置上要比ELK系统简单。综上，本文尝试容器方式搭建一套graylog系统，不做实时收集日志和报警的配置，只完成非实时被动接收网站日志，分析日志各项指标的功能。 docker官方镜像国内速度我觉得慢，改成国内镜像。新建文件daemon.json如下
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
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
最简单的方式，就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果：如果程序是独立运行的，就返回一个本地执行环境；如果是创建了 jar包，然后从命令行调用它并提交到集群执行，那么就返回集群的执行环境。也就是说，这个方法会根据当前运行的方式，自行决定该返回什么样的运行环境。
在graylog02 重启mongod服务，使graylog01重新变为Primary角色
Kafka Connect 是一种用于在 Apache Kafka 和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。 它使快速定义将大量数据移入和移出 Kafka 的连接器变得简单。 Kafka Connect 可以摄取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到 Kafka 主题中，使数据可用于低延迟的流处理。 导出作业可以将数据从 Kafka 主题传送到二级存储和查询系统或批处理系统进行离线分析。
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”。
在本节中我们将要安装配置 Filebeat 来收集 Kubernetes 集群中的日志数据，然后发送到 ElasticSearch 去中，Filebeat 是一个轻量级的日志采集代理，还可以配置特定的模块来解析和可视化应用（比如数据库、Nginx 等）的日志格式。
在微服务架构中，一个服务通常都会有多个实例，而这些服务实例可能会被部署到不同的机器或虚拟容器上。此时对于日志数据的查看和分析就会变得困难起来，因为这些服务的日志数据都散落在各自实例所在的机器或容器上。例如，我现在要在订单服务里查找一个订单id为1的日志，而订单服务有10个实例并且部署在10台不同的机器上，那么我就得一台台的去找这个日志数据。所以这时候我们就需要有一个可以实现日志聚合的工具，将所有实例的日志数据都聚合在一个地方，那么我们就不需要到每个实例去找日志了，而本文将使用的日志聚合工具为Graylog
临时使用数据库时可以使用docker运行，这样可以防止在系统上安装破坏环境，同时使用docker启动会比在系统中安装配置要快速，可以说是最快的方式安装部署并启动数据库。
StreamNative 郑重宣布开源 Function Mesh。Function Mesh 是为事件流应用程序构建的无服务框架，为在 Kubernetes 上运行的复杂事件流任务管理 Pulsar Functions 和 Pulsar I/O connector，增强应用程序的事件流功能。
上篇了解 hive 的一种查询优化方案,可以通过分区表尽量避免查询扫描全表,提高查询时效。这篇我们讨论使用另外一种优化手段 -把查询检索交给专业的组件去执行。
下面我分享一下如何用 1 个肉夹馍的钱来搭建一套云上的大数据平台。经过本人反复的钻研，发现薅羊毛这件事简直是太简单了。最后买 MySQL 19.9元，流计算 Oceanus(Flink) 1 元，花了二十几块钱，搭建了这样式的大数据系统。
刚接触Elasticsearch的朋友，或多或少会遇到一个问题，Elasticsearch在实际公司应用中除了搜索到底能做什么？ 本文给出了答案。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
