Elasticsearch5.5冷热数据读写分离前言冷数据索引：查询频率低，基本无写入，一般为当天或最近2天以前的数据索引热数据索引：查询频率高，写入压力大，一般为当天数据索引当前系统日志每日写入量约为6T左右，日志数据供全线业务系统查询使用。查询问题：高峰时段写入及查询频率都较高，集群压力较大，查询ES时，常出现查询缓慢问题。写入问题：索引峰值写入量约为12w/s，且无副本。加上副本将导致索引
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2024-03-15 08:10:57
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文章目录一、概述二、节点类型&作用1）master节点(主节点)2）data节点(数据节点)3）Coordinating节点(协调节点/Client节点)4）Ingest节点(预处理节点)三、Elasticsearch 是如何实现 master 选举的前提条件实现步骤四、如何解决ES集群的脑裂问题五、调优1）部署时，对 Linux 的设置优化方法2）写入调优3）查询调优六、Elastic
OSI ：是ISO制定的七层模型 IEEE:是国际电子电气工程师协会 802.1D 802.1w 802.1s IETF:国际互联网工程任务组 制定RFC 2328(OSPF) 冲突域：共享介质，产生冲突可能 CSMA/CD(载波侦听多路访问，冲突检测技术） 物理层 广播域：广播域是二层概念OSI七层模型物理层： 作用：bit流传输 设备： 网线，集线器，中继器，光纤， 网线非兆线（用了4芯，1
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2023-10-04 14:50:38
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设想一下这么一个需求： 后期需要对Tags做aggs统计，tags文本中，逗号分隔的文本应该是一个数组，而不是字符串在es中可以通过ingest node实现这个需求Ingest Node(预处理节点)是ES用于功能上命名的一种节点类型,可以通过在elasticsearch.xml进行如下配置来标识出集群中的某个节点是否是Ingest Node.在es 5.0引入的一种新的节点类型，默
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2024-06-13 09:51:16
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1. 什么是TokuDB？TokuDB 是一个支持事务的“新”引擎，有着出色的数据压缩功能，由美国 TokuTek 公司（现在已经被 Percona 公司收购）研发。拥有出色的数据压缩功能，如果您的数据写多读少，而且数据量比较大，强烈建议您使用TokuDB，以节省空间成本，并大幅度降低存储使用量和IOPS开销，不过相应的会增加 CPU 的压力。1.1 TokuDB的特性高压缩比，高写入性能在线创建
企业数据越存越多，存储容量与查询性能、以及存储成本之间的矛盾对于技术团队来说是个普遍难题。这个难题在 Elasticsearch 与 ClickHouse 这两个场景中尤为突出，为了应对不同热度数据对查询性能的要求，这两个组件在架构设计上就有一些将数据进行分层的策略。同时，在存储介质方面，随着云计算的发展，对象存储以低廉的价格和弹性伸缩的空间获得了企业的青睐。越来越多的企业将温、冷数据迁移至对象存
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2024-08-01 12:40:54
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ES 排序，相关度和热度之间的平衡算法推荐要达到不错的效果，需要解决好这四类特征：相关性特征、环境特征、热度特征和协同特征。现在一般使用 ES的 function_score 实现这里的逻辑。现有的逻辑是先排序 相关度(这里的相关度是经过粗化的结果)， 然后将热度作为二级排序。(这里的相关度粗化不好控制，需要不断调试) 一个实现：https://github.com/muhao1020/multi
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2024-03-06 22:28:09
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# 实现“Python 温跃层”的教程
## 概述
“温跃层”是指在水体中由于密度差异导致的温度分层现象。在许多科学研究领域，如气象学、水文地质学等，这一现象具有重要意义。在本教程中，我们将使用Python实现一个简单的“温跃层”模型，以便于理解这个现象的基本原理。我们将引导你一步步完成这个实现。
## 过程流程
为了实现这一模型，我们将遵循以下步骤。下表描绘了整个过程的步骤及其简要说明：
冷热冲击试验又名温度冲击试验或高低温冲击试验，冷热冲击是航空、汽车、家电、科研等领域必备的测试设备，考核和确定电工、电子、汽车电器、材料等产品。是用于考核产品对周围环境温度急剧变化的适应性，是装备设计定型的鉴定试验和批产阶段的例行试验中不可缺少的试验，在有些情况下也可以用于环境应力筛选试验。可以说冷热冲击试验在验证和提高装备的环境适应性方面应用的频度仅次于振动与高低温试验。高低温试验高低温冲击试验
1. 客户端节点 当主节点和数据节点配置都设置为false的时候，该节点只能处理路由请求，处理搜索，分发索引操作等，从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器。独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的，他协调主节点和数据节点，客户端节点加入集群可以得到集群的状态，根据集群的状态可以直接路由请求。2. 数据节点 数据节点主要是存储索引数据的节点，主要对文档进行增删改查操作，聚合操作等。数
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2024-03-18 08:25:48
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Elasticsearch的摄取节点（Ingest Node）提供了多种数据解析处理器，它们负责将原始数据转化为Elasticsearch能有效索引和查询的结构化文档。以下是几种常见的数据解析处理器及其应用场景：一、JSON解析处理器**1. Json Processor：将字符串形式的JSON数据转换为Elasticsearch可理解的文档结构。{
"json": {
"field"
导读 为了实现降本增效，京东HDFS 团队在 EC 功能的移植、测试与上线过程中，基于自身现状采取的一些措施并最终实现平滑上线。同时自研了一套数据生命周期管理系统，对热温冷数据进行自动化管理。在研发落地过程中还构建了三维一体的数据校验机制，为 EC 数据的正确性提供了强有力的技术保障。本文详细介绍在研发一个复杂系统时，如何基于实际情况进行取舍，并确立行动准则。在功能上线过程中
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2024-07-18 08:30:40
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一、介绍 Apache HBase是Hadoop数据库，一个分布式的、可伸缩的大型数据存储。 当您需要随机的、实时的读/写访问您的大数据时，请使用Apache HBase。这个项目的目标是承载非常大的表——数十亿行X百万列的列——运行在在商用硬件的集群上。Apache HBase是一个开源的、分
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2024-07-31 21:47:44
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如果没有用 fsync 把数据从文件系统缓存刷（flush）到硬盘，我们不能保证数据在断电甚至是程序正常退出之后依然存在。为了保证 Elasticsearch 的可靠性，需要确保数据变化被持久化到磁盘。在 动态更新索引，我们说一次完整的提交会将段刷到磁盘，并写入一个包含所有段列表的提交点。Elasticsearch 在启动或重新打开一个索引的过程中使用这个提交点来判断
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2024-05-27 11:08:41
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一序言名词解释AHU：Air handling unit, 即空气处理机组，是用于处理空气温度、湿度、洁净度的设备，通常由箱体、风机、过滤网、加湿器、制冷盘管等部件组成。DX：Direct expansion, 即直膨式制冷。是指制冷剂在蒸发器中膨胀蒸发对空气直接进行制冷，中间不经过水等换热媒介。COP：Coefficient of performance, 即制冷性能系数。在标准工况下，COP=
智能互联网时代，数据正在以几何级的数量爆炸增长，如何存储并管理这些海量数据，是很多企业面临的一个难题。如果采用传统通用型服务器存储策略，这意味着要建设庞大的数据中心系统，导致存储成本极速攀升。对于那些云服务提供商而言，大量不断增长的数据例如图片等都属于不经常访问，但却又无法删除的，即使客户很久不会访问这些信息，但依然不能随意删除，并且不允许停机归档，也无法实现洪峰数据控制。对于这些不常访问的"冷"
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2024-09-05 12:44:05
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如今，亚马逊网络服务，谷歌云平台，以及微软公司都提供了冷数据云存储服务的产品。每个公司都有一个不同的方法，那么他们的方法如何进行比较? 这是一个专门为数据访问不太频繁设计的的存储服务器。其作用是存储例如存储在Facebook网站中的老照片。该公司优化了低硬件成本，高容量和存储密度，以及低功耗。Facebook公司建立了独立的简化的数据中心，只是为了容纳这些冷数据存储服务器。 处理海量数据
概述对于任何一种数据库类软件来说，无论其基于传统数据库模型还是基于分布式结构，作为核心的永远是数据本身。而数据的生命周期，则体现在CRUD操作（创建、查询、更新、删除）上。任何一条数据从其生成的时刻开始，数据价值随着时间的推移而逐渐降低，直至成为无用数据，最终删除。作为使用数据的主体用户，对于各种数据的需求程度是不同的，人们往往对重要的数据有更高效、稳定的访问需求；而对于不重要的数据则没有这么高的
作者：殳鑫鑫，花名辰石，阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家，目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。JindoFS 概述JindoFS概述：云原生的大数据计算存储分离方案JindoFS - 分层存储背景JindoFS 分层主要解决客户冷热数据存储成本问题，对于大多数用户数据可以简单的分为冷数据和热数据热数据：业务需要访问的数据往往是业务数据集的一部分，这种经常被访问的数据我们通常称为
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2024-09-02 14:41:49
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按钮标签：<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> &
原创
2023-07-24 23:24:47
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