最近的一个项目是风控过程数据实时统计分析和聚合的一个 OLAP 分析监控平台，日流量峰值在 10 到 12 亿上下，每年数据约 4000 亿条，占用空间大概 200T。面对这样一个数据量级的需求，我们的数据如何存储和实现实时查询将是一个严峻的挑战。经过对 Elasticsearch 多方调研和超过几百亿条数据的插入和聚合查询的验证之后，我们总结出以下几种能够有效提升性能和解决这一问题的方案：集群规
分片策略分片数制定每个分片占用的硬盘容量不超过 32G，如果索引的总容量在 500G 左右，那分片大小在 16 个左右即可；一般都设置分片数不超过节点数的 3 倍；推迟分片分配对于节点瞬时中断的问题，默认情况，集群会等待一分钟来查看节点是否会重新加入，如果这个节点在此期间重新加入，重新加入的节点会保持其现有的分片数据，不会触发新的分片分配。这样就可以减少 ES 在自动再平衡可用分片时所带来的极大开
1.常见优化设计阶段调优（1）根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过 roll over API 滚动索引； （2）使用别名进行索引管理； （3）每天凌晨定时对索引做 force_merge 操作，以释放空间； （4）采取冷热分离机制，热数据存储到 SSD，提高检索效率；冷数据定期进行 shrink操作，以缩 减存储； （5）采取 curator 进行索引的生命周期管理； （6）仅针对需
# 学习如何使用Python进行Elasticsearch Bulk操作
## 引言
Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，支持文档存储和全文搜索。在处理大批量数据时，使用Bulk API可以显著提高性能和减轻负担。本文章将带领您完成使用Python实现Elasticsearch Bulk操作的流程。
## 流程概述
以下是使用Python进行Elasticsearch Bulk
在 CRUD 章节，我们已经知道 ES 的数据写入是如何操作的了。喜欢自己动手的读者可能已经迫不及待的自己写了程序开始往 ES 里写数据做测试。这时候大家会发现：程序的运行速度非常一般，即使 ES 服务运行在本机，一秒钟大概也就能写入几百条数据。这种速度显然不是 ES 的极限。事实上，每条数据经过一次完整的 HTTP POST 请求和 ES indexing 是一种极大的性能浪费，为此，ES 设计
文章目录1. maven配置2. 等值查询3. 范围查询4. 模糊查询5. 多条件查询6. 集合查询7. 使用should查询8. should和must配合查询9. 有值查询10. 分页查询11. ES脚本查询 开发过程中多使用ES的javaAPI，通过javaAPI来对ES的索引进行操作，对ES的操作一般都是通过构建QueryBuilder对象来进行操作。下面介绍几种QueryBuilder
文章目录前言一、bulk概述1.1 基础概念1.2 bulk语法1.3 操作类型二、使用示例2.1 批量插入2.2 批量更新2.3 批量删除总结 前言本篇文章主要总结如何使用bulk对es进行批量操作一、bulk概述1.1 基础概念bulk是es提供的一种批量增删改的操作API。1.2 bulk语法bulk对JSON串的有着严格的要求。每个JSON串不能换行，只能放在同一行，同时，相邻的JSON
背景我们在使用 Elasticsearch 的时候，可能会遇到数据“丢”了的情况。有可能是数据没成功写入 ES 集群，也可能是数据被误删了。针对数据被误删，有没有好的解决办法呢？其实我们可以把“删除数据”这个操作管理起来。当 ES 集群接收到删除数据命令的时候，先不执行该命令，而是生成一条删除数据的记录，经过管理人员批准后，该命令才会执行。这样不仅可以管理数据的删除，还可以进行删除操作的追踪：什么
概念解析CURD 操作CURD 操作都是针对具体的某个或某些文档的操作，每个文档的 routing 都是确认的，所以其所在分片也是可以事先确定的。该过程对应 ES 的 Document API。新建（C）： 指对某个文档进行索引操作的过程。检索（R）： 指从 ES 中获取某个或多个特定文档的过程。删除（D）： 指从 ES 中删除某个文档让其不再可被搜索。更新（U）： 指在 ES 中更新某个文档的过
接到现场报告，MongoDB向ES同步数据延迟越来越大，有的已经超过10个小时，造成客户新加入的用户无法被搜索出来。由于在系统中ES类似于数仓，很多统计和第三方接系统都需要从ES获取数据，所以也影响了一些其他依赖ES数据的功能和业务。架构简图tomcat------日志数据----->logstash-------日志数据--->| E 
# ES Python Bulk 查询的科普文章
## 引言
在大数据时代，Elasticsearch（ES）作为一个强大的搜索引擎，得到了广泛应用。使用Python与ES进行交互时，批量查询（Bulk Query）能够显著提高数据处理效率。本文将深入探讨如何使用Python进行ES的批量查询，并提供代码示例。
## Elasticsearch的基本概念
Elasticsearch是一个基于L
public void test() throws IOException {
# 创建一个Search 对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
# 创建一个Builder 对象 对条件进行封装
SearchSourceBuilder searchSource
对bulk request的处理流程：1、遍历所有的request，对其做一些加工，主要包括：获取routing(如果mapping里有的话)、指定的timestamp(如果没有带timestamp会使用当前时间)，如果没有指定id字段，在action.bulk.action.allow_id_generation配置为true的情况下，会自动生成一个base64UUID作为id字段，并会将req
原创
2023-05-31 10:37:02
122阅读
bulk [root@hadoop2 ~]# cat bulk.del.es.json {"delete":{"_index":"direct_vote","_type":"kwaddress","_id":"b2b.88152.com/show-3005770.html"}}{"delete":{
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2018-03-13 08:30:00
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要连接到集群，首先要告诉集群：你是谁，你有什么特征。在 ES 中体现为实例化节点。ES 通过 org.elasticsearch.node.NodeBuilder 的 build() 或者 node() 方法实例化节点，build() 创建节点而不启动，而 node() 方法等价于 build().start() ，即 创建并启动。 首先实例化 NodeBuilder ，有两种方式，
ES故障现象：偶尔服务宕机
日志：failed to execute bulk item (update) BulkShardRequest
大概意思 大量操作占用变量不不能释放，导致内存溢出
原创
2021-11-18 12:26:11
3189阅读
1、批量查询Multi Get 批量获取Multi Get API可以通过索引名、类型名、文档id一次得到一个文档集合，文档可以来自同一个索引库，也可以来自不同的索引库。GET /_mget
{
"docs":[
{
"_index": "lib",
"_type": "user",
"_id": "1"
},
{
新的 ES13 规范终于发布了。 JavaScript 不是一种开源语言，它是一种需要遵循 ECMAScript 标准规范编写的语言，TC39 委员会负责讨论和批准新功能的发布， 那TC39他们是谁？“ECMA International 的 TC39 是一群 JavaScript 开发人员、实施者、学者等，他们与社区合作维护和发展 JavaScript 的
前言本文是对 23个最有用的Elasticseaerch检索技巧 一文提到的ES检索技巧进行 Java API 的简单实现，但仅限于简单实现，并不考虑包括参数校验，异常处理，日志处理，安全等问题，仅供参考运行环境JDK version : 10.0.2gradle version : 4.7Elasticsearch version : 6.3.2IDEA version : 2018.2运行前请
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2023-08-18 16:58:59
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search.max_buckets参数怎么理解，es聚合查询的bucket桶到底是怎么计算的？
目的研究聚合查询的BUCKETS桶·到底是如何计算？
PS：es版本为7.8.1Bucket概念关于es聚合查询，官方介绍，可以参考 es聚合查询-bucket。有道翻译：桶聚合不像指标聚合那样计算字段的指标，相反，它们创建文档的桶。每个桶都与一个标准相关联(
