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"
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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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
在ES查询时，有些数据是热点数据，这些数据是需要需要更好的机器配置的节点，当数据变得不是那么重要的时候，我们需要转到配置相对低的节点上。 比如热点新闻专题，我们需要更好的机器，热点过后，这些数据不再需要那么快的查询效率。这种情况我们可以通过ES的配置来实现。 热节点要求： cpu，内存，io 配置比
原创
2021-07-22 15:41:28
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摘录自：内存使用和GC指标在运行Elasticsearch时，内存是您要密切监控的关键资源之一。 Elasticsearch和Lucene以两种方式利用节点上的所有可用RAM：JVM heap和文件系统缓存。 Elasticsearch运行在Java虚拟机（JVM）中，这意味着JVM垃圾回收的持续时间和频率将成为其他重要的监控领域。JVM heap: A Goldilocks tale
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2024-04-17 10:29:15
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示例场景：需要迁移某个应用的历史日志数据到CK中，日志数据在ES中是按天索引的，每天一个索引文件，索引规则是"应用名"+"日期"。一、分析ES数据ES中数据格式 { "_index": "appconfig-2023.03.01", "_type": "_doc", "_id": "fGfVm4YB_vTV_M_7xpLS", "_version": 1, "_score": null, "_
Elasticsearch 相关问题总结1、elasticsearch 了解多少，说说你们公司 es 的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。面试官：想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。解答：如实结合自己的实践场景回答即可。比如：ES 集群架构 13 个节点，索引根据通道不同共 20+索引，根据日期，每日递增 20+，索引
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2024-06-25 06:29:32
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Electrical Over Stress，电源过压过应力； 过压或过流产生大量热能烧毁元器件；一般指雷击浪涌，其实ESD也属于该范畴；产生原因：雷击，电源浪涌、接口的热插拔、开关器件的电源尖峰等；测试方法：采用专用的EOS测试仪器，模拟各种典型雷击波形：eg:典型雷击电流曲线--10/350us波形；10us：冲击脉冲到达90%电流峰值的时间；350us：电流降到半峰值电流的时间；测
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2024-03-20 23:25:27
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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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# Java 中从多个叶子节点到根节点的递归
在软件开发中，树形数据结构是一种常用的表示方法，许多问题可以通过树结构来解决。本文将深入探讨如何在 Java 中实现从多个叶子节点向根节点的递归遍历，同时通过流程图和甘特图来辅助说明这一过程。
### 什么是树结构？
树是一种层次结构的数据类型，由节点和边组成。每个节点可以有零个或多个子节点，节点之间的连接称为边。在树中，一个特殊的节点称为“根节
节点node####节点(node)是一个运行着的Elasticsearch实例集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更，例如新建或删除索引、增加或移除节点等。主节点不参与文档级别的变更或搜索，这意味着在流量增长的时候，该主节点不会成为集群的瓶颈。任何节点都可以成为主节点。我们例子中的集群只有一个节点，所以它会充当主节点的角色。做为用户，我们能够与集群中的任何
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2024-03-27 08:22:11
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elasticsearch可以将一个node配置成本地存储数据或者不存储数据。存储数据意味着不同索引的shards允许分配到这个node上。默认情况下每一个node都是一个数据节点，通过将node.data设置成false，开关闭数据节点。这是一个非常强大的设置项，产生了两类非数据节点：专职master节点和客户端节点。客户端节点是一个智能负载平衡器，只参与了处理过程的某些步骤。比如：我们可以设置
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2024-04-18 16:42:33
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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
BUAA数据结构第五次编程题——树叶节点遍历（树-基础题）看前须知第五次上机题汇总题目内容问题描述输入形式输出形式样例样例说明题解易错点和难点参考代码 看前须知要点介绍和简要声明.第五次上机题汇总树叶节点遍历（树-基础题）.词频统计(BST)+二叉排序树的两种构造形式及快慢分析.计算器(表达式树实现)（只要打出优先级表==有手就行）.网络打印机选择——伪树状数组（这题杀我）(ಥ_ಥ).实验:树的
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2023-10-11 19:41:58
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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。node.master: false
node.data: false
node.ingest:true
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2024-04-25 21:35:38
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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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从根节点到叶节点的路径数字之和
题目：给定一个二叉树的根节点 root ，树中每个节点都存放有一个 0 到 9 之间的数字。
每条从根节点到叶节点的路径都代表一个数字：
例如，从根节点到叶节点的路径 1 -> 2 -> 3 表示数字 123 。
计算从根节点到叶节点生成的 所有数字之和 。
叶节点 是指没有子节点的节点。
示例 1：
输入：root = [1,2,3]
输出：2
原创
2023-06-15 14:30:47
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需求中要求找到一颗树中从根节点到目标节点的链路，并打印： 思路：使用递归方式输出，递
原创
2022-05-29 00:29:35
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操作系统win10，慕课网在一两年前出了这个es的基础教程，然后最近才开始学习，哪知道已经到了7.1.1的版本了(下面的内容都有官方文档，只是用来记录一下自己的学习过程)先了解下他的基础概念：文档：ES是面向文档的，他不同与传统的关系型数据库，存一个对象要制定相应的列来表达他的某个属性，他是面向整个对象（文档）的，在创建索引时，要描述这个文档的每个字段的数据类型。所以可以把文档近似于对象，但是这个
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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