1、Linux默认可分为3个分区，分别是boot分区、swap分区和根分区。(1)boot分区
该分区对应于/boot目录，约100MB.该分区存放Linux的Grub(bootloader)和内核源码。用户可通过访问/boot目录来访问该分区.换句话说，用户对/boot目录的操作就是操作该分区。
(2)swap分区
该分区没有对应的目录，故用户无法访问。
Linux下的swap分区即为虚拟内存.
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2024-05-31 16:24:22
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一 分片概念以及设置分片概念：一个 分片 是一个底层的 工作单元 ，它仅保存了全部数据中的一部分。我们往 Elasticsearch 添加数据时需要用到索引 —— 保存相关数据的地方。索引实际上是指向一个或者多个物理 分片 的 逻辑命名空间。分片分为主分片和副本，数量可以设置。举个例子：假设elasticsearch集群由6台服务器，分别是 node-1、node-2、node-3、node-4、
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2024-03-16 15:43:54
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搜索引擎是一个检索服务，主要分全文检索和垂直检索。ElasticSearch是分布式的索引库。一、es的名词定义关系型数据库 elasticsearchDatabaseIndexTableTypeRowDocumentColumnFieldSchemaMaping类型（type）：es6.x只有一个type，之前可以建很多，es7.x就没有这个type了。二、分布式索引介绍1、numbe
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2024-03-18 15:28:22
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写在前面：我在做Elasticsearch相关的数据同步时，查阅了比较多的文章，再结合自己踩过的坑，发现了一些实战中比较经典的问题，下面选取几个常见且典型的问题分析下：订单表、司机车辆表父子文档可以实现类似SQL的左连接吗？通过canal同步到ES中，能否实现类似左连接的效果？具体应该如何建模？一个人管理1000家门店，如何更高效的查询自己管辖的商品类目？一个人维护1000个司机，如何快速查询自己
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2024-08-06 13:41:35
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目录一 名词解释2 问题及分析 2.1 批量写入性能 2.2 查询性能 前段时间一直在研究ES（Elasticsearch简称）集群，故难免会遇到一些问题，现就遇到的问题做下深入的分析和总结。在分析之前我们先对ES集群中涉及到的关键名词进行了解。一 名词解释 1）shards&
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2024-06-27 20:45:16
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###1，es的命令GET _search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
#新增索引的同时添加分片，不使用默认分片，分片的数量
#一般以节点数平方计算，比如有3个节点，分片数量9个，3个主分片和6个副本
#设置分片和副本方式一，创建索引时就指定
PUT /testshards
{
"settings":{
"number
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2024-02-09 06:09:47
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吃得苦中苦，才知道没有最苦，只有更苦。 什么是分片？ES 支持 PB 级全文搜索，当索引上的数据量太大的时候，ES 通过水平拆分的方式将一个索引上的数据拆分出来分配到不同的数据块上，拆分出来的数据库块称之为一个分片。 注意：在一个多分片的索引中写入数据时，通过路由来确定具体写入哪一个分片中，所以在创建索引的时候需要指定分片的数量，并且分片的数量一旦确定就不能修改 分片
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2024-06-11 22:52:40
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1、分片是什么？一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，每一份就是一个分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的"索引"，这个"索引"可以被
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2024-07-03 21:09:10
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一、修改副本数PUT test/_settings
{
"index": {
"number_of_replicas" : 1
}
}二、修改分片数ElasticSearch中的数据会被分别存储在不同的分片上，索引库的分片数量是在索引库创建的时候通过settings去设置的，如果不设置，分片数默认是5，分片数一旦确定就不能改变。如果执行下面语句会报错PUT test
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2024-03-13 10:22:50
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1.新建索引的时候 可以使用 命令 设置 分成多少个片。PUT /my_index HTTP/1.1
Host: localhost:9200
Content-Type: application/json
Content-Length: 88
{
"settings": {
"number_of_shards": 100,
"number_of_replicas": 1
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2024-03-03 13:33:47
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文档Elasticsearch 是 面向文档 的，意味着它存储整个对象或 文档，文档是ElasticSearch 可搜索数据的最小单位。 - 文档类似数据库的一条数据记录，有键值对 - 文档可以是一条日志，一个电影的描述信息等Elasticsearch 使用 JSON 作为文档的序列化格式，也就是说，文档数据会被 ElasticSearch 以 JSON 的方式存储。 - JSON 对象由字段以及
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2024-06-06 15:40:57
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1、定位问题分片：使用ES的cat API可以分析出未分配的分片信息及未分配的原因curl -XGETlocalhost:9200/_cat/shards?h=index,shard,prirep,state,unassigned.reason| grepUNASSIGNED命令返回信息包括索引名称、分片编号、是主分片还是副本分片、未分配原因等 hole 0PUNASSIGNED CLU
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2024-03-04 11:57:09
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通过使用 Shrink API 使用更少的主碎片来调整 Elasticsearch 索引的大小。在 Elasticsearch 中，每个索引都包含多个分片，而 Elasticsearch 集群中的每个分片都有助于使用cpu，内存，文件描述符等。这无疑有助于并行处理的性能。 以时间序列数据为例，你将对带有当前日期的索引进行大量读写。如果该索引下降了请求，并且仅时不时地从该索引中读取数据，那么我们不再
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2024-07-24 15:23:35
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Elasticsearch是如何实现Master选举的？ Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的，主要包含Ping（节点之间通过这个RPC来发现彼此）和Unicast（单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通）这两部分；对所有可以成为master的节点（node.master: true）根据nodeId字典排序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序
文章目录一、索引操作二、映射操作三、文档操作 一、索引操作创建索引
创建索引时根据需求对索引设置主分片和副分片的数量，请求类型为:put，示例代码如下：PUT/${index_name}
{
"settings":{
......
}
"mappings":{
.....
}
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2024-03-22 15:51:20
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ES安装介绍：ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的合体，市面上也成为Elastic Stack，是一个日志分析架构技术栈总称声明：JDK版本1.8+才可以安装：ElasticSearch客户端、可视化界面，整合的时候版本要对应1.下载es官网：https://www.elastic.co/cn/华为云镜像： ElasticSearch: https://mirror
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2024-06-18 23:14:43
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PUT /_cluster/settings { "persistent": { "cluster": { "max_shards_per_node":10000 } } ...
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2021-05-19 13:57:25
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简介分布式，高性能，高可用，支持 restful 风格 api 的搜索和数据分析引擎，它是经过考验的，很多大型项目都在用，很适合做全文搜索、日志分析、监控分析等。docker 环境搭建docker network create elastic
docker run --name es01 --net elastic -p 9200:9200 -p 9300:9300 -it docker.ela
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2024-09-20 12:52:14
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目录一、为什么要搭建集群二、Windows搭建ES集群一、为什么要搭建集群在搭建ElasticSearch集群之前，首先得搞明白我们为什么需要搭建集群？它有什么优势呢？ES单机部署为什么不行？（1）高可用性众所周知，搭建集群最明显的优点就是提供我们的高可用性，无论是之前学习的Redis集群，Eureka集群等等，单机版部署只适合我们自己学习使用，真正到了生产环境很少会单机部署某个服务，基本上都是集
目录1. Elasticsearch之分布式特性介绍1. 分布式介绍及cerebro2. 构建集群3. 副本与分片4. 两个问题5. 集群状态6. 故障转移7.文档分布式存储8. 脑裂问题9. shard详解2. Elasticsearch 篇之集群调优建议1. 生产环境部署建议2. 写性能优化3. 读性能优化4. 如何设定shard数5. xpack监控功能介绍最后 1. Elasticsea
