大体介绍了ES的框架和常用的方案设计。
简介 ElasticSearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速、近实时地存储、搜索和分析大量数据。它通常被用作驱动具有复杂搜索功能和需求的应用程序的底层引擎/技术。适用于需要大量存储、快速检索、智能分析、复杂聚合查询和可视化要求的业务。架构ES 在架构上主要分为 集群、节点、索引、
接着上一篇（大数据spark初识），我们继续对spark进行剖析，上一篇我们主要介绍了spark的一些基本概念和基本理论，相信大家对spark 有了一个基本的认识，今天我们更加深入的去了解一些这个大数据处理的利器，今天我们着重从以下几个方面去剖析sparkSpark 部署模式？以及优缺点Spark 任务的提交流程（基于YARN Cluster）什么是宽依赖？什么是窄依赖？spark 中 job ，
ES的架构遵循其基本概念： 一个采用Restful API 标准的高扩展和高可用性的实时数据分析特性：高扩展： 体现在ES添加节点非常简单， 新节点无需做复杂的配置，只要配置好集群信息将会被集群自动发现高可用： ES是分布式的，每个节点都有备份，所以宕机一两个节点也不会出现问题，集群会通过备份进行自动复盘实时性： 使用倒排索引来建立存储结构，搜索效率高ES设计层级介绍：第一层： GatewayES
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2023-08-15 15:01:39
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ES分布式部署步骤前言关于安装环境安装java系统参数调整swap内存交换vm.max_map_count修改修改最大文件打开数下载安装包安装配置证书内存配置elasticsearch.yml配置路径创建配置密码启动集群开机自启 前言本篇文章主要是记载日常中遇到的搭建ES问题，仅供参考关于ES集群的节点之间默认使用9300端口进行通讯，客户端与集群之间的数据交互默认使用9200端口，可以根据实际
当业务量上升后，由于mysql对全文检索或模糊查询支持的能力不强，在系统中查询的地方，往往会出现慢sql等，拖累系统其他模块，造成性能低下。
随着ES使用普及率的升高，ES是mysql的一个有效补充。我们可以将数据发送到搜索引擎（如ES）上，由搜索引擎来提供专业的服务。
接下来，就结合工作中实际用到的场景，对数据从mysql到es的同步进行一些分析。
在实践中我总结出了以下几种方式。
第1种：同
原创
2021-07-15 14:24:59
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1. 前言 在实际项目开发中，我们经常将 MySQL 作为业务数据库，ES 作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解 MySQL 数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。 这其中有一个很重要的问题，就是如何实现 MySQL 数据库和 ES 的数据同步，今天和大家聊聊 MySQL 和 ES 数据同步的
原创
2023-08-08 00:45:20
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在实现ES（Elasticsearch）集群搭建方案之前，我们首先需要了解什么是ES集群以及为什么我们需要搭建ES集群。ES是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，能够实现快速的全文检索、实时的数据分析等功能。搭建ES集群可以提高系统的性能和可扩展性，确保数据的安全和可靠性。
接下来，我将分享一种常用的ES集群搭建方案，帮助你快速上手。整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作
# 从MySQL到Elasticsearch：实时数据同步方案
在实际应用中，我们经常需要将MySQL数据库中的数据实时同步到Elasticsearch中进行搜索和分析。这种方案可以提高搜索效率和性能，让数据更加实时和易于管理。本文将介绍一种简单的方法来实现MySQL到Elasticsearch的数据同步方案，并提供代码示例。
## 方案概述
这个方案的主要思路是通过定时轮询MySQL数据库
看到标题，大家可能会奇怪，为什么将Golang与C语言进行比较？这里主要有三方面的原因，一方面，可以说Golang和C都是源于同样的理念设计的编程语言，上一篇文章有说过，UNIX创始人之一Ken Thompson是Golang的设计者，同时，他也是C语言设计者之一，他深知C语言存在的问题和影响其开发效率的因素，希望在Golang上得以改善；其次，Golang设计之初就希望成为和C/C++一样的系统
背景： 计划使用elasticsearch作为搜索引擎，当数据量太大，会导致单节点无法满足容量和查询。所以需要集群来提升整体容量和查询容量。elasticsearch自动的分布所有数据和查询负载到所有的可用节点。 无需改造应用，elasticsearch知道如何平衡多个节点以提供扩展性和高可用。文档->分片->节点索引其实是一个逻辑上的概念，包括
ES集群搭建一、安装软件准备系统：Centos7-2003软件版本：JDK15.x、ES7.11.X。官方下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/社区镜像下载http://dl.elasticsearch.cn/华为镜像下载https://mirrors.huaweicloud.com/Docker容器下载可选择ES官方镜像或者国内阿里云/网易等镜像二、操
1 集群搭建1.1 修改配置 每台机器修改elasticsearch.yml配置文件cd /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/config/
sudo vim elasticsearch.yml
#修改以下配置，保存后重启elasticsearch即可
discovery.seed_hosts: ["124.221.237.87","124.221.243.252
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2023-07-20 15:10:02
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准备安装docker。 安装好Docker Compose。注意：运行内存最好8g以上，es运行会占用很多内存（2-3g）方式1：单机多节点。参考官网的方式创建（docker-compose搭建elasticsearch集群）。步骤创建文件夹（以下用此文件夹表示）mkdir cd /usr/local/src/es/docker 在此文件夹创建docker-compose.yml文件，内容如下：v
近期在项目中遇到一个问题，解决此问题，需要改变架构方案，以下为方案具体内容目录1.痛点2.如何解决3.替代river技术方案调研4.saturn运行原理5.动态解析方案6.saturn结合spring-boot测试实例7.遇到的问题及解决8.环境部署最低要求9.补充测试executor扩容、缩容/宕机、重启恢复场景：1.痛点前置：通过river消费kafka中的日志数据，不同的topic中的数据，
一. 准备工作虚拟机三台机器，一主节点，两从节点服务器名称ipmaster172.16.185.100node01172.16.185.110node02172.16.185.120二. 安装eses下载地址#三台机器都需要这样操作
#上传到三台服务器上
➜ ~ scp elasticsearch-7.9.0-linux-x86_64.tar.gz root@172.16.185.100:/u
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2023-10-19 12:03:57
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目录首先单机elasticsearch的问题搭建es集群es集群以及脑裂 脑裂现象 coordinator协调节点是如何将文档路由到那个分片上？es集群新增文档和查询文档流程 总结故障转移首先单机elasticsearch的问题单机es就是一个节点，存储能力是有上限的（比如索引库数据很多）；另外如果单机的话，es挂了，数据会丢失；解决海量数据存储问题：对索
关于ElasticSearch集群关于8.2.2版本的集群搭建可参照官网【本文不光介绍es集群，还有包括移信云的日志模块大致内容】下面讲述的是8以下版本：7.9.3参考在es集群中，最重要的点就是分片和备份。首先对数据分片，存储到不同节点。然后对每个分片进行备份，放到对方节点(不能将备份数据放到当前es服务器上，那样就没啥意义了)，完成互相备份。通过接口在es中创建映射关系(type)先创建索引库
ElasticSearch性能优化方案 博客分类： 搜索引擎，爬虫 ElasticSearch性能优化主要分为4个方面的优化。 一、服务器部署 1、增加1-2台服务器，用于负载均衡节点elasticSearch的配置文件中有2个参数：node.master和node.data。这两个参数搭配使用时，能够帮助提供服务器性能。 n
需求来源之前的文章elasticsearch&kibana从6.0升级到7.9完整过程记录已经已经介绍了该需求的来源，也已经将elasticsearch的server端从6.0.0升级到了7.9.0，server端的问题解决了，接下来就是client端的问题了，怎么解决下面的问题：之前6.0.0版本使用的是elasticsearch的JAVA api，这个版本的额API在7.X版本已经变成
前言，ES作为大数据时代的产物，天生是用来做数据库集群的。在同一个网段下，如果几台ES的集群名是一样的，他们就会自动加入到一个集群中。所以，咱们可以从这个角度出发，将多台（这里演示三台）ES的集群名都统一命名为 ahualy-application.具体在哪儿配置会在下面记录。在此之前，你还需要知道，ES都有哪些节点。ES有负责集群操作的主节点（master），有保存数据的数据节点（data）,有
