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
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2024-02-08 08:04:17
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# 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
原创
2024-10-04 04:04:19
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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
基于udp协议:IGMP,DNS,TFTP,PIP,BOOTP,DHCP,SNMP,NFS,IP电话的专有协议,流式多媒体通信(专用协议)基于TCP协议 :SMTP,WWW,FTP,TELENT. 无线网加密方法安全性由低到高:MAC地址过滤,WEP,WPA,WPA2 ESB、RUP、EJB、PERT技术说明ESB 全称为Enterprise Service Bus,即企业服务
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
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2024-08-28 22:12:44
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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
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2024-03-27 17:12:06
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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
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2024-03-19 09:49:54
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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 
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2024-04-14 12:50:12
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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,
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2024-07-06 15:51:38
41阅读
# 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
原创
2024-08-17 07:38:53
82阅读
之前没有接触过elastic ,但是对这个名字仰慕已久,期望着有朝一日目睹一下他的芳容,见识一下她的威力。机缘巧合,最近一个项目需求的使用场景正好和elastic 契合。于是我开始尝试着去揭开她的面纱……
es中的数据来源有两种,一种是通过调度任务周期性的将最新收集的数据导入es , ps: hive 2 es的模式。另外一种是针对庞大的历史数据,通过spark作业
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
3649阅读
从现在开始,开始接触REST框架的核心,以下介绍几个基本的构建模块: 1.Request对象REST框架引入了一个拥有灵活请求解析的Request对象,该对象的核心功能是request.data属性,它与request.POST类似,但是request.POST只适用于POST方法,而request.data适用于"POST","PUT","PATCH"。request.POST # 只处理表
引言前段时间参与Elasticsearch离线平台化项目,主要是做一套Elasticsearch的buildservice, 一方面通过bahamut的数据流定义能力,直接对接用户原始数据,实现全增量一体化,解决用户准备数据的痛点。另一方面,社区的elasticsearch并没有全量增量的概念,所有数据都是用户通过sdk一条一条发给es在线服务构建索引,很难处理海量数据的场景,而且也难免对在线的性
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
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2024-04-28 12:40:27
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epoll真正实现高并发服务器epoll是IO模型中的一种,属于多路复用IO模型;select也是一种多路复用的IO模型,但是其单个select最多只能同时处理1024个socket,效率实在算不上高注意:epoll仅在linux中可用select实现并发的思路:1.当网卡收到数据后会现将数据写入到缓冲区2.发送中断信号给CPU3.CPU执行中断程序,将数据从内核copy到socket的缓冲区4.
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(
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2024-04-03 10:51:58
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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
173阅读
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
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2024-08-26 13:37:35
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