业务系统将各类的报表和统计数据存放于ES中，由于历史原因，系统每天均以全量方式进行统计，随着时间的推移，ES的数据存储空间压力巨大。同时由于没有规划好es的索引使用，个别索引甚至出现超过最大文档数限制的问题，现实情况给运维人员带来的挑战是需要以最小的代价来解决这个问题。下面以内网开发、测试环境举例使用python脚本解决这个问题。Each Elasticsearch shard is a Luce
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2024-06-24 09:54:00
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#!/usr/bin/python
import threading
import json
import time
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers
import os
import sys
import argparse
host_list = [
{"host":"1.58.55
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2023-10-18 20:09:41
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上一节除了介绍使用 Python 连接 es，还有最简单的 query() 方法，这一节介绍一下几种其他的查询方式。以下是本篇笔记目录：query() 方法介绍Q() 查询排序分页source() 指定返回字段extra() 操作count() 总数from_dict() 函数1、query() 方法介绍在上一节中介绍了 query() 的一个简单示例，如下：s = Search(using="d
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2023-09-04 14:15:17
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目录前言初版设计方案CK 分页查询使用ES Scroll Scan 优化深翻页ES+Hbase 组合查询方案RediSearch+RedisJSON 优化方案总结前言在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍。对“千万量级数据
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2024-06-11 06:58:40
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es api获取数据 有很多很棒的R软件包 ，可让您使用一个函数从API导入数据。 但是，有时API没有已编写的函数。 好消息是，编写自己的代码很容易。 我将使用AccuWeather API对此进行演示，但是该过程和代码将适用于大多数其他使用密钥进行身份验证的API。 注册以访问API 如果您想继续，请访问developer.accuweather.com并注册一个免费帐户。 在“软件包和
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2024-04-28 13:14:26
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目录1. 基本概念1.1 Node 与 Cluster1.2 Index1.3 Document1.4 Type(将在ES6.0移除)2. 数据的增删改查2.1 添加数据2.2 查询数据2.3 更新数据2.4 删除数据 本文所有命令均在 Kibana 的 dev tools 上进行1. 基本概念#
1.1 Node 与 Cluster#
Elastic 本质上是一个分布式数据库，允许多台
Elasticsearch-搜索并获取数据在group中搜索elasticsearch curl -XGET "localhost:9200/get-together/group/_search?\
> q=elasticsearch\
> &fields=name,location\
> &size=1\
> $pretty" URL指出在何处进行查询
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2023-10-27 00:09:05
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本节介绍 ES 文档，索引及其基本操作。1，ES 中的文档在 ES 中，文档（Document）是可搜索数据的最小存储单位，相当于关系数据库中的一条记录。文档以 Json 数据格式保存在 ES 中，Json 中保存着多个键值对，它可以保存不同类型的数据，比如：字符串类型数字类型布尔类型数组类型日期类型二进制类型范围类型Python 语言中的字典类型，就是 Json 数据格式。文
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2024-01-09 23:42:58
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对于数据搜索和分析来说，Elasticsearch 无处不在。开发人员和社区可利用 Elasticsearch 寻找寻找各种各样的用例，从应用程序搜索和网站搜索，到日志、基础架构监测、APM 和 安全分析，不一而足。虽然现在有针对这些用例的免费解决方案，但是开发人员首先需要将其数据提供给 Elasticsearch。本文将描述几种最常见的将数据采集到 Elasticsearch
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2024-05-11 19:41:16
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目录一、ES使用场景 1.1 存储数据（基础）1.2 搜索（核心能力）1.3 数据分析和可视化（核心能力）二、ES的原理2.1 ES如何实现分布式？2.2 ES读写数据的原理2.2.1 写入相关的几个问题2.2.2 写入过程2.2.3 写入shard2.2.4 merge策略2.2.5 写入索引配置建议2.2.6 存储目录结构2.2.7 Elasticsearch的写
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2024-03-15 20:32:00
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上两篇我们讲述了 Statement 和 PreparedStatement 这两个操作数据库的重要接口，这一篇我们开始使用 PreparedStatement 去查询数据库中的数据一、executeQuery 和 ResultSet 的引入我们先来介绍这一篇博客的重点1. executeQuery这个 executeQuery 是用来将我们的查询SQL语句所查到的结果集进行处理并且返回的。2.
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2023-07-19 08:55:09
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目录ElasticSearch官方文档Python的ElasticSearch包安装常见方法基本查询filter_path条件查询切片查询match，模糊查询match_phrase，模糊查询term，精准单值查询terms，精准多值查询multi_match，多字段查询prefix，前缀查询wildcard，通配符查询regexp，正则查询bool，多条件查询exists，存在字段查询大于小于查
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2023-08-20 13:34:49
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Scroll：
Search 请求返回一个单一的结果“页”，而 scroll API 可以被用来检索大量的结果（甚至所有的结果），就像在传统数据库中使用的游标 cursor。
滚动并不是为了实时的用户响应，而是为了处理大量的数据，例如，为了查询索引index下大量数据。
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2023-06-20 08:39:34
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es写入数据的工作原理是什么啊？es查询数据的工作原理是什么？底层的lucence介绍一下呗？倒排索引了解吗？一、es写数据过程1、客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）2、coordinating node 对document进行路由，将请求转发给对应的node（有primary shard）3、实际的node上的primary sha
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2023-07-11 22:20:42
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在企业级项目中，如果需要完成数量级较大搜索服务，传统数据库搜索会显得力不从心，性能和速度达不到真实业务需求，一般我们都会使用全文检索技术来进行替代。 常见的全文检索技术有：Solr、Elasticsearch等。 &nb
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2024-07-24 11:39:45
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# Python获取ES索引
## 介绍
Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式搜索引擎，它提供了快速、强大的全文搜索功能。在很多应用中，需要从ES中获取索引数据进行分析和处理。本文将介绍如何使用Python获取ES索引的数据，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
首先，我们需要安装和配置Python的ES库。可以使用pip命令安装elasticsearch库：
``
原创
2023-11-30 05:15:53
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在当前的数据驱动时代，Elasticsearch（ES）和Hive的结合正在变得越来越流行。这篇文章将介绍如何将数据从ES获取到Hive的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，确保你的环境中已经安装了以下依赖：
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
|--------------
# 实现Java es随机获取数据
## 流程图
```mermaid
classDiagram
class RandomData {
+ getData(): String
}
```
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个RandomData类，包含一个getData方法 |
| 2 | 在getData方法中，实现随机获
原创
2024-05-22 07:34:41
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1. 引言在做OLAP数据分析时，常常会遇到过滤分析需求，比如：除去只有性别、常驻地标签的用户，计算广告媒体上的覆盖UV。OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型（array、struct、map），要求数据输入Schema必须是平铺的，但是平铺后丢失了用户的聚合标签信息，而没有办法判断某一个用户是否只有性别、常驻地标签。显然，我们需要一种支持复杂数据类型的OLAP数据库；底层为Lucene的
简介OkHttp是一个高效的HTTP客户端，它有以下默认特性：支持HTTP/2，允许所有同一个主机地址的请求共享同一个socket连接连接池减少请求延时透明的GZIP压缩减少响应数据的大小缓存响应内容，避免一些完全重复的请求当网络出现问题的时候OkHttp依然坚守自己的职责，它会自动恢复一般的连接问题，如果你的服务有多个IP地址，当第一个IP请求失败时，OkHttp会交替尝试你配置的其他IP，这对
