文章目录前言一、Elasticsearch基础1. 是什么2. 功能3. 特点4. 企业使用场景二、玩转ES之高级应用1.映射高级1.1地理坐标点数据类型1.2动态映射2.Query DSL总结 前言Elasticsearch在企业中应用广泛。本篇内容适合对ES进行巩固学习的同学，大神请略过。学知识前先听故事： 起源：Shay Banon。2004年失业，陪老婆去伦敦学习厨师。失业在家帮老婆写一
1、为什么要使用es? 系统中的数据，随着业务的发展，时间的推移，将会非常多，而业务中往往采用模糊查询进行数据的搜索，而模糊查询会导致查询引擎放弃索引，导致系统查询数据时全表扫描，在百万级别的数据库中，查询效率是非常低下的，而我们使用 ES 做一个全文索引，将经常查询的某些字段和关键词，比如说电商系统的商品表中商品名，描述、价格还有 id 等放入 ES 索引库里，可以提高查询速度。2、Elasti
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2024-09-17 16:41:14
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目录1. Kafka控制器介绍2. Kafka控制器选举原理3. 总结4. 参考文献1. Kafka控制器介绍 在Kafka集群中会有一个或多个broker，其中有一个broker会被选举为控制器（Kafka Controller），它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态。当某个分区的leader副本（一个分区会有多个副本，其中只有leader副本对外提供读写服务）出现故障时，由控制器负责为该
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2024-06-14 19:48:38
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### 项目方案：基于Redis的选举系统设计
#### 介绍
在分布式系统中，选举是一个重要的机制，用来决定哪个节点将担任领导者角色。Redis是一种高性能的键值存储系统，可以被用来实现选举机制。本方案将提出一个基于Redis的选举系统设计方案，用来演示如何利用Redis来实现节点选举功能。
#### Redis选举原理
Redis选举通常基于分布式锁的机制来实现。在Redis中，可以利
原创
2024-06-01 06:54:47
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es只是在选举的时候用了raft，日志复制没有用，同步状态是二阶段 请求携带的term是为了让选举成功概率更高一些么 多个node都可以成为leader,但是最后一个leader会成为leadernode只要看到其他节点发送了请求选票的请求就会推出leader 这种情况可能产生脑裂这就是cluster_state上的新旧两种配置7之前的版本这个rpc可能非常长，在集群分片很多的情况下 total
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2024-05-04 12:45:07
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3.2 master选举机制3.2.1 选举算法1）bully算法核心思想假定所有的节点都具有一个可以比较的ID，通过比较这个ID来选举master流程说明节点向所有比自己ID大的节点发送选举信息（election），告诉他们我选你如果收到了回复消息（alive），这说明有人比自己“资历”更老，要让他去做老大，他只能乖乖等着老大选举
等待老大成功选举的消息（victory）如果超时之后还没有成功选
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2024-06-12 21:12:18
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1、ES的集群机制是怎样的？如何进行选举？为何要这样选举？1.1、ES的选举机制前置条件：
master选举是由ZenDiscovery模块负责。该模块包含两部分，Ping（节点之间通过这个RPC来发现彼此）和Unicast（包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通）；只有候选主节点n**（yml文件中node.master：true的所有节点）**才能被选举为master；最小主节点
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2024-05-02 10:20:43
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ES的容错机制假设场景,现在一共有9个shard,其中3个shard 6个replica,一共有三个es节点,node1是master节点,具体如下图:如果下载master节点挂掉,shard1,replica2-1,replica3-1 节点会丢失,在master节点挂掉的一瞬间 shard1就没了,此时shard1就不是active状态了,集群中不是所有的primary shard都是acti
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2024-07-26 23:58:09
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！边学边实战系列之搜索引擎 ElasticSearch ！为什么需要学习 ElasticSearch根据 DB Engine 的排名显示，ElasticSearch 是最受欢迎的企业级搜索引擎。下图红色勾选的是我们前面的系列详解的，除此之外你可以看到搜索库ElasticSearch在前十名内：所以为什么要学习 ElasticSearch 呢？1、在当前软件行业中，搜索是一个软件系统或平台的基本功能
目录Raft 协议概述1.领导者选举2.日志复制总结Raft 协议概述Raft 协议是一种分布式一致性算法，由 Diego Ongaro 和 John Ousterhout 在 2013 年提出。它通过一种领导者选举机制，将一个集群中的节点组织成一个虚拟的共享日志，从而实现分布式系统的一致性。Raft 协议的核心思想是将一组节点分为三种角色：领导者（leader）、跟随者（follower）和候选
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2024-07-15 06:46:30
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Elasticsearch采用了master-slave模式， ES会在集群中选取一个节点成为主节点，只有Master节点有资格维护全局的集群状态，在有节点加入或者退出集群的时候，它会重新分配分片，并将集群最新状态发送给集群中其它节点，主节点会以周期性ping的方式以验证其它节点是否存活。Elasticsearch的选举算法基于Bully选举算法，简单的说，在bully算法中，每个节点都有一个编号
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2024-10-29 22:07:24
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【配置集群】
直接在一个工程里面创建三个配置文件目录 config、config2、config3，以及三个 esData、esData2、esData3 目录运行即可，然后 debug 整个 Raft 选举流程：
#服务端口
network.host: 192.168.124.6
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2024-10-16 20:54:12
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第二个亚军 只有冠军才能打败亚军，所以亚军一定出现再冠军晋级的路上 如图中所示，我们把原本的冠军选手5排除掉，在四分之一决赛和他同一组的选手6就自然获得了直接晋级。 接下来的半决赛，选手7打败选手6晋级；在总决赛，选手7打败选手3晋级，成为了新的冠军。 因此我们可以判断出，选手7是总体上的亚军。假如给定如下数组
答： 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Unica
原创
2022-06-08 10:52:31
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ElasticSearch 的选主是 ZenDiscovery 模块负责，源码分析将首发在。 https://gitee.com/rodert/JavaPub对所有可以成为 Master 的节点（node.master: true）根据 nodeId 排序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是 Master 节点。如果对某个节点的投票数达到一定的值
原创
2022-04-02 10:23:44
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1、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； 2、对所有可以成为 master 的节点（node.master:
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2020-06-26 12:54:00
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bully算法是一个分布式系统中动态选择master节点的算法，进程号最大的非失效的节点将被选为master。算法用三种消息类型：1）选举消息 （Election Message: Sent to announce election.）
2）应答消息（Answer (Alive) Message: Responds to the Election message.）
3）选举成功消息 （Coord
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2024-03-21 10:02:47
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如果需要一个搜索工具，lucene 完全可以胜任，但是网上大火的却是 Elasticsearch，它对 lucene 进行了分布式的赋能，lucene 解决搜索底层
原创
2024-06-05 12:14:12
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Elasticsearch通过Discovery模块来发现集群节点以及选举主节点，具体的实现为ZenDiscovery。1 ES的选举算法1.1 Bully算法假定集群的所有节点都有一个唯一ID，对这些节点ID排序，任何时候Leader都是ID最大或最小的节点。 优点：简单易实现。 缺点：当最大（小）ID的节点不稳定时，可能会有问题。比如最大节点ID为5，当5掉线时，4号被选为主节点，如果5号恢复
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2024-03-20 10:45:18
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Elasticsearch 2.3.3 单节点集群安装指的的在一个机器上，安装多个Elasticsearch 2.3.3 的节点。网上很多内容都是以前版本的安装方式，在Elasticsearch 2.3.3 上是不适用的。本文介绍在一个机器上，安装三个节点，并自动组成集群的方式。不会安装节点的朋友，请参考我之前写的一篇文章安装单个节点。 第一步：准备工作我们先准备三个目录，分别如下/usr/es
