1- 学习目标ELK基本概念，特点安装部署 Kibana + ES集群 + Logstash + Filebeat + Kafka集群性能瓶颈以及优化QA汇总2- 介绍2.1- 基本概念Elasticsearch分布式搜索和分析引擎，具有高可伸缩、高可靠和易管理等特点。基于 Apache Lucene 构建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作。通常被用作某些应用的基础搜索引擎，使其
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2024-04-17 10:31:13
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作者：hoolee 在一台手机（或SDK的模拟器）上会有一定的物理内存大小，而你的应用程序将获取一部分做为堆内存使用。当你程序启动后产生进程，会有一个预先分配的堆给其使用。S60第三版设备上缺省大小是4KB，早期的S60平台上是1KB。根据需要，应用程序可以自由分配更多的堆内存，程序能使用的堆大小可在1M范围内动态增加，这是操作系统所规定最高极限了，呵呵。如果试图
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2024-04-29 12:32:08
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ES分页方式对比序号分页方式说明性能优点缺点场景 1From/SizeES默认分页查询方式低1）使用方便，符合SQL思想2）不强制连续，可以跳页查询3）数据实时更新1）深度分页性能较差2）最大数据记录数受max_result_window限制，ES默认为10000(控制深度分页)1）数据量比较小，允许容忍深度分页问题2）实时查询（UI分页） 2Scrol
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2024-02-09 11:39:00
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es.nodes.wan.only (default false)此模式下(=true )，连接器将禁用发现，并且仅在所有操作（包括读取和写入）期间通过声明的es.nodes进行连接。在此模式下，性能会受到很大影响es.index.read.missing.as.empty(default no)yes:允许读取不存在的索引（并返回空数据集）;no:不允许，读到时抛出异常es
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2024-07-24 06:29:29
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1、term vector介绍
获取document中的某个field内的各个term的统计信息
term information: term frequency in the field, term positions, start and end offsets, term payloads
term statistics: 设置term_statistics=true; total term
1.避免脑裂问题quorum计算公式：quorum = 可选举节点数/2 + 1 设置discovery.zen.minimum_master_nodes：quorum，可避免脑裂问题2.调大系统的”最大打开文件数“建议32K或者64K ulimit -a(查看) ulimit -n 65536（设置） 集群的话都要分别进行设置。3.调整ES的JVM内存大小1）修改es的配置文件中ES_MIN_M
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2024-03-18 15:18:09
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前面文章介绍了，在es里面的几种数据组织关系，包括array[object]，nested，以及今天要说的Parent-Child。
Parent-Child与Nested非常类似，都可以用来处理一对多的关系，如果多对多的关系，那就拆分成一对多在处理。前面提到nested的缺点是对数据的更新需要reindex整个nested结构下的所有数据，所以注定了它
文章目录ElasticSearch 聚合分析分析什么是聚合（Aggregation）聚合的分类Bucket嵌套Metric （运算） ElasticSearch 聚合分析分析什么是聚合（Aggregation）ElasticSearch 除了搜索以外，提供的针对 ES 数据进行统计分析的功能
实时性高，Hadoop （有可能T+1）通过聚合，我们会得到一个数据的概览，是分析和总结全套的数据
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2024-06-24 12:34:42
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一、数据准备批量操作_bulk执行POST bank/account/_bulk
json数据二、Query DSL操作1.格式GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"account_number": {
"
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2024-02-28 14:13:42
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任何一个Web网站的内容都是在不断更新和变化，但这并不意味这这个网站的内容就是动态内容，事实上，动态的内容是指用户每次点击 相同的链接时取的的内容是由Web服务器应用程序生成的，如常见得ASP，JSP等，与此相对应，静态内容一般就是指由文本、图像和多媒体组成，在用户每 次单击相应链接时基本保持不变。现在解决动态内容缓存的最新技术就是通过ESI技术来设计网站的内容。 &nb
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2024-06-27 05:58:28
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目录From/Size分布式系统中深度分页的问题Search After 避免深度分页的问题Search After是如何解决深度分页的问题Scroll API不同的搜索类型和使用场景From/Size默认情况下,查询按照相关度算分排序,返回前10条记录容易理解的分页方案From: 开始位置Size:期望获取文档的总数分布式系统中深度分页的问题ES天生就是分布式的.查询信息,但是数据分别保存在多个
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2024-10-10 13:48:45
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搜索引擎1. 了解搜索技术1.1. 什么是搜索什么是搜索， 计算机根据用户输入的关键词进行匹配，从已有的数据库中摘录出相关的记录反馈给用户。线性匹配：select * from item where title like ’%小米%‘1.2. 新业务需求比如，用户在百度文本框中输入，“吃饭睡觉写程序”，会出现的以下结果：从结果可以看出，百度搜索具备以下明显特点：1、即使在相关结果数量接近3600万
Easysize 的使用步骤1、在stdafx.h中引用EasySize.h头文件（同时将EasySize.h放到你的程序目录中） 2、在类定义中添加DECLARE_EASYSIZEclass CEasySizeDemoDlg : public CDialog
{
DECLARE_EASYSIZE
``````
};3、增加OnInitDi
目录ES核心操作映射详解 映射的元字段字段类型 分词器多重字段 doc_values、fielddata、index storeES核心操作映射详解描述数据结构，映射到es中存储的结构等。 映射定义索引中有什么字段、字段的类型等结构信息。相当于数据库中表 结构定义，或 solr中的schema。因为lucene索引文档时需要知道该如何来索引存储文档的字段。
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2024-04-01 22:25:47
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一 序 本文属于极客时间Elasticsearch核心技术与实战学习笔记系列。二 分页2.1 From / Size默认情况下，查询按照相关度算分排序，返回前 10 条记录容易理解的分页方案
From ： 开始位置Size：期望获取文档的总数这里理解下：我只需要查询size条数据，而es则需要执行from+size条数据然后处理后返回。所以有很大的开销。2.2
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2024-03-14 07:09:13
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1 什么是深度分页（Deep paging）1.1 ES中from+size分页 分页问题是Elasticsearch中最常见的查询场景之一，正常情况下分页代码如实下面这样的GET order_2290w/_search
{
"from": 0,
"size": 5
} 输出结果如下图很好理解，即查询第一页的5条数据。图中数字2即返回的五条文档数据。但是如果我们查询的数据页
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2024-05-05 21:34:20
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Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，每个索引都可以有多个分片，用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引，解决单个索引数据量过大导致的性能问题，另外每个shard还可以配置多个副本，来保证高可靠以及更好的抗并发的能力。将一个索引切分成多个shard，大多数时候是没有问题的，但是在es里面如果索引被切分成多个shard，在使用group进行聚合时，可能会出现问题先了解ES 聚合的核心
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2023-11-29 12:17:59
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## 实现Java ES设置查询size的步骤
在使用Java开发中，我们经常需要与Elasticsearch（简称ES）进行交互，其中一个常见的操作是设置查询的size，即获取满足条件的文档数量。本文将指导你如何在Java中实现设置查询size的功能。
### 步骤概览
下面是实现Java ES设置查询size的步骤概览，通过表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
原创
2023-11-24 07:43:58
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## 实现"Java ES 查询设置size"的流程
为了帮助小白理解如何在Java中实现ES（Elasticsearch）查询并设置size，我们将按照以下步骤进行解释。以下是整个过程的流程图和每个步骤的详细说明。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 创建ES客户端
创建ES客户端 --> 构建查询请求
创建ES
原创
2023-11-22 13:14:56
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