故障现象#
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PeRa51Gj-1692860881533)(https://cdn.devopsing.site/2020/20210112231802.png)]在部署ELK的单机环境，当连接Kibana时候提示下面错误，即使重启整个服务也是提示Kibana server is not ready.{"message"
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2024-08-05 10:52:06
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索引库创建那些事，带你踩坑排坑
数据准备本次学习涵盖ES简单查询，聚合查询，所以在创建测试库时会可以涵盖一些个性化字段，用于学习搜索用法索引创建几个疑问1.能否用中文命名安排:我用"蓝闪test",中英文混合l来创建，看看会怎么样使用postman测试，得到成功反馈。2.重复创建会怎样相同条件，再次调用新建索引库接口，得到如下反馈，index [蓝闪test
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2024-04-20 20:37:57
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1 概述
Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这每味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档(而非成行成列的数据)进行索引、搜索、排序、过滤。Elasticsearch比传统关系
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2024-03-18 00:05:42
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玩转ElasticSearch全文搜索，做个笔记。运行ElasticSearch服务为了省去繁杂的安装，跳过万恶的环境，我们使用Docker容器来跑ElasticSearch的服务。我们使用官方的elasticsearch:5.6.16-alpine作为基础镜像，另外添加一个中文分词插件elasticsearch-ik我们的Dockerfile内容如下，很简单，只需两行哟： FRO
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2024-06-05 18:09:49
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在业务系统中，字符串类型的数据，一般被用作精确查询或模糊查询。当Elasticsearch被用作大数据量存储中心时，尤其是从Mysql迁移数据进来的情况下，我们很多场景下其实无需对字符串分词，也就是说字符串存储不使用es中的text，我们可以设置属性的类型为keyword。但是，如果数据结构中的字符串非常多，有没有一种方式，可以使字符串属性自动用keyword方式存储呢？这时候我们可以使用索引动态
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2024-06-18 21:37:29
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一、收缩索引1、介绍在大型的集群中，索引的分片也往往比较多，但是随着时间的推移，有一些索引慢慢的就会由“热”变“冷”，到最终基本上不再使用；还有一些索引，它本身的索引文档的数据量并不多，但是却还是使用了不少的分片。如果不对这些索引进行管理，这些索引的分片信息就会一直被集群所维护着，集群主节点维护分片的压力就会越来越大，如果是涉及到集群恢复，也会耗费更多的时间。Elasticsearch本身提供了集
内容详细1 ElasticSearch之-ElasticSearch-head# 本质都是c s 架构的软件
# es:web服务端封装了一些restful接口 b s
-docker
# mysql，redis---》自定制的 tcp 协议 b s
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2024-05-18 00:35:40
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Index（Index）索引就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。（index）索引是一个逻辑命名空间，它映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。Index配置Index 的配置可以参考官方文档
这里只是说明比较重要的两个参数。“number_of_shards”: 分片数量“number_of_replicas”: 副本数量分片ES里面的索引可能存储大量数据，这
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2023-10-31 14:33:03
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es数据存储简单介绍 1. 概念解释Index：索引，它是单个数据库的同义词。 Type：索引类型，它是单个数据表的同义词。 Document：文档，它是单条数据记录的同义词。 mapping：映射，相当于数据库的表结构。理论上一个Index可以包含多个Type，但是在实际应用中一般一个Index只包含一个Type，若包含多个Type，容易造成数据干扰等问题，有百害而无一利。 一般情况下我们是先往
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2024-03-17 10:46:18
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ES 如何才能让数据更快的被检索使用。一句话概括了 Lucene 的设计思路就是"开新文件"。从另一个方面看，开新文件也会给服务器带来负载压力。因为默认每 1 秒，都会有一个新文件产生，每个文件都需要有文件句柄，内存，CPU 使用等各种资源。一天有 86400 秒，设想一下，每次请求要扫描一遍 86400 个文件，这个响应性能绝对好不了！ 为了解决这个问题，ES 会不断在后台运行任务，主动将
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2024-02-28 10:10:13
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一.基本概念1.elasticsearch集群：elasticsearch集群是由一个或者多个节点组成的集合。每一个集群都有一个唯一的名称。默认是elasticsearch，我们可以自己设置的cluster_name的值，cluster_name的值非常重要，一个节点就是通过集群的名称加入集群的。然后，每一个节点都有自己的名称。节点是可以存储数据，参与集群索引数据，以及搜索数据的独立服务。2.索引
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2024-02-13 21:26:43
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倒排索引核心原理
doc1：I really liked my small dogs, and I think my mom also liked them.
doc2：He never liked any dogs, so I hope that my mom will not expect me to liked him.
分词，初步的倒排索引的建立
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2024-05-28 17:32:13
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文章目录1、别名（alias）是什么1.1 官方定义1.2 通俗解释2、别名（alias）有啥用2.1 类比域名的作用2.1.1 比 IP 好记2.1.2 可以绑定多个IP或者应用2.1.3 DNS负载均衡2.2 别名的作用2.2.1 隐藏底层索引2.2.2 封装过滤器3、别名（alias）哪里用：使用场景3.1 滚动索引3.2 索引模板/组件模板3.3 数据流4、别名（alias）怎么用4.1
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2024-03-28 08:52:30
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一. Elasticsearch 集群健康状态一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引。或者它 可能有一百个数据节点、三个单独的主节点，以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引（以及上万个分片）。但是不管集群扩展到多大规模，你都会想要一个快速获取集群状态的途径。Cluster Health API 充当的就是这个角色。你可以把它想象成是在一万英尺的高度鸟瞰
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2024-06-19 18:48:09
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引言思考 在这篇博客中，我们谈一下es的映射，es中为什么要存在映射？以及它起到的作用，需不需要重视它的应用，与其它类似产品有没有这种概念？这些都是我们在学习一个新概念时应有的思路，下面我先说一下自己的理解。 mapping感觉是处理数
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2024-02-28 11:03:00
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1 基本概念简介 所谓正排索引很简单，就是和我们人脑的记忆更加贴合的一种数据结构。 比如记忆古诗，当别人问我们《静夜思》这首诗的时候，我们很容易就能够背出完整的诗句。但是如果有人问我们哪一首诗里面包含有霜这个字的时候，我们就很难想到《静夜思》这首诗了。因为我们的大脑在记忆古诗的时候是建立了一个正排索引。 静夜思→窗前明月光，疑是地上霜，举头望明月，低头思故乡。 而倒排索引是与这
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2024-06-01 10:26:52
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环境
Elasticsearch 8.1
Kibana 8.1
MacOS 10.14.6
简介首先我们还是先了解一下，什么是字段别名？大家可能听说过索引别名，通过索引的别名可以轻松的切换所需的数据来源与哪一个索引，那么什么是字段别名呢？所谓字段别名，就是索引mapping定义时的备用字段，通过字段别名可以替换搜索请求中的目标字段，字段别名
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2024-03-28 10:12:19
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ECMAScript 规范每年都会更新一次，ECMAScript 2023 预计将于 6 月左右获得批准，这将是 ECMAScript 的第 14 版。下面是 ECMAScript 提案中已完成并预计在 ECMAScript 2023 发布的功能！ 已完成的提案：https://github.com/tc39/proposals/blob/main/finish
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2024-03-27 09:36:38
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Java操作elasticsearch8.2.0索引库1.倒排索引2.正向和倒排3.连接ElasticSearch3.1 导入maven依赖3.2 Java连接ElasticSearch4.对索引的增删操作 1.倒排索引倒排索引中有两个非常重要的概念：文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用
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2024-02-28 12:31:59
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ES索引的过程到相对Lucene的索引过程多了分布式数据的扩展，而这ES主要是用tranlog进行各节点之间的数据平衡。所以从上我可以通过索引的settings进行第一优化：“index.translog.flush_threshold_ops”: “100000″“index.refresh_interval”: “-1″,这两个参数第一是到tranlog数据达到多少条进行平衡，默认为5000，
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2024-07-29 16:23:34
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