三个步骤：一，搭建单机replicSet二，安装mongodb-river插件三，创建meta，验证使用第一步，搭建单机mongodb的replSet1，配置/etc/mongodb.conf增加两个配置： replSet=rs0 #这里是指定replSet的名字
oplogSize=100 #这里是指定oplog表数据大小（太大了不支持） 启动mongodb：bin/mongod --fo
Elasticsearch 是最近两年异军突起的一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统，基于Java/Lucene构建。最近研究了一下，感觉 Elasticsearch 的架构以及其开源的生态构建都有许多可借鉴之处，所以整理成文章分享下。本文的代码以及架构分析主要基于 Elasticsearch 2.X 最新稳定版。 Elasticsearch 看名字就能大概了解下它是一个弹性
在使用ES时，我们常见的就是需要生成一个template来定义索引的设置，分词器，Mapping.本文将基于项目经验来总结一些常用的配置。Index设置 index.refresh_interval 配置一个刷新时间，将index buffer刷新到os cache的时间间隔，刷新到os cache的数据才可以被索引到，默认是1s.如果
ElasticSearch的常用设置，重点的设置已经加粗,需要注意的是每个:号后面都要有一个空格，这是yml文件的格式要求。。cluster.name: elasticsearch配置es的集群名称，默认是elasticsearch，es会自动发现在同一网段下的es，如果在同一网段下有多个集群，就可以用这个属性来区分不同的集群。node.name: "FranzKafka"节点名，默认随机指定一个
2020年9月23日 更新最近把生产环境的ES从1.7.1版本升级到了7.8.0版本，然后在处理搜索相关的一些问题；有一个问题一直困惑了好久，不过最后居然是通过一个很小的技巧轻松化解了；由于和创建mapping有关，所以续更到这里了；遇到的问题如下 当搜索条件中加入了一些自己的排序规则，那么_score打分机制就会失效，无法根据相关度进行排序，从而导致根据指定的排序规则排
对于日志或指标（metric）类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot索引负责最新数据的读写，可使用内存存储；warm索引负责较旧数据的读取，可使用内存或SSD存储；cold索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。随着时间的推移，数据不断从hot索引->warm
一：XMIND 二：设置索引示例数据，假设我们有一个DataFrame对象，如下：import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
"age": [25, 30, 35, 40],
"gender": ["F", "M", "M", "M"]
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2023-05-18 11:22:14
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EXCEL是我们在使用电脑办公时，经常会接触到的文件格式，相信很多小伙伴都会使用表格来记录各种各样的数据，不过有的时候我们接收到的表格并不是常见的XLS格式的，像PDF格式的表格文件，当我们接收到了之后就无法直接进行编辑复制了，那要怎么办呢？其实这个时候我们就可以将PDF格式的表格进行转换，让我们可以对表格进行编辑处理。今天就让我来告诉大家PDF怎么转EXCEL？有需要的小伙伴，快来看看吧！PDF
一、目的一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块，一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下，都是按照打分的高低进行一个默认排序的，所以如果正式使用的话，必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以，否则被问起来为什么这个在前面，那个在后面不好办，因此对Elasticsearch的打分策略详细的看了下，虽然说还不是了解的很全部，但是大部分都看的差不多了，结合理论以及搜索的结果，做一个简单的介绍
ES是一个基于Apache的开源索引库Lucene而构建的 开源、分布式、具有RESTful接口的全文搜索引擎, 还是一个分布式文档数据库.一、基本概念1.index：索引是具有相似结构的文档的集合, 比如可以有一个商品分类索引, 订单索引.每个索引都要有唯一的名称, 名称要小写, 通过索引名称来执行索引、搜索、更新和删除等操作.一个集群中可以有任意多个索引, 只要保证名称不同即可2.docume
1、elasticsearch 了解多少，说说你们公司 es 的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。面试官：想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。解答：如实结合自己的实践场景回答即可。比如：ES 集群架构 13 个节点，索引根据通道不同共 20+索引，根据日期，每日递增 20+，索引：10 分片，每日递增 1 亿+数据，每
##################### ElasticSearch 配置示例 ###################### This file contains an overview of various configuration settings,# targeted at operations staff. Application developers should# consult
# Java如何实现存入和更新指定索引ES
Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它可以用于存储和检索大量的数据。在Java中，我们可以使用Elasticsearch的Java API来实现存入和更新指定索引。
本文将介绍如何使用Java来实现存入和更新指定索引ES。文章将以以下步骤展开：
1. 配置Elasticsearch连接
2. 创建索引和映射
3.
在es中有很多配置参数,有些配置是可以在建好索引后重新配置的,比如索引的副本数量、索引的分词等 1.更新索引配置 请求:PUT http://127.0.0.1:9200/secisland/_settings 参数:{
"index":{"number_of_replicas":4}
}更新分词器。添加索引分析器之前必须先关闭索引,添加之后再打开索引POST http://127.0.0.1:
提起ElasticSearch，大家首先会联想到的往往是其特殊的索引机制，带来的快速查询性能优势。前面我们也对ElasticSearch的索引机制做了简单的介绍，今天的大数据开发分享，我们来讲讲ElasticSearch 索引设置的相关问题。 在使用ES时，我们常见的就是需要生成一个template来定义索引的设置，分词器，Mapping等。 Index设置index.refresh_
Elasticsearch 三基本概念系统架构分布式集群分片原理 - 索引:文档分析:文档处理: 基本概念索引(Index): 对应关系型数据库的库(*必须全小写类型(Type): 对应关系型数据库的表, 一个索引, 可以含一个或多个类型(*7.x开始已废除文档(Document): 一个文档对应数据表的一行数据, 以 JSON格式来表示字段(Field): 对应数据表的字段映射(Mapping)
在我们实际使用 Elasticsearch 时，随着时间的推移，我们会发现有扩容的必要。这个可能由于我们在刚开始创建项目认识不足。我们需要更多的 primary shards，这样可以提高 ingest 的速度。那么我们有什么办法来把之前的一个大的索引变成更多的小的索引呢？这个答案就是 split index API。它的基本用法如下：POST /my-index-000001/_split/sp
一、基本概念索引：含有相同属性的文档的集合。 //可以想象成一个数据库 database类型：索引可以定义一个或多个类型，文档必须属于一个类型。 //可以想象成数据库中的表 table文档：文档是可以被索引的基本数据单位。 //可以想象成数据库表中的一条数据分片：每一个索引有多个分片，每个分片都是一个Lucene索引备份：拷贝一份备份就完成了分
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2023-06-10 20:42:45
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背景线上设置了几个一天Rollover 一次的索引。 然后之前数据设置了14天删除 几天之后就新建了几十个索引了。别人告知可能会有性能问题。如何设置针对索引建多少个，分片设置多少个比较合理 找到了官方指导 https://www.elastic.co/cn/blog/how-many-shards-should-i-have-in-my-elasticsearch-cluster主分片 shard
大多数ElasticSearch用户在创建索引时通用会问的一个重要问题是:我需要创建多少个分片? 在本文中, 我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响. 如果想搞清晰你的分片策略以及如何优化,请继续往下阅读. 为什么要考虑分片数 分片分配是个很重要的概念, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 当然是为了让分配更合理. 在生产环境中, 随着数据集的增长, 不合理的分配策略可能会给系统的
