摘要本文整理和记录ES 8.x的编译过程问题与解决方案，主要解决gradle下载问题以及国内源、Hadoop环境设置与hadoop附件缺失、编译时jdk版本指定、esql的compute超时报错、编译时警告导致编译失败等问题！本地目录结构. ├── build.sh ├── hadoop_deps ├── jdk21 ├── plat_json ├── snap_fix ├── source │
写在前面在之前的内容中我们已经介绍了创建gitbucket的webHook，使得仓库有更新时自动推送到我们定义的接口；然后Java读取仓库的文件转码写入ES库，这些核心流程已经实现。1. 实现ES检索pdf等文件内容的插件2. 基于GitBucket的Hook构建ES检索PDF等文档全栈方案3. Java实现读取转码写入ES在在我们的现有系统中，我们已经实现了自动化识别并记录文件类型的能力，无论是
背景之前已简单使用ES及Kibana和在线转Base64工具实现了检索文档的demo，预期建设方案是使用触发器类型从公共的文档源拉取最新的文件，然后调用Java将文件转Base64后入ES建索引，再提供封装接口给前端做查询之用。由于全部内容过长，为了便于阅读，按照大的章节分为三部分，第一部分讲述基于WebHook的触发机制怎么搭建，包含全部实现细节！使用Git Hook获取文件变化我们内部使用了G
问题背景ES使用bulk写入时每批次的大小对性能有什么影响？设置每批次多大为好？一般来说，在Elasticsearch中，使用bulk API进行批量写入时，每批次的大小对性能有着显著的影响。具体来说，当批量请求的大小增加时，写入性能通常会提高，因为减少了网络往返时间和磁盘I/O次数。然而，如果批量请求过大，会导致节点上的内存压力增大，进而影响其他请求的性能，甚至可能导致节点崩溃。实测方案与结果我
在[[使用python批量写入ES索引数据]]中已经介绍了如何批量写入ES数据。基于该流程实际测试一下指定文档ID对ES性能的影响有多大。据ES官方的性能调优指南：在为具有显式 id 的文档编制索引时，Elasticsearch 需要检查同一分区内是否已经存在具有相同 id 的文档，这是一项成本很高的操作，而且随着索引的增加，成本会越来越高。具体有多大影响呢？一句话版指定ID比不指定ID的性能下降
背景由于使用官方性能压测工具esrally并不能随心所欲地控制创建索引的内容、索引的结构和数据量，无法创建指定的测试数据集，或者直接投入生产使用。使用java或者spark则需编译使用，修改麻烦，人生苦短，我用python。本文介绍使用python脚本批量写ES数据，需要使用pip提前下载安装es依赖库。在线安装pip这主要是为了安装python依赖。wget [https://bootstrap
在 Elasticsearch（ES）中，随着数据量的增长，对索引进行扩展或调整分片设置可以通过以下三种方案实现：写在前面的话Elasticsearch 的设计原则之一是不可变性：一旦数据被写入，就不能修改其结构。在实际业务开始前应充分评估当前集群的状态和未来的增长趋势，但是由于没有做好容量规划与评估，没有设计灵活的代码，或者不熟悉硬件的性能等原因，随着单个索引数据越来越多，初始设置的分片较少已经
背景上次谈到生产环境中最为便捷的ES分片扩增方案——Split，它适用于仅因为初始分片数设置过少导致的一些性能、磁盘存储问题。索引拆分（split）操作虽然简单快捷，但是基于少量示例数据的测试还是无法还原事情的全貌。使用自带的demo数据，仅仅几兆的大小完全看不出什么问题来，因此索引分片的拆分几乎是在瞬间就完成了，来不及观察。今天分享的是对于大索引拆分需要注意的两个注意事项。同时，通过实践证明Sp
ES的索引扩增操作指南导言众所周知，在Elasticsearch中，一旦索引的分片数（shard count）在创建索引时设定，就不能直接修改。这是因为ES的设计原则之一是不可变性：一旦数据被写入，就不能修改其结构。但需求总是真切存在的，要想增加更多的存储空间或提高性能，有以下三种通融方案：扩容、重索引、拆分片。今天介绍最为快捷的方案三：索引分片扩增。分片扩增手把手教学需要注意的是这三种方案只有集
在搭建正式的生产集群之前，充分做好硬件和服务器配置以及集群规划是重中之重，磨刀不误砍柴工。硬件配置推荐内存ES排序以及聚合都是高度需求内存的。单机（单节点）64GB是很理想的配置，32GB或16GB也很常见。不推荐低于8GB，性价比较低，适得其反（很多的小机器也不划算）。JVM 堆内存：存储关于集群、索引、分片、段和 Fielddata 的元数据。该项较为理想的设置是可用 RAM 的 50%。所以
ElasticSearch并没有对分片数量和大小做硬性限制，但分片的设置对ES后期的顺畅使用又至关重要，那么最常见的2个问题：纯干货“我应该设置多少个分片？答：最大20个分片/GB内存”“我应该设置多大的分片？答：小于50GB，但最好大于1GB。”分片是 Elasticsearch 在集群内分发数据的单位。Elasticsearch 在对数据进行再平衡（例如发生故障后）时移动分片的速度取决于分片的
构造原始数据先写一个GenLocalLog程序（随意，主要是个for循环），生成格式为“用户id，访问时间，IP地址，响应码，访问接口”这样5字段的测试日志，共计100000条记录：如图：青色、橙色、黄色、绿色和紫色分别是对应的示例数据，模拟实际情况。数据示例如下，采用空格分隔，当然也可以生成时直接用逗号分隔，变成csv文件。142e307b-bf31-4c20-a979-87c153350e64
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
