大数据的特点主要包括哪些?
500
2024-04-26
其实限制一个node最高不超过3个shard也没有这必要,我们的做法是按照主机上SSD的数量来定shard的数量,因为这个时候每个shard实际上会落到一个硬盘上去。
至于数据存储的问题,首先要考虑业务,再确定shard和index的策略:
一般涉及到日志类的数据存储,应该按照日期来分index,这样查新的时候直接查最近写入的index就可以了,旧的index数据也可以定期删除或是转移到SATA盘里面去;
只用一个index也有好处,管理方便,但是需要提前考虑好数据的增长速度;
shard多了其实会更加浪费资源,但是一个shard太大了对恢复和迁移也是个问题,这种优化其实官方也没啥好的说法,总之一切看自己的实际情况,慢慢测试了。
es底层是lucene,lucene索引库存的是倒排索引,数据写入过程将javabean转成document对象,然后存到索引库中,索引库分索引区和文档区,写入过程要先分词,索引区存的是词和这个词在哪个文章什么位置,而文档区存的是所有内容
elasticsearch同步数据,需要先打开数据文件,姜文字列表放在另一个数据库中,用加成口令累加后,集成批处理口令即可
可以考虑以下几种方法:
使用Logstash:Logstash是一个强大的数据处理工具,可以从各种数据源中提取数据并将其发送到Elasticsearch。你可以使用Logstash配置一个输入插件来连接数据库,并配置一个输出插件将数据发送到Elasticsearch。Logstash提供了各种输入和输出插件,可以根据你的数据库类型选择相应的插件进行配置。
使用Elasticsearch JDBC插件:Elasticsearch提供了一个官方的JDBC插件,可以用于将关系型数据库中的数据导入到Elasticsearch。你可以通过配置JDBC连接字符串、SQL查询和映射规则,将数据库表中的数据导入到Elasticsearch索引中。
使用编程语言和Elasticsearch客户端:你可以使用编程语言(如Java、Python等)中的数据库连接库和Elasticsearch客户端库来编写自定义的数据同步脚本。通过编写代码,你可以连接数据库,执行查询并将结果转换为Elasticsearch文档,然后使用Elasticsearch客户端将文档发送到Elasticsearch。
不论你选择哪种方法,都需要考虑以下几个步骤:
连接数据库:使用数据库连接字符串或其他认证信息,建立与数据库的连接。
执行查询:编写合适的SQL查询语句来检索数据库中的数据。可以根据需要使用条件、筛选、排序等操作。
转换数据:对于从数据库中检索到的数据,你可能需要进行转换和映射,以使其适应Elasticsearch的索引结构和文档格式。
将数据发送到Elasticsearch:通过相应的API或工具,将转换后的数据发送到Elasticsearch集群中的索引。
请注意,同步数据库数据到Elasticsearch是一个复杂的过程,需要谨慎处理,考虑数据量、性能、索引设计等因素。在执行任何数据同步操作之前,请确保备份数据库和Elasticsearch数据,以防止意外数据丢失。
不推荐代替数据库哦~ ES团队不推荐完全采用ES作为主要存储,缺乏访问控制还有一些数据丢失和污染的问题 建议还是采用专门的 DB存储方案,然后用ES来做serving。
es没有事务,而且是近实时。成本也比数据库高,几乎靠吃内存提高性能。最逆天的是,mapping不能改。不推荐代替数据库哦~ ES团队不推荐完全采用ES作为主要存储,缺乏访问控制还有一些数据丢失和污染的问题 建议还是采用专门的 DB存储方案,然后用ES来做serving。
es没有事务,而且是近实时。成本也比数据库高,几乎靠吃内存提高性能。最逆天的是,mapping不能改。
一、Elasticsearch概述
Elasticsearch 是一个基于Lucene的分布式搜索引擎。
搜索引擎三大过程:爬取内容、进行分词、建立反向索引。
二、Elasticsearch如何快速索引:倒排索引或反向索引
将key映射value,改为value映射key。
倒排索引:即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射,每个关键词都对应着一系列的文件,这些文件中都出现这个关键词。
三、总结
1.Elasticsearch 中的索引、类型和文档的概念比较重要,类似于 MySQL 中的数据库、表和行。
2.Elasticsearch 也是 Master-slave 架构,也实现了数据的分片和备份。
3.Elasticsearch 一个典型应用就是 ELK 日志分析系统
用2个Map作为传参,一个是must,一个是should。代码如下:
//创建查询
SearchRequestBuilder srb = client.prepareSearch(INDEX);
srb.setTypes(ASK_TYPE);
srb.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH);
//分页
srb.setFrom((pageNo - 1) * pageSize).setSize(pageSize);
//按时间倒序
SortBuilder sortBuilder = SortBuilders.fieldSort("date").order(SortOrder.DESC);
srb.addAggregation(aggregation);//聚合
srb.addSort(sortBuilder);//排序
/**********************主要看这里 start*********************************/
if(null != mustMap && mustMap.size() > 0){
//创建一个查询
BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
//这里查询的条件用map传递
for(String key : mustMap.keySet()){
queryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery(key,mustMap.get(key)));
}
//这里查询的条件用map传递
for(String key : shouldMap.keySet()){
queryBuilder.should(QueryBuilders.termQuery(key,mustMap.get(key)));
}
//查询
srb.setQuery(queryBuilder);
}
/**********************主要看这里 end*********************************/
//请求
SearchResponse response = srb.get();
//更多看这里:http://www.sojson.com/tag_elasticsearch.html
必须是的。获取源码地址:
https://github.com/elastic/elasticsearch
,切换到要读取的分支即可。答,更新数据,确认密码是否正确,重试