elasticsearch:date_histogram的interval问题 [问题点数:50分]

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ES中查询数据使用date_histogram时报错
ES中,查询数据时,出现如下错误:"reason": { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [validataTimeSeconds] in order to load field
ElasticSearch里面关于日期的存储方式
在ElasticSearch里面最常用的就是时间字段了,经常会在群里看到一些小伙伴提出有关时间的<em>问题</em>,为什么es查询的时间跟我实际看到的时间差8个小时呢。如果我们了解了ElasticSearch底层的时间存储方式就会比较容易的理解这个<em>问题</em>。 下面散仙先普及下时区的知识,想必大家也不陌生学过地理的同学都知道全球有24个时区每个时区的跨度是经度15度, 相较于两地时间表,可以显示世界各时区
[Elasticsearch] 聚合 - 时间数据处理(Looking at Time)
本章翻译自Elasticsearch官方指南的Looking at Time一章。 时间数据处理(Looking at Time) 如果在ES中,搜索是最常见的行为,那么创建日期柱状图(Date Histogram)肯定是第二常见的。为什么要使用日期柱状图呢? 想象在你的数据中有一个时间戳。数据是什么不重要-Apache日志事件,股票交易日期,棒球比赛时间-任何拥
Elasticsearch 超强聚合查询(二)之天生的条形图数据
Elasticsearch 超强聚合查询(二)之天生的条形图数据 作者:ydw 地点:武汉 联系方式:hyl19900208@163.com Elasticsearch 超强聚合查询二之天生的条形图数据案例一以汽车的售价为x轴每20000为一个档次需要知道每个售价区间的收入和汽车的销量 案例二计算10种汽车的平均售价标准差并用获得的数据创建一个条形图 把数据转换为图表来显示,
Elasticsearch]聚合 - 时间处理
时间数据处理(Looking at Time) 如果在ES中,搜索是最常见的行为,那么创建日期柱状图(Date Histogram)肯定是第二常见的。为什么要使用日期柱状图呢? 想象在你的数据中有一个时间戳。数据是什么不重要-Apache日志事件,股票交易日期,棒球比赛时间-任何拥有时间戳的数据都能通过日期柱状图受益。当你有时间戳时,你经常会想创建基于时间的指标信息:
Elasticsearch 之(27)cardinality算法之优化内存开销以及HLL算法
1、cardinality语法es,去重,cartinality metric,对每个bucket中的指定的field进行去重,取去重后的count,类似于count(distcint)cardinality,count(distinct),5%的错误率,性能在100ms左右{ &quot;size&quot; : 0, &quot;aggs&quot; : { &quot;months&quot; : { &quot;date_...
返回空 Buckets
<em>date_histogram</em> (和 histogram 一样)默认只会返回文档数目非零的 buckets。
elasticsearch聚合系列之histogram
histogram与terms聚合类似,都是数据分组,区别是terms是按照field的值分组,而histogram可以按照指定的间隔对field进行分组 解释一波 1、对age进行间隔为10的分组,分组内对age进行avg计算 2、<em>interval</em>:设置间隔 3、min_doc_count:设置阈值,最小doc_count数,即组内doc_count的值。6.2.4系列不能小于0 4、...
ES 按照每隔几分钟,几小时,几天统计折线图
公司应用es有一段时间,今天接触了一个相对复杂的业务,针对每隔几分钟,几小时,几天进行统计折线图,具体逻辑如下图:         如图,系统必须要支持查询,每小时(每隔10分钟),每日(每隔4小时统计),每周(每隔1日),每月(每隔5日)进行统计,找到最大值显示到折线图上。         首先4张图像使用term聚合,每张图像上有两条线,表示cpu和内存,也属于term聚合方式,整
干货 | Elasticsearch 集群健康值红色终极解决方案
题记 Elasticsearch当清理缓存( echo 3 &amp;gt; /proc/sys/vm/drop_caches )的时候,出现 如下集群健康值:red,红色预警状态,同时部分分片都成为灰色。 查看Elasticsearch启动日志会发现如下: 集群服务超时连接的情况。 bserver: timeout notification from cluster service. ...
elasticsearch学习总结(三) API的使用范例2
一、事件统计     /**      * 事件统计      * @param param      * @return      */     public List getEventCountList(ReportViewVO param){         //根据索引查询         SearchRequestBuilder requestbuilder
43_ElasticSearch bucket filter:统计牌品最近一个月的平均价格
ElasticSearch bucket filter:统计牌品最近一个月的平均价格更多干货分布式实战(干货)spring cloud 实战(干货)mybatis 实战(干货)spring boot 实战(干货)React 入门实战(干货)构建中小型互联网企业架构(干货)python 学习持续更新ElasticSearch 笔记一、需求说明统计牌品:最近一个月的平均价格、最近三个月的平均价格、最近...
ElasticSearch 官方调优指南翻译
ES 发布时带有的默认值,可为 ES 的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用,当你更清楚的知道你想如何使用 ES 后,你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。 第一部分:调优索引速度 https://www.elastic.co/guide/en/<em>elasticsearch</em>/reference/cur...
47_ElasticSearch cardinality去重算法以及每月销售品牌数量统计
47_ElasticSearch cardinality去重算法以及每月销售品牌数量统计更多干货分布式实战(干货)spring cloud 实战(干货)mybatis 实战(干货)spring boot 实战(干货)React 入门实战(干货)构建中小型互联网企业架构(干货)python 学习持续更新ElasticSearch 笔记一、需求每月销售品牌数量统计类似与对品牌进行 count(dist...
Elasticsearch 桶平均值聚合
桶平均值聚合(avg bucket aggregation) 翻译源: https://www.elastic.co/guide/en/<em>elasticsearch</em>/reference/current/search-aggregations-pipeline-avg-bucket-aggregation.html
ElasticSearch5.X按时间统计-聚合(五)
按时间统计编辑 (测试数据:http://blog.csdn.net/wwd0501/article/details/78501842)如果搜索是在 Elasticsearch 中使用频率最高的,那么构建按时间统计的 <em>date_histogram</em> 紧随其后。 为什么你会想用 <em>date_histogram</em> 呢? 假设你的数据带时间戳。 无论是什么数据(Apache 事
Elasticsearch java API (18)Aggregations 聚合 Bucket
桶聚合编辑 全球聚合编辑 下面是如何使用 Global Aggregation 与Java API。 准备聚合请求编辑 这里有一个例子关于如何创建聚合的要求:AggregationBuilders .global("agg") .subAggregation(AggregationBuilder
Elasticsearch之Date Histogram聚合
Elasticsearch聚合 之 Date Histogram聚合Elasticsearch的聚合主要分成两大类:metric和bucket。本篇还是来介绍Bucket聚合中的常用聚合——date histogram.参考:官方文档用法Date histogram的用法与histogram差不多,只不过区间上支持了日期的表达式。{ &quot;aggs&quot;:{ &quot;articles_over_time...
es java聚合方法——按时间分组
/** * 按时间分组 时间字段为date类型 */ @Test public void timeAgg(){ String[] includes = {&quot;user&quot;, &quot;message&quot;,&quot;createTime&quot;,&quot;age&quot;}; SearchResponse response = client.prepareSearch(&quot;t...
springboot中ElasticSearch入门与进阶:组合查询、Aggregation聚合查询(你想要的都有)
1.springboot中配置elasticSearch 1.1在工程中引入相关的jar包   1.1.1 在build.gradle中添加需要的jar包       我创建的gradle工程,对应的maven工程也是一样,添加对应的jar包即可 // 添加 Spring Data Elasticsearch 的依赖 compile('org.springframework.boot:...
elasticsearch中doc_count为0,脚本失效?
<em>elasticsearch</em> script失效
Elasticsearch 之(26)聚合数据分析_易并行聚合算法,三角选择原则,近似聚合算法
1、易并行聚合算法有些聚合分析的算法,是很容易就可以并行的,比如说max有些聚合分析的算法,是不好并行的,比如说,count(distinct),并不是说,在每个node上,直接就出一些distinct value,就可以的,因为数据可能会很多es会采取近似聚合的方式,就是采用在每个node上进行近估计的方式,得到最终的结论,cuont(distcint),100万,1050万/95万 --&amp;gt...
ElasticSearch更新后延迟解决方法
在index后有一个refresh_<em>interval</em>默认1秒,在这个时间间隔内search是不可见的。 解决办法有两种: 1,通过ui层解决。操作成功后只操作UI,而不是通过ES。 2,搜索时加上?refresh=wait_for,表示如果1秒内有请求立即更新并可见。参考: https://stackoverflow.com/questions/31499575/how-to-deal-wi
Elasticsearch聚合初探——metric篇
Elasticsearch聚合初探——metric篇 Elasticsearch是一款提供检索以及相关度排序的开源框架,同时,也支持对存储的文档进行复杂的统计——聚合。 前言 ES中的聚合被分为两大类:Metric度量和bucket桶(原谅我英语差,找不到合适的词语.....就用单词来说吧!)。说的通俗点,metric很像SQL中的avg、max、min等方法
Elasticsearch Date Histogram 时区问题
Elasticsearch Date Histogram
ElasticSearch2.3.4之Java Api调用例子
ElasticSearch2.3.4 序号 覆盖功能例子 1 客户端链接初始化 2 filte无评分查询用法 3 query有评分查询用法 4 单字段分组用法 5 多字段分组用法 6 读取有索引无存储数据的用法 7 设置指定字段返回 代码如下: package com.c
ElasticSearch6.2.4(17)——时间数据处理(date histogram)
时间数据处理(Looking at Time)   如果在ES中,搜索是最常见的行为,那么创建日期柱状图(Date Histogram)肯定是第二常见的。为什么要使用日期柱状图呢? 想象在你的数据中有一个时间戳。数据是什么不重要-Apache日志事件,股票交易日期,棒球比赛时间-任何拥有时间戳的数据都能通过日期柱状图受益。当你有时间戳时,你经常会想创建基于时间的指标信息: 今年的每个月...
Elasticsearch Date类型,时间存储相关说明
"format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
记一次Elasticsearch查询性能优化
  背景:在数据和服务都准备完成的情况下,打开页面,发现请求需要要几秒才返回; 思路:1.查看搜索接口请求本身耗时情况,排除网络抖动因素,发现搜索接口请求到ES返回结果本身耗时较高; 2.检查每次请求到ES的入参,并在原有参数中加入&quot;profile&quot;: true,查看ES处理搜索请求的耗时分布情况; 入参: 返回: 发现只是一个简单的termQuery耗时818ms,然后查看是...
区间合并问题 Merge Interval
题目描述Given a collection of <em>interval</em>s, merge all overlapping <em>interval</em>s. For example, Given[1,3],[2,6],[8,10],[15,18], return[1,6],[8,10],[15,18]. 思路:我们首先要做的就是给区间集排序,由于我们要排序的是个结构体,所以我们要定义自己的comparator...
Elasticsearch Java API 的使用(14)—优化索引创建之setting设置、写入优化
创建索引优化 一、索引刷新间隔调整:refresh_<em>interval</em> 默认情况下索引的refresh_<em>interval</em>为1秒,这意味着数据写1秒后就可以被搜索到,每次索引的 refresh 会产生一个新的 lucene 段,这会导致频繁的 segment merge 行为,如果你不需要这么高的搜索实时性,应该降低索引refresh 周期(即你可能想优化索引速度而不是近实时搜索, 可以通过设...
echarts遇到的一些问题
1、折线图和后台交互的<em>问题</em>,在js中用ajax去后台调取数据,并根据返回的数据去设置xAxis和series的值。 2、放大缩小的<em>问题</em>。dataZoom:[ { type: 'inside',//如果是slider,会在x轴显示放大缩小的控制栏,而不是用鼠标滚动 xAxisIndex: [0],//用第一个xAxis start: 0,//缩放范围开始 end: 10
你必须知道的23个最有用的Elasticseaerch检索技巧
题记本文详细论述了Elasticsearch全文检索、指定字段检索实战技巧,并提供了详尽的源码举例。是不可多得学习&实战资料。0、前言为了讲解不同类型ES检索,我们将要对包含以下类型的文档集合进行检索: 1. title 标题; 2. authors 作者; 3. summary 摘要; 4. release data 发布日期; 5. number of reviews 评论数。
elasticsearch(18) es中一些聚合操作
GET /tvs/sales/_search {   &quot;size&quot;:0,   &quot;aggs&quot;: {     &quot;group_by_color&quot;: {  (指定分组)       &quot;terms&quot;: {         &quot;field&quot;: &quot;color&quot;       },       &quot;aggs&quot;: {         &quot;avg_price&quot;: {  (分组下
ES的一些优化经验
亿级规模的ES查询优化实战 能用filter就不用query filter拿到相应的doc后不计算score不用排序 query会对符合条件的doc计算score并进行排序 filter的查询速度比query快很多 增加相关cache的配置 indices.cache.filter.size: 30% indices.fielddata.cache.size: 60% index.cac
ElasticSearch之Java Api聚合分组实战
[size=medium] 最近有个日志收集监控的项目采用的技术栈是ELK+JAVA+Spring,客户端语言使用的是Java,以后有机会的话可以试一下JavaScript+Nodejs的方式,非常轻量级的组合,只不过不太适合服务化的工程,Kibana充当可视化层,功能虽然非常强大和灵活,但是需要业务人员懂Lucene的查询语法和Kibana的Dashboard仪表盘自定义功能才能玩的转,所以K...
Elasticsearch写入性能优化
性能测试建议 在一个节点的一个分片,不设置副本,测试性能 在完全默认设置上记录性能数据,作为测试的基准线 确保性能测试持续30分钟以上以确认长时间的性能;短时间的测试可能不会碰到segment合并和GC,无法确认这些因素的影响 每次基于默认基准线更改一个参数,如果性能有提升就保留设置,并基于此设置做后续的测试 bulk使用建议 每个请求大小建议在5-15MB,逐步增大测试,当接收到EsRejecte
Elasticsearch aggs terms日期类型字段,如何按日期部分聚合
{ "size": 0, "aggs" : { "genders" : { "terms" : { "field" : "CreateTime"} } } } 这里的CreateTime是一个date
区间图着色问题(Interval-graph coloring) 调度所有区间
<em>问题</em>:  用很多教室对一组活动进行调度,希望所用的教室数最少。   算法:   对活动时间按开始、结束时间排序(2n个元素)。   建立2个list,第一个list放已使用过的教教室,记做BusyList ,第二个list放未使用的教室FreeList ,     对某个时间t, 1. 如果t是某活动 i 的开始时间,在未使用的教室FreeList 中选择教室给 i ,然后把该教室加 入到已使用...
Elasticsearch使用过程中的问题总结
1、es脑裂<em>问题</em>由于某些节点的失效,部分节点的网络连接会断开,并形成一个与原集群一样名字的集群,这种情况成为集群脑裂(split-brain)现象。这个<em>问题</em>非常危险,因为两个新形成的集群会同时索引和修改集群的数据。正常情况下,集群中的所有的节点,应该对集群中master的选择是一致的,这样获得的状态信息也应该是一致的,不一致的状态信息,说明不同的节点对master节点的选择出现了异常——也就是所谓的
Elasticsearch 遇到的问题汇总
前段时间一直在研究ES(Elasticsearch简称)集群,故难免会遇到一些<em>问题</em>,现就遇到的<em>问题</em>做下深入的分析和总结。在分析之前我们先对ES集群中涉及到的关键名词进行了解。 一 ES集群比较重要名词解释    1)shards      shards指的是索引分片的大小,一个大的索引被分为若干个分片后,存储于不同的节点上以构成分布式搜索。分片不一定是越多越好,分片数量要按自己的
关于elasticsearch的一些问题总结
1.什么是<em>elasticsearch</em>?    ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。-----百度百科2.为什么会...
elasticsearch对long类型的时间字段date_histogram,extended_bounds,min无效?
我需要对一批数据,根据时间做聚合统计,然后看图,我的oper_time当时传入的时候用的long类型,做聚合没用了? 下面几个<em>问题</em>,会哪个就帮忙解答下吧。 1.<em>date_histogram</em>是否可以对l
使用 ElasticSearch Aggregations 进行统计分析
ElasticSearch 的特点随处可见:基于 Lucene 的分布式搜索引擎,友好的 RESTful API…… 大部分文章都围绕 ELK Stack 和全文搜索展开,本文试图用一个小案例来展示 ElasticSearch Aggregations 在统计分析的强大之处。 表单长这样 需求:对回收的问卷进行统计,统计方式可能有: 看每周/天/小时回收量(可以做成
Elasticsearch聚合
Elasticsearch聚合操作
ElasticSearch教程——并发问题与锁机制
ElasticSearch汇总请查看:ElasticSearch教程——汇总篇 并发冲突 举个例子,比如在电商的场景下,假设我们有个程序,其工作流程为: 1.读取商品信息(包含库存,以牙膏为例); 2.用户下单购买; 3.更新商品库存(库存减一); 如果该程序是多线程的,那么总有一个线程是先得到的,假设我们牙膏库存一开始有100件,此时线程A先得到线程将牙膏的库存设置为99件,然后线程...
elasticsearch问题总结
<em>问题</em>1:修改<em>elasticsearch</em>配置文件<em>elasticsearch</em>.yml容易出现的<em>问题</em> 启动报错:   解决:修改es配置文件的时候,因为没有在“:”号后面留空格  这里也不能有空格:   启动成功:   登陆:http://sparkproject2:9200/_plugin/...
Elasticsearch-对并发冲突的解决(乐观锁、悲观锁)
<em>elasticsearch</em>乐观锁与悲观锁
ES:结果震荡问题
ES:结果震荡<em>问题</em>: preference(偏爱) https://www.elastic.co/guide/en/<em>elasticsearch</em>/reference/2.3/search-request-preference.html#search-request-preference
Elasticsearch集群中JVM问题的应对之策
Elasticsearch集群中JVM<em>问题</em>的应对之策 Elasticsearch集群中JVM<em>问题</em>的应对之策
面试小结之Elasticsearch篇
Elasticsearch是如何实现Master选举的? Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的,主要包含Ping(节点之间通过这个RPC来发现彼此)和Unicast(单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通)这两部分;对所有可以成为master的节点(node.master: true)根据nodeId字典排序,每次选举每个节点都把自己所知道节点排
ElasticSearch多shard场景相关度打分不准确问题
如果一个Index有多个shard的话,那么搜索的结果可能不太准确。 比如我们在某一个shard中,有很多个document,假设有20个文档的record.desc中包含Premium,当搜索Premium的请求到达这个shard的时候,会利用TF/IDF计算相关度算法: TF: Term Frequency的缩写,表示该term在当前document出现的频率 IDF: Inverse
elasticsearch mysql增量同步时区问题解决
<em>问题</em>描述:logstash在同步mysql数据到<em>elasticsearch</em>上时,跟踪的column是时间变量,因为mysql 用的时区是东八区时间,而经过logstash到es上全部会转成是零时区时间,记录的:sql_last_value 时间也可能会产生时间差,造成时间对不上,无法正常增量同步。分析: 1、在同步数据时要实现增量同步,会需要配置use_column_value => true
第七篇 elasticsearch如何解决并发冲突问题
1. 乐观锁和悲观锁两种并发控制方案数据库管理系统(DBMS)中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制(悲观锁)是并发控制主要采用的技术手段。 不要把他们和数据中提供的锁机制(行锁、表锁、排他锁、共享锁)混为一谈。其实,在DBMS中,悲观锁正是利用数据库本身提供的锁机制来实现的。1.1 悲观锁 如
分库深度翻页问题&Elasticsearch的解决方式
主要内容 o一 业界难题-跨库分页需求 o二 解决方案 o三 <em>elasticsearch</em>采用的解决方案&amp;amp;源码解析 o四 由分页<em>问题</em>引发对es性能的思考 一 业界难题-跨库分页需求 1.1分页查询的业务需求&amp;amp;常用的解决方式 互联网分页拉取获取数据的需求: (1)微信消息过多时,拉取第N页消息 (2)京东下单过多时,拉取第N页订单 (3)浏览58同城,查看第N页帖子...
Elasticsearch面试题系列
1.query是怎么分发到每个节点的? 2.Elasticsearch使用上的优化有哪些? 3.怎么避免脑裂? 4.query和filter的区别? 5.Elasticsearch的缺点有哪些?你觉得可以在哪些地方进行改进? 6.Lucene加快查询的机制有哪些? 7.如何使用Lucene构建分布式索引? 8.说一下master节点选举算法 9.El...
初识elasticsearch解决并发问题
一、乐观锁和悲观锁 ①悲观锁:      顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为被人会修改,所以每次拿数据的时候都会加锁,以防别人修改,直到操作完成后,才会被别人执行。常见的关系型数据库,就用到了很多这样的机制,如行锁,表锁,读锁,写锁,都是在操作之前加锁。      悲观锁的优点:方便,直接加锁,对外透明,不需要额外的操作。      悲观锁的缺点:并发能力低,同一时间只能有一个...
Elasticsearch在互联网应用中遇到的问题汇总
夜行侠老师录制的Elasticsearch在互联网应用中遇到的<em>问题</em>汇总 由大象分享网出版: 夜行侠课程集合: 第1集es的<em>问题</em>汇总 第2集es的权限控制插件编写 第3集es的权限控制插件运行 第4集搜索的精准性控制 第5集解决搜索中英文数字混合 第6集搜索中in查询和正则查询 - 副本 第7集安装<em>问题</em> 第8集es源码内部是如何做到插件化扩展 第9集统计时展示不全 第10集搜
Elasticsearch 避免脑裂问题
      脑裂<em>问题</em>:所谓脑裂<em>问题</em>,就是同一个集群中的不同节点对于集群的状态有了不一样的理解(引起理解不一样有节点之间网络断开等很多很多原因),脑裂<em>问题</em>是分布式集群环境中必然会遇到的<em>问题</em>,会引起集群中有多个主节点。       在 <em>elasticsearch</em> 集群如何避免脑裂<em>问题</em>: (1):修改集群中每个节点的配置文件(<em>elasticsearch</em>.yml)参数 discovery.zen.mi...
关于elasticsearch搜索不精确问题
今天有个同事在使用<em>elasticsearch</em>搜索“李四”的时候,跟我说搜索不准切,为什么在username字段里出现“李四君”的排前面,而“李四”的排在后面呢,我也觉得奇怪,按照lucene的评分公式,的确应该是“李四”评分最高。         后来使用<em>elasticsearch</em>的explain功能对每个hit评分的详细情况进行分析,结果发现,“李四君”所在hit的maxDocs=6,而其他的
ElasticSearch基础杂烩-配置-索引-优化
ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。支持通过HTTP使用JSON进行数据索引。    官方站点:http://www.<em>elasticsearch</em>.com/  中文站点:http://es-cn.medcl.net/      1.安装    必须先安装Java环
ElasticSearch 知识点整理
1:es介绍          Elasticsearch是一个基于Lucene的实时的分布式搜索和分析引擎。设计用于云计算中,          能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。基于RESTful接口。          普通请求是...get?a=1          rest请求....get/a/1 2:全文搜索的工具有哪些          Luce
elasticsearch(6)string field索引两次来解决字符串排序问题
如果对一个string field进行排序,结果往往不准确,因为分词后是多个单词,再排序就不是我们想要的结果了。 貌似会采用分词后的term的第一个term进行排序。   通常解决方案是,将一个string field建立两次索引,一个分词,用来进行搜索;一个不分词,用来进行排序   PUT /website  {   &quot;mappings&quot;: {     &quot;article&quot;: {    ...
elasticsearch的3个基本问题之性能优化
Elasticsearch的安装是比较简单方便的, 参考官方文档, 很容易。 要实现高的QPS, 是需要一些优化的。 1. java程序的优化; export ES_HEAP_SIZE=内存的1/2 2. swap off; sudo swapoff -a 3. 非SSD磁盘, 添加 index.merge.scheduler.max_thread_coun
elasticsearch集群生产环境问题及解决
1、oom错误            集群运行了一段时间后,就出现了oom错误,甚至有的节点的内存都被占满,服务器都无法登陆。           原因:默认情况下<em>elasticsearch</em>对字段数据缓存是没有限制的,会一直占用内存,直到内存用完           解决方法:1、设置es的缓存类型为Soft Reference,在配置文件中增加 index.cache.field.ty
elasticsearch使用中遇到的问题(二)
1、在实际需求中需要同一个字段实现精确和模糊检索,而且需要对检索的关键字不进行分词的搜索,如(子龙)这个关键词,不能拆分成子和龙这两个关键字,要以一个整体去检索,检索的结果必须是 子龙  或者  *子龙 或者  子龙* 或者  *子龙* 这样需要设置同一个字段具有多个属性,而且要自定检索期分词器和索引器的分词器 此处指定 search_analyzer :以空格分词
如何尽量避免Elasticsearch脑裂问题
今天碰到个<em>问题</em>,8个结点的ES集群老是启动失败,检查发现居然形成多个小集群,也就是说,出现了多个master结点。 折腾半天,发现调整如下两个参数有效: discovery.zen.ping_timeout(默认3秒):         默认情况下,一个节点会认为,如果master节点在3秒之内没有应答,那么这个节点就是死掉了,而增加这个值,会增加节点等待响应的时间,从一定
关于Hibernate不支持date_add问题的解决
说明: date_add函数的原型:date_add(time, <em>interval</em> duration MINUTE) <em>问题</em>: 由于项目中要用到时间来过滤一部分信息,因此用到了date_add这样的SQL原生函数,但Hibernate的HQL语句中并不支持date_add
RxJava 入门(四)-- interval()的坑
大部分的操作及代码都在我上一篇博客中,这一篇我就其中比较蛋疼的<em>问题</em>说一下转载自一页飘舟大神的博客,Rx博客很全1. Observable.<em>interval</em>()不起作用的解决办法在Eclipse下测试Rxjava中的操作符<em>interval</em>()时出现了很奇怪的<em>问题</em>,怎么试都不能执行。Observable.<em>interval</em>(1, TimeUnit.SECONDS) .subscribe(n
Elasticsearch常见问题与解决
Elasticsearch - 处理冲突 http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/49615559 当你使用 索引 API来更新一个文档时,我们先看到了原始文档,然后修改它,最后一次性地将整个新文档进行再次索引处理。Elasticsearch会根据请求发出的顺序来选择出最新的一个文档进行保存。但是,如果在你修改文档的同时其他人也发出了指
elasticsearch 深分页问题以及解决方法
<em>elasticsearch</em> 深分页<em>问题</em>以及解决方法 本文主要参考: 1、https://www.elastic.co/guide/en/<em>elasticsearch</em>/reference/current/search-request-scroll.html 2、《Elasticsearch权威指南》 好,下面上货。 首先介绍一下,什么是深分页<em>问题</em>。 当使用elasticse
elasticSearch之版本冲突处理
当你使用索引API来更新一个文档时,我们先看到了原始文档,然后修改它,最后一次性地将整个新文档进行再次索引处理。Elasticsearch会根据请求发出的顺序来选择出最新的一个文档进行保存。但是,如果在你修改文档的同时其他人也发出了指令,那么他们的修改将会丢失。 很长时间以来,这其实都不是什么大<em>问题</em>。或许我们的主要数据还是存储在一个关系数据库中,而我们只是将为了可以搜索,才将这些数据拷贝到Ela
Nodejs心跳包(二)监控elasticsearch服务器状态--学习笔记
知识点: 在Elasticsearch监控集群健康(cluster health),集群健康有三种状态:green、yellow或red。 green表示:所有主要分片和复制分片都可用 yellow表示:所有主要分片可用,但不是所有复制分片都可用 red表示:不是所有的主要分片都可用 从以上的解释来看只有当status值为red时服务器会有<em>问题</em>。yellow表示可用,但是复制分片部分有问
Elasticsearch Java API 的使用(13)—分组聚合之一
分组聚和不像度量聚合那样通过字段进行计算,而是根据文档创建分组。每个聚合都关联一个标准(取决于聚合的类型),决定了一个文档在当前的条件下是否会“划入”分组中。 换句话说,分组实际上定义了一个文档集。除了这些分组之外,分组聚和也会计算和返回“划入”每个分组中文档的数量。 与度量聚合不同,分组聚合可以拥有子聚合。这些子聚合可以聚合由它们的“父”聚合创建分组。 分组集合有不同的类型,对应着不同的“分
ElasticSearch的状态查看
1.1    基本状态查看 集群状态 get _cluster/health get _cluster/state get _cluster/settings get _cluster/pending_tasks   注: get _cluster/health查看分片状态 get _cluster/state查看nodes,metadata, indices信息
Elasticsearch集群的脑裂问题
所谓脑裂<em>问题</em>(类似于精神分裂),就是同一个集群中的不同节点,对于集群的状态有了bu
ElasticSearch教程——Search相关、deep paging问题及解决方案
ElasticSearch汇总请查看:ElasticSearch教程——汇总篇   搜索所有索引 GET /_search 返回结果 { &quot;took&quot;: 6, &quot;timed_out&quot;: false, &quot;_shards&quot;: { &quot;total&quot;: 16, &quot;successful&quot;: 16, &quot;skipped&quot;: 0, &quot;fai
Elasticsearch笔记八之脑裂
<em>elasticsearch</em>集群脑裂<em>问题</em>
[原创] 记一次 ElasticSearch 问题查找 - 数据同步非常慢
开始是三个节点组成的集群, 后加了两台. 但是同步数据变的非常慢. 追查<em>问题</em>后发现是 ulimit 配置不当导致. $ curl 192.168.3.48:9200/_nodes/stats/process?filter_path=**.max_file_descriptors { &quot;nodes&quot;: { &quot;bf79DOwKQ4GJxJcsIaFDqQ&quot;: { ...
Elasticsearch面试常见问题
原文:https://www.cnblogs.com/luckcs/articles/7052932.html Elasticsearch是如何实现Master选举的? Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的,主要包含Ping(节点之间通过这个RPC来发现彼此)和Unicast(单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通)这两部分;对所有可以成为
ElasticSearch:版本冲突处理(事务控制)
处理冲突 当你使用索引API来更新一个文档时,我们先看到了原始文档,然后修改它,最后一次性地将整个新文档进行再次索引处理。Elasticsearch会根据请求发出的顺序来选择出最新的一个文档进行保存。但是,如果在你修改文档的同时其他人也发出了指令,那么他们的修改将会丢失。 很长时间以来,这其实都不是什么大<em>问题</em>。或许我们的主要数据还是存储在一个关系数据库中,而我们只是将为了可以搜索,才将这些数据
ElasticSearch里面关于日期的存储方式,解决差8个小时
在ElasticSearch里面最常用的就是时间字段了,经常会在群里看到一些小伙伴提出有关时间的<em>问题</em>,为什么es查询的时间跟我实际看到的时间差8个小时呢。如果我们了解了ElasticSearch底层的时间存储方式就会比较容易的理解这个<em>问题</em>。 下面散仙先普及下时区的知识,想必大家也不陌生学过地理的同学都知道全球有24个时区每个时区的跨度是经度15度, 相较于两地时间表,可以显示世界各时区时间和地名的...
浅谈ElasticSearch的认知
概念(引用百度百科):ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。我们建立一个网站或应用程序,并要添加搜索功能,但是想要...
关于java API操作elasticsearch 实时更新的一些问题及解决
  在使用ES进行更新时遇到的实时刷新文档<em>问题</em>,目前ES并未提供根据具体参数修改对应文档,几乎所有更新修改的方法都是通过获取想要修改对象的ID来更新对应文档。   网上也基本没有这方面的解决方法,话不多说,直接上代码…… @Override public JSONObject XXX(String userName, String userId, String Status) thro...
ElasticSearch(五) 并发下的版本控制
锁有悲观锁和乐观锁,数据库中的事务就是悲观锁,CAS就是乐观锁。 java高并发:CAS无锁原理及广泛应用        同样在ElasticSearch中也有乐观锁,在ES中使用版本控制进行锁的实现。es的版本控制分为内部和外部两种类型,默认使用内部版本控制,version_type=external的时候是外部值控制。  内部版本控制:       在前面已经了解到每当对某一文档进行操作...
elasticsearch安装常见问题
# 1 max file descriptors [65535] for <em>elasticsearch</em> process likely too low, increase to at least [65536]     vim /etc/security/limits.conf     添加如下内容:     <em>elasticsearch</em>  -  nofile  65536 # 2 elasti
Elasticsearch性能优化官方建议
原文地址:http://www.cnblogs.com/cutd/p/5800795.html 如何提高ES的性能 不要返回较大的结果集 ES是设计成一个搜索引擎的,只擅长返回匹配查询较少文档,如果需要返回非常多的文档需要使用Scroll。 避免稀疏 因为ES是基于Lucene来索引和存储数据的,所以对稠密的数据更有效。Lucene能够有效的确定文档是通过一个
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