本文我们通过一个仿百度搜索引擎项目来演示如何将 HBase 和 Elasticsearch 整合到一起,这里利用了 HBase 适合海量数据存储、基于 Rowkey 查询效率高的特性,以及 Elasticsearch 适合快速复杂查询的特性。 一、项目整体介绍 1,项目整体架构 2,架构说明......
1,Too many open files 的问题 (1)ES 中的索引数据都是存储在磁盘文件中的,每一条数据在底层都会产生一份索引片段文件。这些索引数据默认的存储目录是在 ES 安装目录下的 data 目录里面。 其中路径的 0DZ2Lm20RG6FyMPdjx3S5w 表示是索引库的......
1,基本介绍 (1)我们在向 Elasticsearch 中添加数据的时候,ES 底层针对每个字段其实还会涉及到 index 和 store 这两个属性: index:表示是否在 ES 中建立索引,默认为 true。 store:表示是否在 ES 中存储,默认为 false。 (2)这里的 store 属性其实是 Lucene 中的语法......
1,索引库别名使用案例 (1)在工作中使用 ES 收集应用的运行日志,每个星期创建一个索引库,这样时间长了就会创建很多的索引库,操作和管理的时候很不方便。 (2)由于新增索引数据只会操作当前这个星期的索引库,所以为了使用方便,我们就创建了两个索引库别名......
在实际工作中针对一批大量数据存储的时候需要使用多个索引库,如果手工指定每个索引库的 settings 和 mapping 配置信息的话就很麻烦了。我们可以通过提前创建一个索引库模板,这样后期在创建索引库的时候,只要索引库的命名符合一定的要求就可以直接套用模板中的配置......
1,基本介绍 (1)Elasticsearch 在添加数据时,会根据 id 或者 routing 参数进行 hash,得到 hash 值再与该索引库的分片数量取模,得到的值即为存入的分片编号。 (2)如果多条数据使用相同的 routing,则最终计算出来的分片编号都是一样的,那么这些数据就可以存储到相同的分片里面了......
ES 中的索引数据最终都是存储在分片里面的,分片有多个,并且分片还分为主分片和副本分片。ES 在查询索引库中的数据时,具体是到哪些分片里面查询数据呢?本文将通过样例进行详细说明。 一、查询过程分析 1,分布式查询 下图表示是一个 3 个节点的 ES 集群,集群内有一个索引库......
1,基本介绍 (1)mapping 表示索引库中数据的字段类型信息,类似于 MySQL 中的表结构信息。 一般不需要手工指定 mapping,因为 ES 会自动根据数据格式识别它的类型 如果你需要对某些字段添加特殊属性(例如:指定分词器),就必须手工指定字段的 mapping......
五月头条:Python 称霸全球 上个月,Python 的受欢迎程度又猛增了 2.2%,总份额达到了 25.35%。在 TIOBE 榜单的历史上,除 2001 年 6 月(当时是 TIOBE 榜单的第一个月,追踪的语言数量较少)和同年 10 月的 Java 之外,没有任何编程语言曾达到过如此高的份额......
我在之前的文章中介绍了如何自定义 Elasticsearch 的分词词库。但是原先那种方式,后期只要词库内容发生了变动,就需要重启 ES 才能生效。在实际工作中,频繁重启 ES 集群不是一个好办法。所以 ES 提供了热更新词库的解决方案,在不重启 ES 集群的情况下也能识别新增的词语......