社区日报 第188期 (2018-02-13)
1.Elastic Stack 6.2 发布。
http://t.cn/R8rHoet
2.Elasticsearch : java 9 相关改进。
http://t.cn/RRIs0RY
3.别名的特殊应用
http://t.cn/RRMPLaA
编辑：cyberdak
归档：https://elasticsearch.cn/article/502
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http://t.cn/R8rHoet
2.Elasticsearch : java 9 相关改进。
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3.别名的特殊应用
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2.Elasticsearch : java 9 相关改进。
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kibana如何添加添加server.xsrf.disableProtection节点
这是链接文章，其中文中提到的添加节点，具体如何操作？http://blog.csdn.net/qq_241296 ... 43845
这是链接文章，其中文中提到的添加节点，具体如何操作？http://blog.csdn.net/qq_241296 ... 43845
一个简单的Lucene工具类，通过注释的方式来配置构建索引的字段。提供新建索引、查找、删除、更新方法，支持分页。
代码地址：https://gitee.com/shaojiepeng/wsm-lucene
### wsm-lucene
一个简单的Lucene工具类，通过注释的方式来配置构建索引的字段。提供新建索引、查找、删除、更新方法，支持分页。
### 所需jar包
1. lucene-core:2.4.0
2. lucene-analyzers:2.4.1
3. commons-logging:1.2
### 背景
以前在做某个feature的时候，鉴于存储在DB中的数据量过大，故使用Lucene来优化查找性能。
相信大家在某些场景下会把DB中的数据读出来，建索引来优化查找。那么这个工具类就比较适合这些场景了。
### 如何使用
**从附件中下载jar包直接导入到项目中，或者下载此Maven项目的源码，使用项目依赖的方式导入你的项目。**
1. 通过注释的方式配置需要构建索引的model类
```
**@IndexClass** ：注释，说明此model类需要构建索引
**indexDirPath** ：索引所存放的物理位置，如："D:/Index"
**@IndexField** ：注释，说明此字段需要构建索引
**fieldStore** ：Lucene中的Field.Store同义，不懂请自行查询资料
**fieldIndex** ：Lucene中的Field.Index同义，不懂请自行查询资料
```
2. 创建索引
```
IndexService indexService = new IndexServiceImpl();
/** 构建索引的接口
* List：model的集合
* Class: model的class
*
* return boolean
**/
indexService.buildIndex(List, Class)
```
3.查找
```
ArrayList<SearchParamModel> searchParams = new ArrayList<>();
/**添加查询的条件，如果有多个查询条件，则添加SearchParamModel
* fieldName：需要查找的字段，即model中的成员变量
* fieldValue：需要查找字段的值，这个不解释
* BooleanType：Lucene中BooleanClause.Occur值，不懂请自行查询资料
**/
searchParams.add(new SearchParamModel(fieldName, fieldValue, BooleanType));
IndexService indexService = new IndexServiceImpl();
/** 查询的接口
* searchParams：不解释
* Class: model的class
*
* return model的集合
**/
List objs = indexService.search(searchParams, Class);
```
IndexService中还支持update, delete和分页查找的方法，请自行查阅代码。
觉得不错，请点个赞吧。
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### wsm-lucene
一个简单的Lucene工具类，通过注释的方式来配置构建索引的字段。提供新建索引、查找、删除、更新方法，支持分页。
### 所需jar包
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3. commons-logging:1.2
### 背景
以前在做某个feature的时候，鉴于存储在DB中的数据量过大，故使用Lucene来优化查找性能。
相信大家在某些场景下会把DB中的数据读出来，建索引来优化查找。那么这个工具类就比较适合这些场景了。
### 如何使用
**从附件中下载jar包直接导入到项目中，或者下载此Maven项目的源码，使用项目依赖的方式导入你的项目。**
1. 通过注释的方式配置需要构建索引的model类
```
**@IndexClass** ：注释，说明此model类需要构建索引
**indexDirPath** ：索引所存放的物理位置，如："D:/Index"
**@IndexField** ：注释，说明此字段需要构建索引
**fieldStore** ：Lucene中的Field.Store同义，不懂请自行查询资料
**fieldIndex** ：Lucene中的Field.Index同义，不懂请自行查询资料
```
2. 创建索引
```
IndexService indexService = new IndexServiceImpl();
/** 构建索引的接口
* List：model的集合
* Class: model的class
*
* return boolean
**/
indexService.buildIndex(List, Class)
```
3.查找
```
ArrayList<SearchParamModel> searchParams = new ArrayList<>();
/**添加查询的条件，如果有多个查询条件，则添加SearchParamModel
* fieldName：需要查找的字段，即model中的成员变量
* fieldValue：需要查找字段的值，这个不解释
* BooleanType：Lucene中BooleanClause.Occur值，不懂请自行查询资料
**/
searchParams.add(new SearchParamModel(fieldName, fieldValue, BooleanType));
IndexService indexService = new IndexServiceImpl();
/** 查询的接口
* searchParams：不解释
* Class: model的class
*
* return model的集合
**/
List objs = indexService.search(searchParams, Class);
```
IndexService中还支持update, delete和分页查找的方法，请自行查阅代码。
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一个简单的Lucene工具类，通过注释的方式来配置构建索引的字段。提供新建索引、查找、删除、更新方法，支持分页。
### 所需jar包
1. lucene-core:2.4.0
2. lucene-analyzers:2.4.1
3. commons-logging:1.2
### 背景
以前在做某个feature的时候，鉴于存储在DB中的数据量过大，故使用Lucene来优化查找性能。
相信大家在某些场景下会把DB中的数据读出来，建索引来优化查找。那么这个工具类就比较适合这些场景了。
### 如何使用
**从附件中下载jar包直接导入到项目中，或者下载此Maven项目的源码，使用项目依赖的方式导入你的项目。**
1. 通过注释的方式配置需要构建索引的model类
```
**@IndexClass** ：注释，说明此model类需要构建索引
**indexDirPath** ：索引所存放的物理位置，如："D:/Index"
**@IndexField** ：注释，说明此字段需要构建索引
**fieldStore** ：Lucene中的Field.Store同义，不懂请自行查询资料
**fieldIndex** ：Lucene中的Field.Index同义，不懂请自行查询资料
```
2. 创建索引
```
IndexService indexService = new IndexServiceImpl();
/** 构建索引的接口
* List：model的集合
* Class: model的class
*
* return boolean
**/
indexService.buildIndex(List, Class)
```
3.查找
```
ArrayList<SearchParamModel> searchParams = new ArrayList<>();
/**添加查询的条件，如果有多个查询条件，则添加SearchParamModel
* fieldName：需要查找的字段，即model中的成员变量
* fieldValue：需要查找字段的值，这个不解释
* BooleanType：Lucene中BooleanClause.Occur值，不懂请自行查询资料
**/
searchParams.add(new SearchParamModel(fieldName, fieldValue, BooleanType));
IndexService indexService = new IndexServiceImpl();
/** 查询的接口
* searchParams：不解释
* Class: model的class
*
* return model的集合
**/
List objs = indexService.search(searchParams, Class);
```
IndexService中还支持update, delete和分页查找的方法，请自行查阅代码。
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1. lucene-core:2.4.0
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3. commons-logging:1.2
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以前在做某个feature的时候，鉴于存储在DB中的数据量过大，故使用Lucene来优化查找性能。
相信大家在某些场景下会把DB中的数据读出来，建索引来优化查找。那么这个工具类就比较适合这些场景了。
### 如何使用
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1. 通过注释的方式配置需要构建索引的model类
```
**@IndexClass** ：注释，说明此model类需要构建索引
**indexDirPath** ：索引所存放的物理位置，如："D:/Index"
**@IndexField** ：注释，说明此字段需要构建索引
**fieldStore** ：Lucene中的Field.Store同义，不懂请自行查询资料
**fieldIndex** ：Lucene中的Field.Index同义，不懂请自行查询资料
```
2. 创建索引
```
IndexService indexService = new IndexServiceImpl();
/** 构建索引的接口
* List：model的集合
* Class: model的class
*
* return boolean
**/
indexService.buildIndex(List, Class)
```
3.查找
```
ArrayList<SearchParamModel> searchParams = new ArrayList<>();
/**添加查询的条件，如果有多个查询条件，则添加SearchParamModel
* fieldName：需要查找的字段，即model中的成员变量
* fieldValue：需要查找字段的值，这个不解释
* BooleanType：Lucene中BooleanClause.Occur值，不懂请自行查询资料
**/
searchParams.add(new SearchParamModel(fieldName, fieldValue, BooleanType));
IndexService indexService = new IndexServiceImpl();
/** 查询的接口
* searchParams：不解释
* Class: model的class
*
* return model的集合
**/
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社区日报 第187期 (2018-02-12)
1.Scrapy分布式爬虫打造搜索引擎系列。
http://t.cn/RR5w7uJ
2.kibana-6建立可视化图表前的前期准备工作。
http://t.cn/RR5Z4du
3.使用Curator管理Elasticsearch的索引。
http://t.cn/RR5Zxso
编辑：叮咚光军
归档：https://elasticsearch.cn/article/499
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http://t.cn/RR5w7uJ
2.kibana-6建立可视化图表前的前期准备工作。
http://t.cn/RR5Z4du
3.使用Curator管理Elasticsearch的索引。
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1.Scrapy分布式爬虫打造搜索引擎系列。
http://t.cn/RR5w7uJ
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http://t.cn/RR5Z4du
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http://t.cn/RR5Zxso
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2.kibana-6建立可视化图表前的前期准备工作。
http://t.cn/RR5Z4du
3.使用Curator管理Elasticsearch的索引。
http://t.cn/RR5Zxso
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elasticsearch源码导入intellij
环境准备：
windows10,jdk1.8,elasticsearch-6.1.3,gradle-4.5,intellij
过程：
1:从github上下载elasticsearch-6.1.3版本，并且解压
2：安装gradle配置环境变量
3：进入elasticsearch目录执行：gradle idea命令
4：使用intellij导入elasticsearch项目
继续阅读 »
windows10,jdk1.8,elasticsearch-6.1.3,gradle-4.5,intellij
过程：
1:从github上下载elasticsearch-6.1.3版本，并且解压
2：安装gradle配置环境变量
3：进入elasticsearch目录执行：gradle idea命令
4：使用intellij导入elasticsearch项目
环境准备：
windows10,jdk1.8,elasticsearch-6.1.3,gradle-4.5,intellij
过程：
1:从github上下载elasticsearch-6.1.3版本，并且解压
2：安装gradle配置环境变量
3：进入elasticsearch目录执行：gradle idea命令
4：使用intellij导入elasticsearch项目
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windows10,jdk1.8,elasticsearch-6.1.3,gradle-4.5,intellij
过程：
1:从github上下载elasticsearch-6.1.3版本，并且解压
2：安装gradle配置环境变量
3：进入elasticsearch目录执行：gradle idea命令
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zhangguojun 发表于 : 2018-02-11 15:11
评论 (1)
社区日报 第186期 (2018-02-11)
1.如何用Kibana监控AdroitLogic ESB（UltraESB-X）。
http://t.cn/RRbOoII
2.分析3个月的未读电子邮件。
http://t.cn/RRbMyR8
3.(自备梯子)使用ELK堆栈实现客户智能。
http://t.cn/RRbx2XL
编辑：至尊宝
归档：https://elasticsearch.cn/article/497
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2.分析3个月的未读电子邮件。
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1.如何用Kibana监控AdroitLogic ESB（UltraESB-X）。
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2.分析3个月的未读电子邮件。
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3.(自备梯子)使用ELK堆栈实现客户智能。
http://t.cn/RRbx2XL
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2.分析3个月的未读电子邮件。
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3.(自备梯子)使用ELK堆栈实现客户智能。
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推荐indies_view 插件
indies_view
https://github.com/TrumanDu/indices_view
An awesome kibana plugin for view indies! 这个是一个可以查看indices 相关信息的kibana plugin ,欢迎大家使用，或者提出宝贵的经验
Screenshots
Reg pattern
1. /[^a-z] $/
2. /[\d]{4}[-|\.|/][\d]{1,2}[-|\.|/][\d]{1,2}/Development
See the kibana contributing guide for instructions setting up your development environment. Once you have completed that, use the following npm tasks.
npm start
Start kibana and have it include this plugin
npm start -- --config kibana.yml
You can pass any argument that you would normally send to bin/kibana by putting them after -- when running npm start
npm run build
Build a distributable archive
npm run test:browser
Run the browser tests in a real web browser
npm run test:server
Run the server tests using mocha
For more information about any of these commands run npm run ${task} -- --help.
Deploy
important : edit this plugin version and kibana.version to you kibana version in package.json
npm installnpm run build
Build a distributable archive
Install
- cp to docker container
$ sudo docker cp ****.zip id:/****.zip
- install to kibana
$bin/kibana-plugin install file:///****.zip
indies_view
https://github.com/TrumanDu/indices_view
An awesome kibana plugin for view indies! 这个是一个可以查看indices 相关信息的kibana plugin ,欢迎大家使用，或者提出宝贵的经验
Screenshots
Reg pattern
1. /[^a-z] $/
2. /[\d]{4}[-|\.|/][\d]{1,2}[-|\.|/][\d]{1,2}/Development
See the kibana contributing guide for instructions setting up your development environment. Once you have completed that, use the following npm tasks.
npm start
Start kibana and have it include this plugin
npm start -- --config kibana.yml
You can pass any argument that you would normally send to bin/kibana by putting them after -- when running npm start
npm run build
Build a distributable archive
npm run test:browser
Run the browser tests in a real web browser
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Run the server tests using mocha
For more information about any of these commands run npm run ${task} -- --help.
Deploy
important : edit this plugin version and kibana.version to you kibana version in package.json
npm installnpm run build
Build a distributable archive
Install
- cp to docker container
$ sudo docker cp ****.zip id:/****.zip
- install to kibana
$bin/kibana-plugin install file:///****.zip
truman.p.du 发表于 : 2018-02-10 15:05
评论 (1)
社区日报 第185期 (2018-02-10)
- Elasticsearch与Hbase特性对比。 http://t.cn/RRyM1vm
- 将Elasticsearch作为Hive的存储？ http://t.cn/RRyxDNZ
- 基于Elasticsearch实现搜索推荐 http://t.cn/RRyJiHx
- Elasticsearch与Hbase特性对比。 http://t.cn/RRyM1vm
- 将Elasticsearch作为Hive的存储？ http://t.cn/RRyxDNZ
- 基于Elasticsearch实现搜索推荐 http://t.cn/RRyJiHx
kibana使用geoip插件展示地图热力图
上图是我们最终的地图效果。
总体步骤：
一、使用logstash geoip插件解析IP字段；
二、配置geoip.location字段为geo_point类型。
三、使用kibana的Coordinate map作图。
具体步骤：
一、解析IP字段
使用logstash的geoip插件 logstash-filter-geoip 解析IP字段，需要在logstash的配置文件中配置geoip的解析配置，配置如下：
geoip {
source => "ip" //需要解析的IP地址
}解析出的效果如下：
"geoip": {
"city_name": "Wuhan",
"timezone": "Asia/Shanghai",
"ip": "117.136.52.200",
"latitude": 30.5801,
"country_name": "China",
"country_code2": "CN",
"continent_code": "AS",
"country_code3": "CN",
"region_name": "Hubei",
"location": {
"lon": 114.2734,
"lat": 30.5801
},
"region_code": "42",
"longitude": 114.2734
}
备注：这个只是geoip的配置，解析日志的时候需要先解析出ip字段
二、配置geoip字段类型
IP经过logstash解析后就可以使用IP的所有解析信息了，但是如果想要在kibana中作图，就必须把geoip里面的相应信息配置成相应的字段类型，才能够被kibana识别，然后经过聚合作图。 需要配置的字段：geoip.location 需要配置的类型：geo_point 在mapping中的配置为：
"geoip" : {
"properties" : {
"location" : {
"type" : "geo_point",
"ignore_malformed": "true"
}
}
}备注1： ignore_malformed 如果true，格式错误的地理位置被忽略。如果false（默认），格式错误的地理位置引发异常并拒绝整个文档。 此字段需要配置成true，以防地理格式错误导致文档被拒绝。 也可以在所以级别进行设置： "settings": { "index.mapping.ignore_malformed": true }
备注2：需要先设置mapping，再导入数据mapping才会生效，如果先导入数据，再设置mapping，则第二天八点后才会生效(北京时间)。
三、kibana作图
1、在kibana中打开visualize->coordinate map
2、选择相应的索引进行画图
3、选择geoip.location作为聚合字段，然后设置Options，调整地图效果即可。
上图是我们最终的地图效果。
总体步骤：
一、使用logstash geoip插件解析IP字段；
二、配置geoip.location字段为geo_point类型。
三、使用kibana的Coordinate map作图。
具体步骤：
一、解析IP字段
使用logstash的geoip插件 logstash-filter-geoip 解析IP字段，需要在logstash的配置文件中配置geoip的解析配置，配置如下：
geoip {
source => "ip" //需要解析的IP地址
}解析出的效果如下：
"geoip": {
"city_name": "Wuhan",
"timezone": "Asia/Shanghai",
"ip": "117.136.52.200",
"latitude": 30.5801,
"country_name": "China",
"country_code2": "CN",
"continent_code": "AS",
"country_code3": "CN",
"region_name": "Hubei",
"location": {
"lon": 114.2734,
"lat": 30.5801
},
"region_code": "42",
"longitude": 114.2734
}
备注：这个只是geoip的配置，解析日志的时候需要先解析出ip字段
二、配置geoip字段类型
IP经过logstash解析后就可以使用IP的所有解析信息了，但是如果想要在kibana中作图，就必须把geoip里面的相应信息配置成相应的字段类型，才能够被kibana识别，然后经过聚合作图。 需要配置的字段：geoip.location 需要配置的类型：geo_point 在mapping中的配置为：
"geoip" : {
"properties" : {
"location" : {
"type" : "geo_point",
"ignore_malformed": "true"
}
}
}备注1： ignore_malformed 如果true，格式错误的地理位置被忽略。如果false（默认），格式错误的地理位置引发异常并拒绝整个文档。 此字段需要配置成true，以防地理格式错误导致文档被拒绝。 也可以在所以级别进行设置： "settings": { "index.mapping.ignore_malformed": true }
备注2：需要先设置mapping，再导入数据mapping才会生效，如果先导入数据，再设置mapping，则第二天八点后才会生效(北京时间)。
三、kibana作图
1、在kibana中打开visualize->coordinate map
2、选择相应的索引进行画图
3、选择geoip.location作为聚合字段，然后设置Options，调整地图效果即可。
elasticsearch.yml 个人解读
- 属性 cluster.name 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。
- 属性 node.name 节点名可以忽略
- 属性 node.master 指定该节点是否有资格被选举成为node，默认是true
- 属性 index.number_of_shard 设置默认索引分片个数，默认为5片
- 属性 index.number_of_replica 设置默认索引副本个数，默认为1个副本
- 属性 path.conf 设置配置文件的存储路径，默认是es根目录下的config文件夹。
- 属性 path.data 设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹
- 属性 path.work 设置临时文件的存储路径，默认是es根目录下的work文件夹
- 属性 path.logs 设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹
- 属性 path.repo 快照存储路径
- 属性 gateway.recover_after_nodes 设置集群中N个节点启动时进行数据恢复，默认为1
- 属性 network.host 映射出来的ip
- 属性 transport.tcp.port 设置节点间交互的tcp端口，默认是9300
- 属性 http.port: 9200 设置对外服务的http端口，默认为9200
- 属性 index.number_of_replicas 索引的复制副本数量
- 属性 indices.fielddata.cache.size fielddata缓存限制,默认无限制
- 属性 indices.breaker.fielddata.limit fielddata级别限制，默认为堆的60%
- 属性 indices.breaker.request.limit request级别请求限制，默认为堆的40%
- 属性 indices.breaker.total.limit 保证上面两者组合起来的限制，默认堆的70%
- 属性 discovery.zen.ping.multicast.enabled 是否广播模式,默认true,广播模式即同一个网段的ES服务只要集群名[cluster.name]一致,则自动集群
- 属性 discovery.zen.ping.unicast.hosts 手动指定,哪个几个可以ping通的es服务做集群,注意该设置应该设置在master节点上,data节点无效
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
GC Logging
monitor.jvm.gc.young.warn: 1000ms
monitor.jvm.gc.young.info: 700ms
monitor.jvm.gc.young.debug: 400ms
monitor.jvm.gc.old.warn: 10s
monitor.jvm.gc.old.info: 5s
monitor.jvm.gc.old.debug: 2s
- 属性 cluster.name 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。
- 属性 node.name 节点名可以忽略
- 属性 node.master 指定该节点是否有资格被选举成为node，默认是true
- 属性 index.number_of_shard 设置默认索引分片个数，默认为5片
- 属性 index.number_of_replica 设置默认索引副本个数，默认为1个副本
- 属性 path.conf 设置配置文件的存储路径，默认是es根目录下的config文件夹。
- 属性 path.data 设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹
- 属性 path.work 设置临时文件的存储路径，默认是es根目录下的work文件夹
- 属性 path.logs 设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹
- 属性 path.repo 快照存储路径
- 属性 gateway.recover_after_nodes 设置集群中N个节点启动时进行数据恢复，默认为1
- 属性 network.host 映射出来的ip
- 属性 transport.tcp.port 设置节点间交互的tcp端口，默认是9300
- 属性 http.port: 9200 设置对外服务的http端口，默认为9200
- 属性 index.number_of_replicas 索引的复制副本数量
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- 属性 indices.breaker.fielddata.limit fielddata级别限制，默认为堆的60%
- 属性 indices.breaker.request.limit request级别请求限制，默认为堆的40%
- 属性 indices.breaker.total.limit 保证上面两者组合起来的限制，默认堆的70%
- 属性 discovery.zen.ping.multicast.enabled 是否广播模式,默认true,广播模式即同一个网段的ES服务只要集群名[cluster.name]一致,则自动集群
- 属性 discovery.zen.ping.unicast.hosts 手动指定,哪个几个可以ping通的es服务做集群,注意该设置应该设置在master节点上,data节点无效
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
GC Logging
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monitor.jvm.gc.young.info: 700ms
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夏李俊 发表于 : 2018-02-09 16:08
评论 (0)
Elasticsearch mapping 配置个人解读
配置详解
文件中"mapping":{}中的内容,即为创建索引的mappingsource 如：
"mappings": {
"_default_" : { //@1
"_all" : {"enabled" : true}, //@2
"properties" : { //@3
"tableType" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true}, //@4
"caption" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"code" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"description" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"perm" : {"type" : "string", "index" : "not_analyzed", "include_in_all" : false}
}
},
"ec02_goodsinfo" : { //@5
"_all" : {"enabled" : true}, //@6
"properties" : { //@7
"tableType" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"caption" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"code" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"description" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"perm" : {"type" : "string", "index" : "not_analyzed", "include_in_all" : false},
"bill":{ //@8
properties" : {
"CreateYear" : {"type" : "string", "index" : "not_analyzed", "include_in_all" : true} //@9
}
}
}
}
}- @1 _default_所有单据默认的创建索引的配置
- @2 _all{} 每个单据下所有的字段配置，"enabled" : true 所有字段创建索引,false 所有字段禁止创建索引,[*注意]除非properties指定的字段,默认字段类型将自动匹配
- @3 properties {},每个单据下字段或者properties的指定配置
- @4 properties {}中指定了属性(properties):"tableType"的检索配置,type:string > 类型字符串,include_in_all:false > 改字段或者属性不包含在单据的所有字段中，"store": true > 储存在数据库中
- @5 ec02_goodsinfo 表示对单据 "ec02_goodsinfo" 的特定检索配置
- @6 _all{} 只对"ec02_goodsinfo"单据下所有的字段配置
- @7 properties {},只对"ec02_goodsinfo"单据下字段或者properties的指定配置
- [*注意]@8,@9 bill在单据中额字段都会包括一层bill,所以如果要对单据中某个字段指定需要套一层bill{}
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
属性解说
版本5.X以前
- index 可选值为analyzed(默认)和not_analyzed，如果是字段是字符串类型的，则可以是not_analyzed
- store 可选值为yes或no，指定该字段的原始值是否被写入索引中，默认为no，即结果中不能返回该字段。
- boost默认为1，定义了文档中该字段的重要性，越高越重要
- null_value 如果一个字段为null值(空数组或者数组都是null值)的话不会被索引及搜索到，null_value参数可以显示替代null values为指定值，这样使得字段可以被搜索到。
- include_in_all 指定该字段是否应该包括在_all字段里头，默认情况下都会包含。
- type 可以指定String,long,int,doulbe,floot,boolean,等
版本5.X以后
- 原本type string,其index 可选值为analyzed(默认)和not_analyzed,现在直接拆违type text( index analyzed)，type keyword(index not_analyzed)
- store 可选值为enable或false，指定该字段的原始值是否被写入索引中，默认为enable，即结果中不能返回该字段。
- index 表示是否用于检索默认enable,可选false
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
字段的数据类型
- 简单类型string(指定分词器)
- date(默认使用UTC保持,也可以使用format指定格式)
- 数值类型(byte,short,integer,long,float,double)
- boolean
- binary(存储在索引中的二进制数据的base64表示，比如图像，只存储不索引)
- ip(以数字形式简化IPV4地址的使用，可以被索引、排序并使用IP值做范围查询)注意string是5.x以前的,5.x之后被分裂为text,keyword
有层级结构的类型,比如object 或者 nested.
特殊类型
- geo_point
- geo_shape
- completion
配置详解
文件中"mapping":{}中的内容,即为创建索引的mappingsource 如：
"mappings": {
"_default_" : { //@1
"_all" : {"enabled" : true}, //@2
"properties" : { //@3
"tableType" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true}, //@4
"caption" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"code" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"description" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"perm" : {"type" : "string", "index" : "not_analyzed", "include_in_all" : false}
}
},
"ec02_goodsinfo" : { //@5
"_all" : {"enabled" : true}, //@6
"properties" : { //@7
"tableType" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"caption" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"code" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"description" : {"type" : "string", "index" : "no", "include_in_all" : false, "store": true},
"perm" : {"type" : "string", "index" : "not_analyzed", "include_in_all" : false},
"bill":{ //@8
properties" : {
"CreateYear" : {"type" : "string", "index" : "not_analyzed", "include_in_all" : true} //@9
}
}
}
}
}- @1 _default_所有单据默认的创建索引的配置
- @2 _all{} 每个单据下所有的字段配置，"enabled" : true 所有字段创建索引,false 所有字段禁止创建索引,[*注意]除非properties指定的字段,默认字段类型将自动匹配
- @3 properties {},每个单据下字段或者properties的指定配置
- @4 properties {}中指定了属性(properties):"tableType"的检索配置,type:string > 类型字符串,include_in_all:false > 改字段或者属性不包含在单据的所有字段中，"store": true > 储存在数据库中
- @5 ec02_goodsinfo 表示对单据 "ec02_goodsinfo" 的特定检索配置
- @6 _all{} 只对"ec02_goodsinfo"单据下所有的字段配置
- @7 properties {},只对"ec02_goodsinfo"单据下字段或者properties的指定配置
- [*注意]@8,@9 bill在单据中额字段都会包括一层bill,所以如果要对单据中某个字段指定需要套一层bill{}
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属性解说
版本5.X以前
- index 可选值为analyzed(默认)和not_analyzed，如果是字段是字符串类型的，则可以是not_analyzed
- store 可选值为yes或no，指定该字段的原始值是否被写入索引中，默认为no，即结果中不能返回该字段。
- boost默认为1，定义了文档中该字段的重要性，越高越重要
- null_value 如果一个字段为null值(空数组或者数组都是null值)的话不会被索引及搜索到，null_value参数可以显示替代null values为指定值，这样使得字段可以被搜索到。
- include_in_all 指定该字段是否应该包括在_all字段里头，默认情况下都会包含。
- type 可以指定String,long,int,doulbe,floot,boolean,等
版本5.X以后
- 原本type string,其index 可选值为analyzed(默认)和not_analyzed,现在直接拆违type text( index analyzed)，type keyword(index not_analyzed)
- store 可选值为enable或false，指定该字段的原始值是否被写入索引中，默认为enable，即结果中不能返回该字段。
- index 表示是否用于检索默认enable,可选false
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
字段的数据类型
- 简单类型string(指定分词器)
- date(默认使用UTC保持,也可以使用format指定格式)
- 数值类型(byte,short,integer,long,float,double)
- boolean
- binary(存储在索引中的二进制数据的base64表示，比如图像，只存储不索引)
- ip(以数字形式简化IPV4地址的使用，可以被索引、排序并使用IP值做范围查询)注意string是5.x以前的,5.x之后被分裂为text,keyword
有层级结构的类型,比如object 或者 nested.
特殊类型
- geo_point
- geo_shape
- completion
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社区日报 第184期 (2018-02-09)
1、上新 | 社区新增的PPT分享功能和100个PPT上传ok
https://elasticsearch.cn/slides/
2、Elasticsearch理性加速清单
http://t.cn/RRv93KH
3、Elasticsearch这5个错误，要避免！
http://t.cn/RRv9dw9
编辑：铭毅天下
归档：https://elasticsearch.cn/article/491
订阅：https://tinyletter.com/elastic-daily
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社区新增幻灯片分享功能
https://elasticsearch.cn/slides/
对不起，来晚了！
应该是期待已久的功能！
社区年年都有很多的精彩的分享（感谢所有参与社区分享的同学，赞），以前的资料都丢在百度网盘里面，大家还能凑合着用，谁知道前段时间，网盘居然把所有的链接都弄失效了，分享出去没多久就自动失效了。
国外的 slides share、speakerdeck，统统不能用，哎。国内的幻灯片分享平台实在没有找到合适的。
经常有同学私下问我要 PPT，什么时候分享啊，什么的。
看个幻灯片，太麻烦啊。
这次终于忍不了了。
自己动手、丰衣足食。
于是抽空几天为社区开发了幻灯片分享功能。
使用 PDF.js 做前端展现，pdf 传上去就能直接查看，目前只在 chrome 和 Firefox 下测试是 OK 的，抱歉了，IE 我已放弃。
封面使用 ImageMagick 做一个 pdf 到 png 的转换即可，上传完 PDF 同步就开始转，咱这个功能社区自己用，没什么压力。
目前还没给所有人开放上传分享的功能（主要现在还没有做修改和删除的功能，[捂脸]）。
已上传完本社区的历史分享的小 100 个 PPT，重复的分享没有传，也可能存在漏掉和遗忘的，大家可以帮忙查漏补缺。
今年线下交流活动继续走起，欢迎大家踊跃报名分享，
分享提交链接：http://elasticsearch.mikecrm.com/A6QbFvU。
农历新年马上到了，祝大家新年愉快，工作顺利！
https://elasticsearch.cn/slides/
对不起，来晚了！
应该是期待已久的功能！
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国外的 slides share、speakerdeck，统统不能用，哎。国内的幻灯片分享平台实在没有找到合适的。
经常有同学私下问我要 PPT，什么时候分享啊，什么的。
看个幻灯片，太麻烦啊。
这次终于忍不了了。
自己动手、丰衣足食。
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目前还没给所有人开放上传分享的功能（主要现在还没有做修改和删除的功能，[捂脸]）。
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农历新年马上到了，祝大家新年愉快，工作顺利！
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社区日报 第183期 (2018-02-08)
-
假如我来设计scroll-Elasticsearch的遍历操作分析。 http://t.cn/RYGZyUD
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剖析Lucene底层原理及基于他开发搜索引擎网站。 http://t.cn/R8rHNZY
- elasticsearch shard split 分析--系列文章。 http://t.cn/R8rHOjJ
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假如我来设计scroll-Elasticsearch的遍历操作分析。 http://t.cn/RYGZyUD
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剖析Lucene底层原理及基于他开发搜索引擎网站。 http://t.cn/R8rHNZY
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elasticsearch-php中文文档
Master为最新版本的文档，其余版本的文档后续再补全。
Github地址：https://github.com/Mosongxing/elasticsearch-php
文档地址（个人测试版）：http://doc.songsong.net.cn/elasticsearch-php/
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