TURING.DT

基础概念     Elasticsearch有几个核心概念。从一开始理解这些概念会对整个学习过程有莫大的帮助。     接近实时（NRT）         Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常是1秒）。             集群（cluster）         一个集群就是由一个或多

在开始我们提到Elasticsearch可以扩展到上百（甚至上千）的服务器来处理PB级的数据。然而我们的教程只是给出了一些使用Elasticsearch的例子，并未涉及相关机制。Elasticsearch为分布式而生，而且它的设计隐藏了分布式本身的复杂性。 Elasticsearch在分布式概念上做了很大程度上的透明化，在教程中你不需要知道任何关于分布式系统、分片、集群发现或者其他大量的分布

环境： 节点1 10.11.32.76 hadooptest76.bj 节点2 10.11.32.77 hadooptest77.bj 节点3 10.11.32.81 hadooptest81.bj java版本要求：最低1.7 下载地址： curl -L -O https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elas

在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库： Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns Elasticsearch -> Indices   -> Types  -> Documents -> Fields El

Elasticsearch客户端列表：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html Python API：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/python-api/current/index.html 参考文档：http://elasticse

一、ES配置文件详解 elasticsearch.yml  es的基本配置文件  详见elasticsearch中文.yml logging.yml  日志配置文件，es也是使用log4j来记录日志的，所以logging.yml里的设置按普通log4j配置来设置就行了。 二、ES中的核心概念 cluster*** 代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是

一、ES优化 调大系统的"最大打开文件数",建议32K甚至是64K   ulimit -a (查看)   ulimit -n 32000(设置) 修改配置文件调整ES的JVM内存大小   1：修改bin/elasticsearch.in.sh中ES_MIN_MEM和ES_MAX_MEM的大小，建议设置一样大，避免频繁的分配内存，根据服务器内存大小，一般分配60%左右(默认256M)  

问题一：Elasticsearch集群脑裂问题 所谓脑裂问题（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不一样的理解。 今天，Elasticsearch集群出现了查询极端缓慢的情况，通过以下命令查看集群状态： curl -XGET 'es-1:9200/_cluster/health' 发现，集群的总体状态是red，本来9个节点的集群，在结果中只显示了4个；但

一、基本配置 elasticsearch的config文件夹里面有两个配置文 件：elasticsearch.yml和logging.yml，第一个是es的基本配置文件，第二个是日志配置文件，es也是使用log4j来记录日 志的，所以logging.yml里的设置按普通log4j配置文件来设置就行了。下面主要讲解下elasticsearch.yml这个文件中可配置的东西。 cluster.na

虽然ES提供了replicas shards的机制来保证数据的完整性不会因为几个节点的奔溃而被破坏，但是定期的数据备份以备不时之需依然重要。此外，通过备份与恢复也可实现数据在不同集群间的迁移（直接复制data目录下的索引文件的做法我尝试过，但没有成功）。 备份的方式在官方文档里有清楚的交代：先创建仓库(repository)，再往仓库里添加一个快照(snapshot)，查看备份状态，搞定。虽