九离的博客

Elasticsearch面试专题总结文章目录Elasticsearch面试专题总结1、Elasticsearch是什么？2、Elasticsearch特点是什么？3、Elasticsearch优缺点？4、Elasticsearch了解多少，说说你们公司ES的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。5、Elasticsearch的倒排索引是什么？6、Elasticsearch索引数据多了怎么办，如何调优，部署？7、Elasticsearch是如何实现master选举的？8、详细描述一下El

【项目经验】解决ES查询只能查一万条数据问题一、问题背景在使用es写日志系统的时候发现es只能获取一万条日志数据, 而实际有38万多条.使用的分页查询工具是es自带的PageRequestQuery query = new CriteriaQuery(criteria); query.setTrackTotalHits(true); //先根据criteria条件中的from和to 筛选出时间范围内的数据,然后根据日期降序, query.setPagea

文章目录一、引言1.1 海量数据1.2 全文检索1.3 高亮显示二、ES概述2.1 ES的介绍2.2 ES的由来2.3 ES和Solr2.4 倒排索引三、 ElasticSearch安装3.1 安装ES&Kibana3.2 安装IK分词器四、 ElasticSearch基本操作4

ELK+kafka+filebeat企业内部日志分析系统elk:日志搜集平台ELK由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源工具组成：1、组件介绍1、Elasticsearch：ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务。只搜索和分析日志特点：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，多数据源等。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是

基于新闻的高亮搜索1. 自定义analyzer# 自定义分词器, news_analyzer是自定义的分词器的名字PUT news{ "settings": { "analysis": { "analyzer": { "news_analyzer" : { "char_filter": ["html_strip"], "tokenizer": "keyword", "filter": [

Elasticsearch实现电商词库提示搜索前序# 自定义拼音分词器GET _analyze{ "text": ["豆腐", "美食", "程序员", "java程序员"], "tokenizer": "keyword", "filter": [ { "type": "pinyin", "keep_first_letter": true, "keep_full_pinyin": false, "keep_none_chinese"

Elasticsearch一. analysis与analyzer​ analysis(只是一个概念)，文本分析是将全文本转换为一系列单词的过程，也叫分词。analysis是通过analyzer(分词器)来实现的，可以使用Elasticsearch内置的分词器，也可以自己去定制一些分词器。除了在数据写入的时候将词条进行转换，那么在查询的时候也需要使用相同的分析器对语句进行分析。​ anaylzer是由三部分组成，例如有Hello a World, the world is beautifu：1. C

ElasticSearch一. 简介​ Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。​ 但是，Lucene只是一个库。想要 使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。​ Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜

Elasticsearch一、Elasticsearch简介&安装1.1、Elasticsearch是什么？The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES， ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时