草庐IT

ES使用记录

官方文档:ElasticsearchGuide[8.4]|Elastic官方中文:序言|Elasticsearch:权威指南|Elastic社区文档:GettingStarted(入门指南)-elasticsearch中文文档一.ES安装相关1.使用docker安装es和kibanadockerpullelasticsearch:7.4.2存储和检索数据dockerpullkibana:7.4.2可视化检索数据2.创建对应的ES挂载文件mkdir-p/mydata/elasticsearch/configmkdir-p/mydata/elasticsearch/datamkdir-p/myda

SolidWorks2021 详细安装教程

提示:SolidWorks2021详细安装教程文章目录安装包获取一、安装步骤总结安装包获取提示:这里可以获得软件安装包:SolidWorks2021详细安装教程,百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1UUAsVRxzJ0ga7q654ZGp7Q提取码:jlbp提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、安装步骤step1:解压压缩文件:压缩密码为rjzkgzhstep2:解压完成,在D:\Soildworks2021\SW21_CN_x64\SW21_CN_x64\SW21_CN_x64_SolidSQUAD_目录下找到双击运行,点击是,点击确定。注册表注册成功

ES运维常用指令,常用的故障诊断指令,es集群健康状况、集群节点分配信息、分片分配信息、分片未分配问题诊断、集群开启密码访问

目录查询集群的健康状况查看集群中所有节点的分配信息查询集群/索引的文档总计数查询集群的分片分配信息查询集群中索引的分片数、文档数或集群中包含哪些索引查询集群的快照存储信息查看集群状态信息查看集群统计信息查看集群中所有节点的节点属性查询分片未分配的原因集群开启密码访问查询集群的健康状况绿色:所有分片都可用黄色:至少有一个副本不可用,但是所有主分片都可用红色:至少有一个主分片不可用,数据不完整 GET_cat/healthGET_cluster/health{"cluster_name":"my_cluster", 集群名称"status":"yellow", 集群健康值"timed_out

【教程分享】Docker搭建Zipkin,实现数据持久化到MySQL、ES

1拉取镜像指定版本,在git查看相应版本,参考:https://github.com/openzipkin/zipkin如2.21.7dockerpullopenzipkin/zipkin:2.21.72启动Zipkin默认端口为9411。启动时通过-eserver.port=xxxx设置指定端口dockerrun--namezipkin-server-d--restart=always-p9411:9411openzipkin/zipkin:2.21.7--restart=always可以让容器在退出后自动重启,保证可用性-p9411:9411是端口映射,将容器内部默认的9411端口映射到宿

ES报错:[parent] Data too large, data for [<http_request>] would be larger than limit of XXXX

当es这个错误的时候:[parent]Datatoolarge,datafor[]wouldbelargerthanlimitof[23941899878/22.2gb],with{bytes_wanted=23941987633bytes_limit=23941899878}通常原因是在于fielddata的内存被占用完了,其他索引无法分配更多的内存。另外,查询语句写的不好,单个请求聚合查询的数据太多,同样会大量占用内存,一个请求就OOM了。所以,注意统计的时候聚和桶数不要无限制。解决:kibana里执行下这俩命令:#限定内存使用百分比indices.fielddata.cache.size

MySQL数据同步到ES的4种解决方案

一、背景大家应该都在各种电商网站检索过商品,检索商品一般都是通过什么实现呢?搜索引擎Elasticsearch。那么问题来了,商品上架,数据一般写入到MySQL的数据库中,那么用于检索的数据又是怎么同步到Elasticsearch的呢?MySQL同步ES二、同步双写2.1概念这是能想到的最直接的方式,在写入MySQL,直接也同步往ES里写一份数据。同步双写2.2优缺点优点:实现简单缺点:1、业务耦合,商品的管理中耦合大量数据同步代码。2、影响性能,写入两个存储,响应时间变长。3、不便扩展:搜索可能有一些个性化需求,需要对数据进行聚合,这种方式不便实现。三、异步双写3.1概念我们也很容易想到异步

海曙2021卷第24题一题思考-2022-12-20

本题是新定义型题,宁波市中考的标志性题目。首先,阅读理解题意,弄清楚什么是勾股分割点。其实,就是把一条线段分成三段,这三段能作为一个直角三角形的三边,换句话来说,就是这三条线段的长满足勾股定理,当然,有一个隐含条件,那就是到底谁是最长边其实没有确定,所以,有时候需要分类讨论,这是经验。第(1),由于题目中明确告知,MN是最大边,所以BN是直角边,故可用勾股定理直接求出;第(2)1,要证明M、N是线段AB的勾股分割点,其实就是要证明AM、MN、BN满足勾股定理,但是有两个疑点,一个是到底哪条线段最长,第二个,这三条线段都在同一直线上,所以,需要把它们放在一个三角形中,怎么办呢?利用等腰直角的条件

Spring Cloud Nacos 2021使用LoadBalancer + Nacos做负载均衡

一、微服务之间的调用方式在SpringCloud中微服务调用默认是用http请求,主要通过一下三种APIRestTemplate:同步httpAPIWebClient:异步响应式httpAPI第三方封装:如openfeign二、LoadBalancer替代了RibbonRibbon目前已经停止维护,新版SpringCloud(2021.x.x)用LoadBalancer替代了Ribbon。SpringCloud全家桶在SpringCloudCommons项目中,添加了SpringcloudLoadbalancer作为新的负载均衡器,并且做了兼容Nacos2021版本已经没有自带ribbon的整

es+springboot实现简单的数据增删改查,全字段检索功能

需求:实现在对数据库查询时,同时更新ES服务中指定索引的数据。若用户重建数据库,则需删除旧索引,查询数据库新数据,而后插入指定新索引中。创建索引之前,进行数据操作部分(操作数据过程中同时更新当前索引数据):点击重建索引按钮之后,进行对数据检索部分:第一步,首先了解,安装Elasticsearch,注意各个版本的对应,否则会运行失败elasticsearch:7.16.3spring-boot-starter-parent:2.3.0.RELEASE当运行之后输入http://localhost:9200/如果有返回值则说明安装成功第二步,引用ES(这里运用的RestHighLevelClien

ES之倒排索引

我们在这篇文章初识ElasticSearch,简单的了解了倒排索引的概念。计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这种建立索引的方式叫倒排索引。当数据写入ES时,数据将会通过分词被切分为不同的term,ES将term与其对应的文档列表建立一种映射关系,这种结构就是倒排索引。如下图所示:为了进一步提升索引的效率,ES在term的基础上利用term的前缀或者后缀构建了termindex,用于对term本身进行索引,ES实际的索引结构如下图所示:这样当我们