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    我是解压运行后弹出这个 这是我的java版本 该如何解决问题啊?
    29那天 1-19
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    现在有一个需求如下: 一条数据有article_id,year,title,version 四个字段 其中如果多个文章共用一个article_id的时候, 在搜索的时候返回命中数据中version 最高的那一条 同时还需要对返回的聚合后的数据进行分页列表展示 | 然后对展示的列表中的year需要进行二次的聚合分组,且因为数据比较多,聚合分组后需要有分页和搜索功能 这个应该怎么实现 现在已有第一部步的代码: 先对article_id进行聚合 然后使用了top_hits取最大的一条,用buckert_sort实现了分页能力 剩下的
    29那天 1-19
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    请问下吧友 比如有5台虚拟机 3台性能好 64核256g 2台性能不好 16核64g 这种集群会不会由于两台配置太差造成性能不稳定 如何调整
    29那天 1-17
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    发现一个现象。 在es 6.2.3版本: 过程:中对geo_shape 的lineString类型做交点查询,总是会出现不准确的想象。我们代码里面是根据传进来的经纬度【lng,lat】和【0,lat】做一条水平线L,然后拿L线与我们索引里面的围栏数据【(lng,lat)。。。(lng,lat)】-geo_shape类型 做交点查询。 结果:可以得到根本会相交的围栏数据。 在es 7.8.1版本: 过程一致,查询语句也是一致,数据也一致。 结果:正常相交的围栏数据才会被查出。 问题点:这个是因为6.2.3的g
    29那天 1-17
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    elasticsearch 最新版的自动补全代码怎么写?
    29那天 1-17
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    elasticsearch7.13.0版本的data-streams如何导入导出数据,有两套ES集群环境,使用elasticdump命令尝试从集群1导入data-streams的数据到集群2,报错:index request with op_type=index and no if_primary_term and if_seq_no set targeting backing indices is disallowed, target corresponding data stream [test-stream] instead。请各位大佬指点迷津,怎样才可以导入导出data-streams的数据
    29那天 1-17
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    大佬们,ES用三台服务器做集群比单台同配置的服务器,对检索和写入的效率提升大吗? 如果大的话,能提升大概几倍的效率? 求各位大佬解答
    29那天 1-17
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    我想项目初始化的时候去创建一个index_template,但是现在创建这个每次都用kibana操作,能在java里面创建吗,有什么注解,还是resttTemplate有什么方法提供吗? 在线等,求
    29那天 1-17
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    7.x版本及以上默认集成JDK,无需自行安装 2. 从elasticsearch官网下载最新版本的Elasticsearch 我下载的ES为 elasticsearch-7.6.2-windows-x86_64.zip 3. 解压到你喜欢的目录 4. 如果你的电脑或服务器内存较小,可以调一下 jvm 的 head大小, 4.1 打开 config/jvm.options 4.2 找到以下内容并修改 -Xms1g -Xmx1g 其中 Xms 表示 heap 的初始大小,Xmx 表示 heap 的最大大小,修改的时候保持相同即可。如: -Xms512m -Xmx512m 注意,不要调得太小,即使你几乎不存东西,因为后面安装 IK分词器需要一
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    这个课程老师讲的很细腻,很不错呢,现在学完了,分享有缘人,在二楼下
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    网盘分享: 链接:https://pan.baidu.com/s/116oRneE4Dkw6VNxScWfibQ?pwd=moqe
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    老师讲的很细,课件规划也很好,现在学完了,分享有缘人 数组☞(lxx88502) 是有序的元素序列。[1]若将有限个类型相同的变量的集合命名,那么这个名称为数组名。组成数组的各个变量称为数组的分量,也称为数组的元素,有时也称为下标变量。用于区分数组的各个元素的数字编号称为下标
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    elasticsearch 同步 sqlserver 数据库数据有成熟的方案吗
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    哪位大佬有ik的电商词库啊,求分享
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    例如有字段是 title url type ,根据url聚合统计了数量后,怎么得到聚合后除url以外的其他字段呢
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    亿级在线实时动态规则运营系统(V2架构)课程分享,2022年8月完结新课
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    CDH6.3集群添加ES-HADOOP插件后,insert into ES外部表提示缺少类,怎么解决。
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    Shay Banon在2004年创造了Elasticsearch的前身,称为Compass。在考虑Compass的第三个版本时,他意识到有必要重写Compass的大部分内容,以“创建一个可扩展的搜索解决方案”。因此,他创建了“一个从头构建的分布式解决方案”,并使用了一个公共接口,即HTTP上的JSON,它也适用于Java以外的编程语言。Shay Banon在2010年2月发布了Elasticsearch的第一个版本。
    亿企云 6-22
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    亲爱的elasticsearch吧的吧友们:大家好! @亿企云 为本吧吧主候选人得票最多者,共计1张真实票数,根据竞选规则,官方最终批准其成为本吧正式吧主。公示期三天。 吧主上任后,请严格遵守吧主协议 https://tieba.baidu.com/mo/q/newapply/rule?from=task,履行吧主义务,积极投身本吧的发展建设,也请广大吧友进行监督。如出现违规问题,请至贴吧反馈中心进行反馈或者投诉http://tieba.baidu.com/pmc/reportBazhu
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    申请人:@亿企云 申请感言:Elasticsearch贴吧Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,为更多用户简化流程,希望可以加入这个大家庭,更好的服务用户。
    亿企云 6-13
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    Elasticsearch应用场景(智云盈嘉) Elasticsearch全文搜索 Elasticsearch提供了全文搜索的功能,适用于电商商品搜索、App搜索、企业内部信息搜索、IT系统搜索等。 例如当您运营一个提供客户检索商品的在线电子商城的时候,可以使用Elasticsearch来存储整个商品的目录和库存,并且为客户提供检索和自动推荐的功能。 Elasticsearch日志分析 复杂的业务场景通常会产生繁杂多样的日志,如Apache Log、System Log、MySQL Log等,往往很难从繁杂的日志中获取价值,却要承担其
    亿企云 6-11
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    Shay Banon在2004年创造了Elasticsearch的前身,称为Compass。在考虑Compass的第三个版本时,他意识到有必要重写Compass的大部分内容,以“创建一个可扩展的搜索解决方案”。因此,他创建了“一个从头构建的分布式解决方案”,并使用了一个公共接口,即HTTP上的JSON,它也适用于Java以外的编程语言。Shay Banon在2010年2月发布了Elasticsearch的第一个版本。
    亿企云 6-7
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    Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。Elasticsearch是分布式的,这意味着索引可以被分成分片,每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片,并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。相关数据通常存储在同一个索引中,该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引,就不能更改主分片的数量。
    亿企云 6-7
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    Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案,称为“Elastic Stack”(以前称为“ELK stack”)。
    亿企云 6-7
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    Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性,能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤,首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中,再通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据,当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名,打分,再将返回结果呈现给用户。
    亿企云 6-7
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    Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。官方客户端在Java、.NET(C#)、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其
    亿企云 6-7
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    怎么7.0用RestHighLevelClient,到了8.0又换了Elasticsearch Java API Client,优势提升的很大吗?
    双2双123 9-29
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    可以简记为: l 一个创新(NLP); l 一个增强(向量检索); l 两个简化(安全和 AWS 集成); l 一个不变(为更大规模数据提供更快速度检索的初心不变)。 2.1 一个创新:新增了对自然语言处理模型 NLP 的原生支持。 Elasticsearch 始终是执行 NLP 的理想之选,但过去它需要在 Elasticsearch 之外进行一些处理,或编写一些相当复杂的插件。在 8.0 版中,用户现在可以直接在 Elasticsearch 中执行命名实体识别、情感分析、文本分类等,而无需使用额外的组件或
    亿企云 5-21
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    数组☞(itdaxue)是有序的元素序列。[1]若将有限个类型相同的变量的集合命名,那么这个名称为数组名。组成数组的各个变量称为数组的分量,也称为数组的元素,有时也称为下标变量。用于区分数组的元素的数字编号称为下标
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    Cluster:集群,由一个或多个Elasticsearch节点组成。 Node:节点,组成Elasticsearch集群的服务单元,同一个集群内节点的名字不能重复。通常在一个节点上分配一个或者多个分片。 Shards:分片,当索引上的数据量太大的时候,我们通常会将一个索引上的数据进行水平拆分,拆分出来的每个数据库叫作一个分片。在一个多分片的索引中写入数据时,通过路由来确定具体写入那一个分片中,所以在创建索引时需要指定分片的数量,并且分片的数量一旦确定就不
    亿企云 5-20
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    Elasticsearch 提供的首个近似聚合是cardinality 度量。它提供一个字段的基数,即该字段的distinct或者unique值的数目。它是基于HLL算法的。 HLL 会先对我们的输入作哈希运算,然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到基数。 其特点是:可配置的精度,用来控制内存的使用(更精确 = 更多内存); 小的数据集精度是非常高的;我们可以通过配置参数,来设置去重需要的固定内存使用量。 无论数千还是数十亿的唯一值,内存使用量只与你配置的
    亿企云 5-18
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    elasticsearch如何联合索引查询? 所以给定查询过滤条件 age=18 的过程就是先从term index找到18在term dictionary的大概位置,然后再从term dictionary里精确地找到18这个term,然后得到一个posting list或者一个指向posting list位置的指针。 然后再查询 gender=女 的过程也是类似的。 最后得出 age=18 AND gender=女 就是把两个 posting list 做一个“与”的合并。 这个理论上的“与”合并的操作可不容易。 对于mysql来说,如果你给age和gender两个字段都建立了索引,查询的时候只会
    亿企云 5-7
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    经过一系列操作,终于可以开始操作 Elasticsearch 了,Elasticsearch 中的 API 遵循了 REST 风格,利用其提供的 REST API 可以管理索引,更改实例参数,检查节点和集群状态,并且对索引中的文档数据数据进行 CRUD 操作。 2.1 操作 index 索引相当于数据库,所以我们先来学习一下索引的基本操作。 (1)创建 index 创建索引一般使用 PUT 方法: PUT /my-index-001 如果有定义 mapping,则可以在创建索引的同时带上 mapping: PUT /my-index-002{ "mappings": { "properties": {
    亿企云 5-6
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    cluster:代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。 shards:代表索引分片,es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个,分布到不同的节点
    亿企云 5-1
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    Shay Banon在2004年创造了Elasticsearch的前身,称为Compass。在考虑Compass的第三个版本时,他意识到有必要重写Compass的大部分内容,以“创建一个可扩展的搜索解决方案”。 因此,他创建了“一个从头构建的分布式解决方案”,并使用了一个公共接口,即HTTP上的JSON,它也适用于Java以外的编程语言。Shay Banon在2010年2月发布了Elasticsearch的第一个版本。 Elasticsearch BV成立于2012年,主要围绕Elasticsearch及相关软件提供商业服务和产品。 2014年6月,在成立公司18个月
    亿企云 5-1
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    这是专门做应用服务的公司,服务应用平台包含了Elastic(Elasticsearch)、ELK Stack(ES)、RPA等平台。
    亿企云 5-1

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