开箱即用的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性，独有高性能自研内核、自治索引、集群巡检等优势能力，轻松构建日志分析、信息检索、数据分析等业务。
众所周知，腾讯云Elasticsearch（简称ES）是一款分布式搜索引擎，可以帮助开发者构建高性能、可伸缩的搜索应用，同样它是基于ES开发的一款托管式搜索引擎服务，具有全托管式部署、高可用性、自动化运维等特点。
12月14日，Elastic与腾讯云合作三周年线上峰会圆满落幕，此次峰会以“开放共赢，重塑搜索的力量”为主题，汇聚了众多优秀的技术专家、企业大咖，双方共话合作历程，探讨未来的业务发展。Elastic公司创始人兼CTO Shay Banon、渠道及生态联盟全球VPScott Musson 与腾讯云副总裁 黄世飞、腾讯云副总裁 刘煜宏、腾讯云副总裁 陈平出席峰会。 会上，鉴于腾讯云在Elasticsearch开源领域的卓越贡献，Elastic中国区合作伙伴联盟高级总监 张昱代表Elastic公司为腾讯云颁发20
我们在之前的文章，《浅谈Elasticsearch Serverless设计与选择》 中提到过，云上许多数据存储和分析应用正在向 Serverless 模式进行转变。Serverless 是对专有的、需要自管理的集群模式的一种极大补充，特别是对于需要灵活应对需求和负载的变化又不希望预付服务器租赁费用，同时，又期望能够减少运维和管理成本的企业来说，Serverless 不仅便宜，而且更适合快速的构建业务和将产品推向市场，并提供更大的容错性和更低的试错成本。
Elastic 中国开发者大会将于2022年1月8号在深圳举行，腾讯云作为战略赞助商加盟大会。举办开发者大会的目的是为中国广大的 Elasticsearch 开发者提供一个技术交流和学习切磋的地方，汇集业界众多的成功案例，集思广益，发散思维，促进社区和行业的进步。 关于腾讯云 Elasticsearch Service 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性、独有高性能自研内核、QQ 分词、集群巡检、一键升级等优
腾讯云是Elastic在中国主要的云厂商合作伙伴，在腾讯云上也有提供Elasticsearch的SaaS服务。其名称为Elasticsearch Service（ES）。以下是腾讯云上的产品介绍：
再来了解一下ES Serverless的概念，其实ES Serverless是一种基于云计算的无服务器搜索引擎，它结合了Elasticsearch（ES）和无服务器架构的优势，为使用者提供了一种简单、弹性、低成本的搜索解决方案。另外，ES Serverless无需自行管理和维护基础设施，使用者只需专注于数据索引和查询方面，无需担心服务器部署和扩展等问题，可以说给使用者节省了大量的精力和物力。
企业运营过程中，我们经常遇到因突发事件或需求变动需要快速构建未预定资源的情况。在这些情况下，由于缺乏充分准备和可供判断的信息，构建所需资源通常会花费大量时间。而在无法准确预测的情境下，误差可能导致资源不足或大幅度浪费。
5月22日，在腾讯举办的全球数字生态大会上，腾讯云与Elastic签署战略合作协议，将在产品、技术、生态三个维度展开合作，携手打造云端大数据实时搜索的企业服务。Elastic创始人，首席执行官Shay Banon，全球副总裁Craig Griffin、腾讯云副总裁王龙、腾讯云战略合作总经理庆雪辉出席了签约仪式。双方的战略合作将基于Elastic领先的大数据搜索产品和腾讯云在云计算和大数据领域卓越的技术能力，结合腾讯云覆盖全行业的企业客户，进一步提高双方的市场竞争力和品牌影响力，促进彼此业务发展。
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腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性、独有高性能自研内核、QQ 分词、集群巡检、一键升级等优势能力，引入极致性价比的腾讯自研星星海服务器。助您轻松管理和运维集群，高效构建日志分析、运维监控、信息检索、数据分析等业务。
首先，来了解一下Elasticsearch，它是一个分布式可扩展高实时的搜索和分析引擎，可以很轻松的让高量级数据具有搜索分析和探寻能力，其自身的水平伸缩性可以让数据在生产环境下具有更高价值。
在前面的第一节，我们讲到了ELK平台，提到了ELK能够被各种公司用来搭建自己的大数据日志分析平台。ELK平台的核心产品均隶属于Elastic.co公司名下。Elastic作为一家开源公司，有大量开源社区粉丝和用户推动Elastic产品快速发展。Elastic与社区中的小伙伴和开发者共享开发模式，才打造出Elastic这样的世界一流产品。说了这么多，那我们去Elastic中国官网去获取更多的资源吧。这里说一下：以后Elasticsearch统称为ES。官方链接 ：https://www.elastic.co/cn/
最近腾讯云推出了【玩转腾讯云】征文活动，为响应号召，皮皮兴致满满的来参加活动。点开腾讯云产品网页，被里边的产品惊艳到了，只要是你实名认证通过后，就可以免费试用腾讯云产品，过过“云”瘾。这里给大家盘点23款热门的腾讯云产品，一起来看看吧~
在大数据时代，Elasticsearch 作为一款强大的搜索和分析引擎，被广泛应用于各种场景。无论是实时日志分析、全文搜索还是复杂数据的实时处理，Elasticsearch 都能胜任。
从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是云端全托管海量数据检索分析服务，拥有高性能自研内核，集成X-Pack。ES 支持通过自治索引、存算分离、集群巡检等特性轻松管理集群，也支持免运维、自动弹性、按需使用的 Serverless 模式。使用 ES 您可以高效构建信息检索、日志分析、运维监控等服务，它独特的向量检索还可助您构建基于语义、图像的AI深度应用。
上一章节，我们从0开始搭建了一个基于腾讯云ES集群的日志分析系统，并通过Kibana图形化工具进行了可视化展示。我们模拟了Logstash收集业务系统的日志并将数据同步到了腾讯ES集群。同时我们也知道Elasticsearch 的几个应用场景。那么今天我就带大家来实现它的第二个常用场景 搜索服务。我们用的框架是：腾讯云 ES+SCF 快速构建搜索服务
搜索服务广泛地存在于我们身边，例如我们生活中用的百度，工作中用的wiki搜索，淘宝时用的商品搜索等，这些场景的数据具有数据量大、结构化、读多写少等特点，而传统的数据库的事务特性在搜索场景并没有很好的使用空间，并且在全文检索方面速度慢（如like语句）。因此，Elasticsearch应运而生。
本文会在腾讯云容器服务上面构造微服务基础小项目， 通过搭建ELK集群，实现利用Logstash 采集Nginx日志，收纳及利用kibana展示的功能。
Elastic 监控管理解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力，可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。
腾讯云人工智能产品提供计算机视觉、智能语音等人工智能技术，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
集群就是多个node统一对外提供服务。这样，就避免了单节点故障带来的服务的中断，保证了服务的高可用，同时，也因为多台节点的协同运作，提高了集群服务的计算能力和吞吐量。ES服务在实际应用中也是以集群的方式存在着。首先我们看一张典型的集群架构图：
在项目中，或者开发过程中，出现bug或者其他线上问题，开发人员可以通过查看日志记录来定位问题。通过日志定位 bug 是一种常见的软件开发和运维技巧，只有观察日志才能追踪到具体代码。在软件开发过程中，开发人员会在代码中添加日志记录，以记录程序的运行情况和异常信息。当程序出现问题时，就可以通过日志检索来定位。所以搭建一个高性能日志系统或者便捷查询的日志系统是十分重要的。
Cerebro 是以前的 Elasticsearch 插件 Elasticsearch Kopf 的演变(https://github.com/lmenezes/elasticsearch- kopf) – 这不适用于 Elasticsearch 版本5.x或更高版本，这是由于删除了 site plugins。
本教程向您展示如何将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件。 想象一下，您想要在 Excel 中打开一些 Elasticsearch 中的数据，并根据这些数据创建数据透视表。 这只是一个用例，其中将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件将很有用。
简单来说，我们的目标是帮助每个人更快地找到所需内容，从需要通过内网获取文档的员工，到在网上购物寻找适合自己鞋子的客户。但从更技术的角度来说，大致描述如下：
前面我们讲到，ES是一款高可用、分布式的搜索分析存储引擎。那么这么一款软件本身已经非常强大，唯一的问题是什么呢？就是ES并不具备自身管理的功能，它必须要借助相应的API来管理维护。而ES本身就提供了丰富的RestAPI 对外提供服务。我们只需要操作这些ES提供的API我们就能够管理ES服务器。从而达到我们的CRUD的需求。那么针对这些API我们发现了一些非常好用的基于ES开发的一些第三方插件。通过这些插件可以非常方便快捷去管理ES。今天我们就推荐几款常用的ES插件：
在实际的使用中，数据并不总是干净的。 根据产生方式的不同，数字可能会在 JSON 主体中呈现为真实的 JSON 数字，例如 5，但也可能呈现为字符串，例如 “5”。 或者，应将应为整数的数字呈现为浮点数，例如 5.0，甚至是 “5.0”。
Elasticsearch的第一个版本于 2010 年作为分布式可扩展搜索引擎发布，允许用户快速搜索并获得关键见解。十二年的发展和超过 65,000 次提交后，Elasticsearch 继续为用户提供久经考验的解决方案，以解决各种搜索问题。得益于 1,500 多名贡献者（包括数百名 Elastic 全职员工）的努力，Elasticsearch 不断发展以应对搜索领域出现的新挑战。
请求的大小（size）越大，结果将越准确，但计算最终结果的成本也将越高（这两者都是由于在分片级别上管理的优先级队列更大，并且节点和客户端之间的数据传输也更大）。
在这之前，我并不是很了解Elasticsearch，也是偶然看文章的时候刷到Elasticsearch一词，但并没有深究，仅仅知道有这么个东西存在，它可以来做搜索的，今天借着ES三周年活动来了解一下。
Elasticsearch也简称为ES，其实就是一个实时搜索和分析引擎，它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎，它自身可扩展性非常好，可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的，之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，进而让全文搜索成为一个简单的操作。
腾讯云ES目前已经提供了多可用区部署，即支持同地域跨机房的高可用容灾方案，满足了绝大多数客户的需求。但是依然会有部分客户希望进一步提升容灾级别，能够做到跨地域容灾。随着腾讯云ES双网卡功能的发布，使得跨地域容灾成为可能。接下来我将介绍下腾讯云ES实现跨地域容灾的详细步骤。
您可以将自定义节点属性用作感知属性，以使 Elasticsearch 在分配分片时考虑物理硬件配置。 如果 Elasticsearch 知道哪些节点在同一台物理服务器上，在同一机架中或在同一区域中，则它可以分发主分片及其副本分片，以最大程度地减少发生故障时丢失所有分片副本的风险。
6月26日下午，以“数字媒体领域的云端技术创新与实践”为主题的2021 腾讯云Techo Hub技术巡回活动第三站在长沙盛大开启。 湖南融链科技有限公司CEO李颖悟老师，湖南知名数字媒体芒果TV 技术总监潘建波老师，与多位腾讯云专家，共同探讨了数字媒体背后的创新技术，重点分享了 GPU 云服务器、云原生数据库、云开发、大数据、音视频等技术的解析和实践。
“使用腾讯云 Elasticsearch Service（ES） 服务，微盟能够快速构建日志分析、应用搜索、APM 追踪、异常监控、BI 分析等各类业务，提高云端商业服务的竞争力。” ——微盟集团运维部资深运维工程师 体验，已经成为一种新的消费时尚。Z 世代年轻人购物焦点不再只是好和省，而是融合了信息度、愉悦感的全新体验。微盟，中国企业云端商业及营销解决方案的领军者，企业精准营销服务提供商，正通过科技创新驱动商业革新，帮助300万+商家高效链接消费者并实现最好的体验经营。 一、深耕触点场景，链接 B 端和
Elasticsearch 通常用于为字符串，数字，日期等类型的数据建立索引。但是，如果要直接为 .pdf 或 .doc 等文件建立索引并使其可搜索该怎么办？在 HCM，ERP 和电子商务等应用程序中有这种实时用例的需求。
最近比较流行的段子是调侃搜狗CEO王小川，说他终于可以找女朋友了，因为之前王小川曾说过，搜狗不上市，就不找女朋友，搜狗终于宣布要赴美IPO了。 王小川最出名的是三级火箭理论，所谓的三级火箭，相信很多人都有所耳闻，依靠输入法的优势，提高浏览器的安装量，进而向用户推销自家的搜索引擎，然并卵，这个理论和绑定流氓软件的思路差不多。其实搜狗之所以能活下来，依靠的是腾讯的加持，包括QQ浏览器，以及移动端的微信一系列APP的流量导入。 不说搜狗，讲讲搜狗干的活，就提到了很有意思的东西，搜索。不得不说，这个东西牛逼，成就了
这里的 input 可以支持多个 input，同时多个 worker 可以处理 filter 及 output:
随着搜索引擎技术的不断发展，我们对于查询的需求也日益提高。传统的关键词搜索已经无法满足用户对于查询准确性和效率的要求。为此，我们引入了语义搜索技术。通过使用先进的自然语言处理（NLP）技术，语义搜索能够更好地理解用户的查询意图，并返回更相关的搜索结果。而随着机器学习技术的持续发展，特别是chatGPT等生成式大模型的火爆，一个新的技术方向应运而生 —— RAG。
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
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