最近我们在公司内尝试用ES替换老旧的Solr, 在性能对比测试的环节, 发现ES竟然比Solr慢了非常多, 响应时间是Solr的两三倍, 然后开始各种排查, 最后发现ES的响应时间竟然随着request.size的增加呈线性增加, 这说明大部分时间都耗在了获取返回字段上面. 而我们目前在召回时并未获取很多字段, 只获取了UID(我们自己定义的一个基于docvalues列存的字段)和score. 按照ES的query-then-fetch召回模式来说, score应该是在query阶段生成, 在fetch阶段应该只需要读取UID, 而UID是基于列存的, 没有理由会随着request.size的增加而线性增长.
集群配置为：8 个 node 节点，16 核 32G，索引 4 分片 1 副本。应用程序的查询逻辑是按经纬度排序后找前 200 条文档。
当我们使用Elasticsearch时，存储成本一直是需要考虑的重要因素。在上一篇文章《Elasticsearch最佳实践：不同版本之间的存储成本对比》中，我们向大家展示了仅通过升级版本而无需进行任何调优配置，就能获得的提升效果。些数据对比清晰地表明，Elasticsearch的不断更新和优化使得仅仅升级版本就能在存储成本上带来巨大的提升。但这并非我们持续优化道路上的终点，相反，这只是开始。在本文中，我们将详细介绍我们在多个不同版本中引入的新特性，以及它们如何帮助我们持续优化存储成本。让我们一起来看看如何应用这些新特性吧！
在Lucene中索引文档时，原始字段信息经过分词、转换处理后形成倒排索引，而原始内容本身并不直接保留。因此，为了检索时能够获取到字段的原始值，我们需要依赖额外的数据结构。Lucene提供了两种解决方案：Stored Field和doc_values。
es的api除了提供了基本的curd操作外，还有两个针对批量的操作分别是： 1，批量的读取操作（mget） 2，批量的写入操作（bulk） 本篇文章先介绍mget的用法 Multi Get api 简称（mget）它允许我们一次get大量的document，与get单条数据的api get方法类似，mget查询是基于index，type（可选），id三个条件进行的，比如我们可以一次mget 50条数据，这50条数据可以是在50个不同index中，并且每一个get都可以单独指定它的路由查询信息，或者返回的字段
本文介绍的查询方法是基于ES5.2版本的，可能对其他版本不适用。其他版本请参考官网： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.2/modules-scripting-fields.html https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.2/modules-scripting-painless-syntax.html 查询字段为空的文档 curl localho
默认情况下，对字段值进行索引以使其可搜索，但不存储它们 (store)。 这意味着可以查询该字段，但是无法检索原始字段值。在这里我们必须理解的一点是: 如果一个字段的 mapping 中含有 store 属性为 true，那么有一个单独的存储空间为这个字段做存储，而且这个存储是独立于 _source 的存储的。它具有更快的查询。存储该字段会占用磁盘空间。如果需要从文档中提取（即在脚本中和聚合），它会帮助减少计算。在聚合时，具有store属性的字段会比不具有这个属性的字段快。 此选项的可能值为 false 和 true。
我们先来看一下一些常用的参数的简介，大致明白这些参数的含义，后面会对一些重要的参数做一个更加详细一些的说明。
Elasticsearch 提供了 _mget 和 _bulk API 来执行批量操作，它允许你在单个 HTTP 请求中进行多个索引获取/删除/更新/创建操作。这种方法比发送大量的单个请求更有效率。
前面两篇文章和读者讨论了Elasticsearch中文档的索引API，本文来看Get API。
最近打算写一些关于ES（elasticsearch），又名分布式搜索的的相关知识介绍，先简单介绍一下其中的数据类型，关于什么叫索引，什么叫文档，以及如何来操作都会慢慢介绍的。
Elasticsearch(以下简称ES)有个copy_to的功能，之前在一个项目中用到，感觉像是发现了一个神器。这个东西并不是像有些人说的是个语法糖。它用好了不但能提高检索的效率，还可以简化查询语句。
关键是DSL语法的编写涉及查询与聚合可以通过kibana的visualize或者devtool先测试出正确语法，然后结合python对列表、字典、除法、字符串等操作即可。下面汇总下各个算法：
Elasticsearch Mapping用于定义文档。比如：文档所拥有的字段、文档中每个字段的数据类型、哪些字段需要进行索引等。本文将先后从mapping type、mapping parameter、mapping field和mapping explosion这四个维度展开。
检查了客户的mapping 有两个timestamp字段，通过timestamp range查询报错number_format_exception、通过@timestamp range查询报错illegal_argument_exception。kibana默认是用@timestamp筛选数据的，那我们尝试把上面dsl range查询更换为@timestamp会怎么样。报错如下
如何验证存储了这些数据呢？我们可以通过一些参数，打开和关闭这些选项，并通过查询数据来验证
用于存储长文本数据。文本字段被分析为词项（terms），以支持全文搜索。您可以指定不同的分析器来处理不同语言或文本内容。
我们之前看见了在 Elasticsearch 里的 ingest node 里，我们可以通过以下 processor 的处理帮我们处理我们的一些数据。它们的功能是非常具体而明确的。那么在 Elasticsearch 里，有没有一种更加灵活的方式可供我们来进行编程处理呢？如果有，它使用的语言是什么呢？
注意：search_type,request_cache和allow_partial_search_results这三个参数，必须查询url级别的参数(query str-ing parameters),如果使用Rest low Le-vel API时需要特别留意。
本文将详细介绍Elasticsearch Index Monitoring监控命令之Index Stats API。
最近知识星球里几个问题都问到了 doc values、store field、fielddata 等的概念。
链接: https://pan.baidu.com/s/1Tut2CcKoJ9-G-HBq8zexMQ 提取码: v75v
Elasticsearch 是为你的用户提供无缝搜索体验的不可或缺的工具。 在最近的 QCon 会议上，我遇到了很多的开发者。在他们的系统中，Elastic Stack 是不可缺少的工具，无论在搜索，可观测性或安全领域，Elastic Stack 都发挥着巨大的作用。我们在手机中常见的应用或者网站上的搜索基本上有用 Elastic Stack 的影子。Elastic Stack 凭借其快速、准确和相关的搜索结果，它可以彻底改变用户与你的应用程序交互的方式。 但是，为确保你的 Elasticsearch 部署发挥最佳性能，监控关键指标并优化各种组件（如索引、缓存、查询和搜索以及存储）至关重要。 在这篇内容全面的博客中，我们将深入探讨调整 Elasticsearch 以最大限度发挥其潜力的最佳实践和技巧。 从优化集群健康、搜索性能和索引，到掌握缓存策略和存储选项，本博客涵盖了很多方面的内容。 无论你是经验丰富的 Elasticsearch 专家还是新手，遵循一些最佳实践以确保你的部署具有高性能、可靠和可扩展性都非常重要。
Lucene 的 stored fields 主要用于行存文档需要保存的字段内容，每个文档的所有 stored fields 保存在一起，在查询请求需要返回字段原始值的时候使用。Elasticsearch（ES） 一些内置的字段默认开启了 store 属性，例如 _id、_source 字段。_id 字段用于标识文档，不能关闭。 _source 字段保存原始的文档 json 内容，可以关闭。用户定义的其它字段需要在 ES 的 mapping 中显示设置 field 的 store 属性为 true，该字段才会被 store。在查询的时候返回该字段的原始值。设置方法请参考：
官方文档：https://whoosh.readthedocs.io/en/stable/ pypi：https://pypi.python.org/pypi/Whoosh/#downloads
除了直接配置MapReduce压缩功能外，Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性。
1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 2）数据采用LZO压缩，减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。 3）创建分区表，防止后续的全表扫描，在企业开发中大量使用分区表。 4）创建外部表。在企业开发中，除了自己用的临时表，创建内部表外，绝大多数场景都是创建外部表。
1.将下载下来的solr4.6的dist文件夹下的solr-dataimporthandler-4.6.0.jar和solr-dataimporthandler-extras-4.6.0.jar放入tomcat该路径下：F:\solr\tomcat7.0.27\webapps\solr\WEB-INF\lib
GET API是Elasticsearch中常用的操作，一般用于验证文档是否存在；或者执行CURD中的文档查询。与检索不同的是，GET查询是实时查询，可以实时查询到索引结果。而检索则是需要经过处理，一般默认是1秒钟吧...才能搜索到。合理利用这些方法，可以更灵活的使用Elasticsearch。 更多内容参考ELK教程 阅读这篇文档，发现自己对很多地方不是很理解。比如存储机制、版本维护等等。暂时先做为阶段性的学习吧...后续更新在回来补补.... 查询样例 Get API允许基于ID字段从Elast
Hive针对于数据管理操作，提供了类SQL语言HQL，在Hadoop生态当中，Hive定位为数据仓库工具，对于数据的各种操作，也就是使用HQL来完成。而HQL查询，可以分为DDL和DML两个部分来掌握。今天的大数据开发学习分享，我们就先来讲讲Hive DDL操作入门。
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’， 这里指定表存储中列的分隔符，默认是 \001，这里指定的是逗号分隔符，还可以指定其他列的分隔符。
Hive的Join的文档说明地址： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%2BJoins 以下为两个测试数据表建表语句： MySQL use test; DROP TABLE IF EXISTS table1; create table table1( student_no bigint comment '学号', student_name string comment '姓名' ) COMMENT 'test 学生信
倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”，是一种索引数据结构。倒序索引在“内容”和存放内容的“位置”之间的映射，其目的在于快速全文索引和使用最小处理代价将新文件添加进数据库。通过倒序索引，可以快速根据“内容”查到包含它的文件。这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中，倒排索引有两种不同的索引形式：
Martin Heller写的这篇文章《What is SQL? The lingua franca of data analysis》，介绍了SQL、关系型数据库的基础知识，包括发展历史、SELECT、JOIN、存储过程等，虽然是英文，但单词较简单，算科普了。
API文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs.html Index API 索引API
用户在hive上建external表，建表的同时指定hdfs路径，在数据拷贝到指定hdfs路径的同时，也同时完成数据插入external表。
1.1） CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
将 whoosh 库 下面的 whoosh_backend.py（该文件路径为 python路径/lib/python3.5/site-packages/haystack/backends/whoosh_backend.py）拷贝到 app下面，并重命名为 whoosh_cn_backend.py，例如blog/whoosh_cn_backend.py。修改的内容如下：
节点: 一个节点是集群中的一个服务器,由一个名字来标识，默认是一个随机的漫画角色的名字
ClickHouse是最近比较火的一款数据库，似乎在公有云用户的使用场景上和Elasticsearch有一定的重合。特别是在一些基于日志的业务数据的分析场景，ClickHouse拥有高压缩率、高速查询的特性，受到不少心急火燎的用户的青睐。本文，针对存储效能这个场景来对比一下ES和CK的表现。
Hive基础07、Hive引入Map 1、建表语句 创建一个成绩表，记录学生的各个科目成绩： 英文关键字解析： 1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表，如果库中已有相同名的表，则抛出异常； 用户可以使用 IF NOT EXISTS 选项来忽略此异常。 2、EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表（默认创建内部表）。外部表在建表的同时必须指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive在创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，
Hive的存储格式有六种：AVRO、ORC、PARQUET、RCFILE、SEQUENCEFILE、TEXTFFILE
上一篇文章中，我们看了get在es的实现过程，虽只是一个简单的单条查询，但看起来实现却非常之复杂。纠其原因，是我们围绕了太多外围的东西讲了，而其核心则无外乎三点：1. 定义id对应的机器节点；2. 查找真正的docId；3. 查找docId对应的field信息；
4）创建外部表。在企业开发中，除了自己用的临时表，创建内部表外，绝大多数场景都是创建外部表。
到现在，我们已经学会了基本数据结构、数组、map、struct结构体的引入了，基本的数据类型已经完成，后面咱们就要进行各种操作以及查询了。
注：lines terminated这里很明显就是使用【\n】代表换行，collection items数组之间使用【,】。
这里创建了表page_view,有表的注释，一个字段ip的注释，分区有两列,分别是dt和country。ROW FORMAT DELIMITED关键字，是用来设置创建的表在加载数据的时候，支持的列分隔符。不同列之间用一个\001分割,
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