Elasticsearch中的Mapping映射Mapping为index中的文档创建的数据结构和相关配置，称为Mapping映射。 精确匹配与全文搜索ES对不同的类型有不同的存储和检索方式 exact value： 精确匹配（如date），在索引的分词阶段, 会将整个value作为一个关键词建立到倒排索引中。 full text 全文检索（如text），对值进行拆分词语后（分词）进行匹配，也可以通过缩写、时态、大小写、同义词等进行匹配 ES自动创建映射我们在插入数据的时候，如果不指定映射，ES会自动帮我们创建映射。 插入数据 1234567891011121314151617181920212223PUT /website/_doc/1{ "post_date": "2019-01-01", "title": "my first article", "content": "this is my first article in this website&q ...

ElasticSearch学习02操作ElasticSearch入口是直接用Kibana的Dev进行操作 安装kibana直接下载安装kibana Kibana 7.10.0 | Elastic 编辑/config/kibana.yml 123456789server.host: node1server.port: 5601elasticsearch.hosts: ["http://node1:9200"]kibana.index: ".kibana"elasticsearch.username: "elastic"elasticsearch.password: "123456" 这里有个问题 通过keystore配置加密的用户名密码信息时候发现报错 FATAL Error: [config validation of [elasticsearch].password]: expected value of type [string] but got [number] 查证得知kibana官方不允许在 ...

ElasticSearch学习Elasticsearch简介 Elasticsearch（简称ES）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。注意，Lucene 只是一个库。想要发挥其强大的作用，你需使用 Java 并要将其集成到你的应用中。 Lucene 非常复杂，你需要深入的了解检索相关知识来理解它是如何工作的，就跟学习 springmvc 之前先从 servlet 开始，繁琐复杂的工作，Solor、Elasticsearch 应由而生， 其使用 Java 编写并使用 Lucene 来建立索引并实现搜索功能，但是它的目的是通过简单连贯的 RESTful API 让全文搜索变得简单并隐藏 Lucene 的复杂性。 Elasticsearch安装部署安装虚拟机 官网的VMwareWorkstation安装包(附激活码)收集地址 https://github.com/201853910/VMwareWorkstation 安装过程省略 安装镜像 本次使用的系统为 Cent ...

Logstash学习_基础任务 1.理解logstash在ELK中的“位置”：数据清洗与格式化，也可以作为收集器，使用java编写，较为重量级，丰富的插件，具有较强的处理能力（https://www.elastic.co/guide/en/logstash/6.8/introduction.html） 2.logstash安装（使用tar压缩包安装，不需要安装java环境）https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.10/installing-logstash.html#installing-binary 3.认识config目录下的jvm.options的内容：修改Xmx和Xms值适合自己的虚拟机或服务器；了解logstash.yml和pipeline.yml，两个文件分别是logstash的主配置文件和加载配置文件的配置（类似filebeat，但logstash正式的启动方式原本就具备配置文件的加载文件，但启动动态加载需要在logstash.yml里面配置）；pipeline.yml里面写的是每一个外部的配置文件和指定多少个线程，当这两个 ...

Filebeat学习Filebeat简介Filebeat 是使用 Golang 实现的轻量型日志采集器，也是 Elasticsearch stack 里面的一员。本质上是一个 agent ，可以安装在各个节点上，根据配置读取对应位置的日志，并上报到相应的地方去。 Filebeat 并不依赖于 ElasticSearch，可以单独存在。我们可以单独使用Filebeat进行日志的上报和搜集。filebeat 内置了常用的 Output 组件, 例如 kafka、ElasticSearch、redis 等，出于调试考虑，也可以输出到 console 和 file 。我们可以利用现有的 Output 组件，将日志进行上报。 Filebeat带有内部模块（auditd，Apache，Nginx，System和MySQL），可通过一个指定命令来简化通用日志格式的收集，解析和可视化。 当启动 Filebeat 时，它会启动一个或多个输入，这些输入会在您为日志数据指定的位置中查找。对于 Filebeat 定位的每个日志，Filebeat 都会启动一个收割机。每个harvester 读取单个日志以获取新 ...

Jetbrains全家桶 最新版本激活方式(2022)一、下载 去官网直接下载IntelliJ IDEA、PHPStorm、PyCharm等你要你使用的软件最新版然后直接安装： https://www.jetbrains.com/ 安装完先不要打开 二、准备使用的工具 打开网址https://jetbra.in/s 下载网页上方的ja-netfilter-all.zip 在上面的网站上复制你所需要的临时激活码 三、开始激活 将刚刚的ja-netfilter-all.zip文件解压到JB软件的安装目录(其实可以是任意位置, 最好还是解压的安装目录吧) 打开/scripts文件夹 完事了 进去就可以直接用了 四、后话 如果你只是进行简单的编程玩玩而已的话 其实JB系列的免费社区版完全够用 旧版的其实不用怎么麻烦（2021.1.3左右之前），还是直接用30天重置插件就行了

浅谈OLTP和OLAP的区别二者概念OLTP（on-line transaction processing）为联机事务处理。 OLAP（On-Line Analytical Processing）为联机分析处理。 简单来说，OLTP是做事务处理，OLAP是做分析处理。 在数据库的操作层面来看，OLTP主要是对数据的增删改，侧重实时性，OLAP是对数据的查询，侧重大数据量查询。 场景和应用的区别 实时性要求不同：OLTP实时性要求高，OLTP 数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务。OLAP的实时性要求不是很高，很多应用顶多是每天更新一下数据。 数据量不同：OLTP数据量不是很大，一般只读/写数十条记录，处理简单的事务。OLAP数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大。 用户和系统的面向性不同：OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理。OLAP是面向市场的,用于数据分析。 数据库设计不同：OLTP采用实体-联系ER模型和面向应用的数据库设计。OLAP采用星型或雪花 ...

为什么集群节点都是奇数个我们平时可以看到的zk集群基本上都是奇数个, 这里主要是有两个原因. 节约资源在容错能力相同的情况下，奇数台更节省资源。 leader选举，要求 可用节点数量 > 总节点数量/2 。注意 是 > , 不是 ≥。 例 : 假如zookeeper集群1 ，有3个节点，3/2=1.5 , 即zookeeper想要正常对外提供服务（即leader选举成功），至少需要2个节点是正常的。换句话说，3个节点的zookeeper集群，允许有一个节点宕机。 假如zookeeper集群2，有4个节点，4/2=2 , 即zookeeper想要正常对外提供服务（即leader选举成功），至少需要3个节点是正常的。换句话说，4个节点的zookeeper集群，也允许有一个节点宕机。 那么问题就来了， 集群1与集群2都允许1个节点宕机的容错能力，但是集群2比集群1多了1个节点。在相同容错能力的情况下，本着节约资源的原则，zookeeper集群的节点数维持奇数个更好一些。 防止脑裂集群的脑裂通常是发生在节点之间通信不可达的情况下，集群会分裂成不同的小集群，小集群各自选出自己 ...

大数据调度平台oozie、azkaban、dolphinscheduler对比 DolphinScheduler Azkaban Oozie 定位 解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系 为了解决Hadoop的任务依赖关系问题 管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统 任务类型支持 支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process command、HadoopShell、Java、HadoopJava、Pig、Hive等，支持插件式扩展 统一调度hadoop系统中常见的mr任务启动、Java MR、Streaming MR、Pig、Hive、Sqoop、Spark、Shell等 可视化流程定义 所有流、定时操作都是可视化的，通过拖拽来绘制DAG,配置数据源及资源，同时对于第三方系统，提供api方式的操作。 通过自定义DSL绘制DAG并打包上传 配置相关的调度任务复杂，依赖关系、时间触发、事件触发使用xml语言 ...

Datax与Sqoop的优缺点sqoop主要特点1、可以将关系型数据库中的数据导入hdfs、hive或者hbase等hadoop组件中，也可将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中； 2、sqoop在导入导出数据时，充分采用了map-reduce计算框架，根据输入条件生成一个map-reduce作业，在hadoop集群中运行。采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作，速度比单节点运行多个并行导入导出效率高，同时提供了良好的并发性和容错性； 3、支持insert、update模式，可以选择参数，若内容存在就更新，若不存在就插入； 4、对国外的主流关系型数据库支持性更好。 datax主要特点：1、异构数据库和文件系统之间的数据交换； 2、采用Framework + plugin架构构建，Framework处理了缓冲，流控，并发，上下文加载等高速数据交换的大部分技术问题，提供了简单的接口与插件交互，插件仅需实现对数据处理系统的访问； 3、数据传输过程在单进程内完成，全内存操作，不读写磁盘，也没有IPC； 4、开放式的框架，开发者可以在极短的时间开发 ...