Elasticsearch:集群故障排除和优化综合指南

Elasticsearch 是一个强大的搜索和分析引擎,是许多数据驱动应用程序和服务的核心。 它实时处理、分析和存储大量数据的能力使其成为当今快节奏的数字世界中不可或缺的工具。 然而,与任何复杂的系统一样,Elasticsearch 可能会遇到影响其性能和可靠性的问题。 了解这些问题、其根本原因以及如何解决这些问题对于维持 Elasticsearch 集群的健康和效率至关重要。 本指南深入探讨了 Elasticsearc...

Elasticsearch:将文档级安全性 (DLS) 添加到你的内部知识搜索

关于绩效评估的笔记。 你如何确保访问此统一搜索栏的每个单独用户都只能获得他们有权查看的数据的独特视图? 进入文档级安全性 (document level security - DLS)。 背景 关注 Elasticsearch 一段时间的人可能已经意识到,DLS 已经成为 Elasticsearch 的一项功能相当长一段时间了。 它是用户授权(user authorization)这一更大主题的一部分,而且确实非常简单。 ...

ElasticSearch性能优化篇

目录 一、 架构的设计 1.1   一个节点只承担一个角色的配置 1.2  主节点设计 二、 索引的设计 2.1 冷热数据分离   1. 在配置文件中标记节点 2. 设置索引分配到热节点上 2.2 节点数的选择 2.3 索引的拆分 2.4 索引分片的设计 一、 架构的设计 1.1   一个节点只承担一个角色的配置 有条件的情况下一个节点只承担一个角色的配置:   低 CPU、RAM 和磁盘的机器做 master 节点  高...

Elasticsearch 常用信息

简述 本文针对 Elasticsearch(简称ES)集群6.x版本出现故障时,可通过提供的命令进行排查。 1、集群健康状态 status:集群状态,分为green、yellow、red。  number_of_nodes/number_of_data_nodes:集群的节点数和数据节点数。  active_primary_shards:集群中所有活跃的主分片数。  active_shards:集群中所有活跃的分片数。  ...

如何在docker中安装elasticsearch中的拼音分词器

  拼音分词器的安装与IK分词器的安装这篇文章基本上是一样的,不同的是将压缩包插件换成了拼音分词器而已,其余都是一样的。最后测试如下: GET /_analyze{ "text":"我爱英雄联盟", "analyzer": "pinyin"} ...

如何在docker容器中安装Elasticsearch中的IK分词器

目录 (1)准备IK分词器的压缩包 (2)进入docker容器 (3)移动ik分词器到指定文件夹 (4)解压分词器压缩包  (5)测试IK分词器是否安装成功 (1)准备IK分词器的压缩包 (2)进入docker容器 (3)移动ik分词器到指定文件夹 (4)解压分词器压缩包  (5)测试IK分词器是否安装成功 ...

Elasticsearch中的分词器的基本介绍以及使用

目录 一、分词器的基本概念 二、分词器类别 (1)默认分词器 (2)IK分词器 (3)拼音分词器 (4)自定义分词器 一、分词器的基本概念 二、分词器类别 (1)默认分词器 (2)IK分词器 注:在使用IK分词器一定要安装哦!这里有教程文章:IK分词器的安装 //测试ik分词器是否安装完成GET /_analyze{ "text":"我是百战程序员", "analyzer": "ik_max_word"} (3)拼音...

ElasticSearch基础用法

什么是ElasticSearch? 部署ES和Kibana 通常采用docker-compose部署ES(ElasticSearch)服务是最方便的,这里不得不提到将ES数据可视化的客户端工具kibana。 下面我们将这两个服务一起部署, 从dockerhub上获取到es和kibana的docker镜像,下面是docker-compose.yml。 version: '3'services: es01: image: e...

Elasticsearch介绍以及基本操作

目录 一、Elasticsearch介绍 二、关于Elasticsearch的基本操作 (1)索引操作 (2)文档操作 三、域的属性 (1)index (2)type (3)store 一、Elasticsearch介绍 二、关于Elasticsearch的基本操作 (1)索引操作 (2)文档操作 三、域的属性 (1)index (2)type (3)store ...

将 Amazon Bedrock 与 Elasticsearch 和 Langchain 结合使用

azon Bedrock 是无服务器的,因此你无需管理任何基础设施,并且可以使用你已经熟悉的 AWS 服务将生成式 AI 功能安全地集成和部署到你的应用程序中。 在此示例中,我们将文档拆分为段落,在 Elasticsearch 中索引该文档,使用 ELSER 执行语义搜索来检索相关段落。 通过相关段落,我们构建了上下文并使用 Amazon Bedrock 来回答问题。 1. 安装包并导入模块 首先我们需要安装模块。 确保 ...
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