摘要:curl -XPOST 'http://master:9200/djt2/_forcemerge?max_num_segements=1'
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摘要:curl -XPOST http://master:9200/djt/user/3/_update -d '{"doc":{"name":"我们是中国人,钓鱼岛是我们的"}}' curl -XPOST 'http://master:9200/djt/user/_search' -d '{"query
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摘要:下载插件地址 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/tree/v1.10.0 对这个插件在window下进行解压 用maven工具对插件进行源码编译(这里提醒一下,记得把目录切换到插件的解压目录下) 成功了! 把这个路径下的压缩包放到在
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摘要:运行结果 统计每个学员的总成绩 这个是索引库使用通配符 优先在本地查询 只在本地节点中查询 只在指定id的节点里面进行查询 查询指定分片的数据 参考代码ESTestAggregation.java
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摘要:运行结果:返回5条数据 参考代码ESTestDocumentAPI.java 先创建索引库djt1 执行程序(这里是条件匹配查询) 这里是把djt1库的所以数据都查出来 对多字段查询 模糊字符匹配查询方法 根据权重来查询 完全匹配查询 从0开始只查询2条数据 对年龄进行升序查询2条数据 查询某个年龄
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摘要:删除索引库 可以看到id为1的索引库不见了 这里要修改下配置文件 slave1,slave2也做同样的操作,在这里就不多赘述了。 这个时候记得要重启elasticseach才能生效,怎么重启这里就不多说了 运行程序 这个函数的意思是如果文件存在就更新,不存在就创建 第一次执行下来 第二次执行(因为文
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摘要:从运行结果看并没有打印节点信息出来 从结果看出来,集群节点信道打印出来了,不过这种方法有个问题,就是当我们连接的节点挂掉了,就没法连接整个集群了,这个时候我们就利用他的一个嗅探的功能。 从这里我们可以看到,通过嗅探功能把集群的三个节点都打印出来了 实际上我们只传入master节点,但是同过maste
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摘要:用的是ShuffleGrouping分组方式,并行度设置为3 这是跑下来的结果 参考代码StormTopologyShufferGrouping.java package yehua.storm; import java.util.Map; import org.apache.storm.Confi
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摘要:先模拟产生一些数据 我把这些数据摘一部分下来 参考代码KafkaProducer.java 先在kafka创建topic 两个副本5个分区 可以看到topic创建成功 总结一下前面的流程 下面再新建一个maven项目stormpProject0521 依赖文件: 依赖文件pom.xml参考代码 参考
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摘要:storm是一条一条数据处理,spark是一批数据处理的,storm才是真正意义的实时数据处理。 1、fileBeat类似flume用来采集日志的,fileBeat是轻量级的,对性能消化不大,而flume比较消化性能。 2、fileBeat会实时监控前端机,然后把数据实时写到Kafka集群里面。 3
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摘要:下图来说明什么是雪崩现象: 当spout发送的速度非常快,而bolt的处理速度很慢,spout源源不断地向内存中发送tuple,这样下去迟早会把内存撑爆,这样就叫做雪崩现象! 怎么处理雪崩问题呢 第一个方法不能有很好的保障,第二种方法可能会导致spout的严重的数据延迟,所以实际在应该中是两个方法结
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摘要:应用场景: 第一种方法 参考代码StormTopologyTimer1.java 方法二: 所以我们应该这么干 这个方法也ok的,这个不同于前面的在main里设置定时,这个是在bolt里设置,这个方法就是针对bolt设置,针对某一个bolt设置定时任务! 参考代码StormTopologyTimer
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摘要:消息确认机制: 在数据发送的过程中可能会数据丢失导致没能接收到,spout有个超时时间(默认是30S),如果30S过去了还是没有接收到数据,也认为是处理失败。 运行结果都是处理成功 参考代码StormTopologyAcker.java
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摘要:1、我直接切换到root用户下安装,这里需要三个插件一起配套使用的 分别是: 1.gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.NET/ )2.rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )3.ssl 功能需要 ope
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摘要:ElasticSearch的启动分前台和后台启动 先介绍前台启动: 先在master节点上启动 可以看到已经启动了 同时在slave1、slave2节点上也启动 可以看到都已经启动了! 在浏览器分别打开每个节点的状况观察,这里需要等待变成green状态才算是可以 这个是master节点的状况 这个是
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