ES词典热加载-通过修改ik分词器源码实现热加载自定义词典

目录 一 ELK概述 1 1 概述 1 1 1 Elasticsearch概述 1 1 2 Logstash概述 1 1 3 kibana概述 1 2 ELK解决处理的事务 1 3 ELK优点 二 ELK 搭建操作 2 1 实验配置环境 2

搜索推荐 Suggest 概述 搜索一般都会要求具有 搜索推荐 或者叫 搜索补全 的功能 即在用户输入搜索的过程中 进行自动补全或者纠错 以此来提高搜索文档的匹配精准度 进而提升用户的搜索体验 这就是Suggest 四种Suggester

执行分布式检索 一个查询操作 在ES分布式环境中分为两步 查询与合并 查询阶段 ES集群向所有分片传递查询语句 分片接收到请求后 执行搜索并建立一个长度为top n的优先队列 存储结果 top n 的大小取决于分页参数 top n from

安装Elasticsearch 1 拉取镜像 docker box home box docker pull elasticsearch 7 14 2 2 在宿主机准备配置文件 创建目录 docker box mkdir p server0

解决方法 开启bootstrap memory lock 修改文件 etc elasticsearch elasticsearch yml 上面那个报错就是开启后产生的 如果开启还要修改其它系统配置文件 bootstrap memory l

ES默认提供了八种内置的analyzer 针对不同的场景可以使用不同的analyzer 1 keyword analyzer 1 1 keyword类型及分词效果 keyword analyzer视字符串为一个整体不进行分词处理 测试key

目录 中文分词器 一 安装中文分词器ik 二 使用中文分词器 多词搜索 权重 中文分词器 一 安装中文分词器ik 源码地址 https github com medcl elasticsearch analysis ik 根据提示 进行安装

package com atguigu es test import org apache http HttpHost import org elasticsearch action admin indices delete DeleteI

文章目录 1 sysctl 2 swap 3 hosts 4 配置 instances yaml 5 创建证书 6 部署 7 修改 kibanna 密码 8 清理 1 sysctl root github es tls cat etc sy

ELK概述 为什么要使用 ELK 日志主要包括系统日志 应用程序日志和安全日志 系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息 检查配置过程中的错误及错误发生的原因 经常分析日志可以了解服务器的负荷 性能安全性 从而及时采取措施纠正错误

函数声明 reduce callback initialValue 参数说明 callback 回调函数 格式为function prev next initialValue 初始值 可选参数 返回值 最后一次执行callback 回调函数

ES使用总结 1 查询es全部索 2 根据es索引查询文档 3 查看指定索引mapping文件 4 默认查询总数10000条 5 删除指定索引文档 6 删除所有数据包括索引 7 設置窗口值 8 logstash简单配置 Logstash配置

ElasticSearch IK分词器配置远程词典 1 在线安装IK分词器 2 IK分词器的弊端 3 解决措施 配置远程词典实时更新 补充 1 在线安装IK分词器 ElasticSearch中默认的分词器是standard 该分词器对中文按

elasticsearch bootstrap StartupException java lang RuntimeException can not run elasticsearch as root ES不能能使用root用户直接运行

ELK简介 ELK Elasticsearch Logstash Kibana 是同一家公司开发的3个开源工具 可组合起来搭建海量日志分析平台 目前很多公司都在使用这种方式搭建日志分析平台进行大数据分析 参考 初识ES数据库 Logstas

1 在elasticsearch yml中添加如下配置 xpack security enabled true xpack license self generated type basic xpack security transprt

ElasticSearch 6 3版本 ES 查询关键字不拆词查询 类似mysql 的 like 语句 mysql的sql语法类似如下 采用大量like和locate语法 进行模糊查询 导致查询一个需要8秒多 通过ES优化后 总的查询在1秒

目录 一 Zookeeper 概述 1 1 Zookeeper定义 1 2 Zookeeper 工作机制 1 3 Zookeeper 特点 1 4 Zookeeper 数据结构 1 5 Zookeeper 应用场景 1 6 Zookeepe

我的个人博客 逐步前行STEP 首先 es不支持直接更改mappinng 所以 更改 mapping 实质上是重建索引 操作步骤如下 1 为当前这个索引old index设置一个别名my index curl XPOST localhost

我已在 CentOS7 VM 上安装了 ELK 堆栈版本 7 0 0 但在 Logstash 服务启动期间遇到了问题 错误 2019 05 13 08 21 37 359 Converge PipelineAction Create 代理