ElasticSearch

点击上方 “ 民工哥技术之路 ” 选择“星标” 每天 10点 为你 分享 不一样的干货 读者福利！多达 2048G 各种资源免费赠送 十一国庆节到了！ 有的人已经把国庆7天假期安排好了。 1号在家看全国高速堵车。 2号在家看各地景区排队。 3号在家看全国酒店涨价。 4号在家看游客到处被宰。 5号在家看买不到火车票。 6号在家看全国高速又堵。 7号在家看东南西北进不了城。 另外，姑娘们到高速路去相亲吧： 从车看财产，从态度看性格， 从憋尿时间看肾功能！ 十一七天假预祝各位国庆出行愉快！哈哈哈 这个国庆，在景区哭或者在家里笑，你选哪一样？ 说到景区，到时候肯定是这样！ 十一七天假预祝各位国庆出行愉快！哈哈哈 敦煌 鸣沙山 十一七天假预祝各位国庆出行愉快！哈哈哈 十一七天假预祝各位国庆出行愉快！哈哈哈 内蒙古 额济纳旗 十一七天假预祝各位国庆出行愉快！哈哈哈 十一七天假预祝各位国庆出行愉快！哈哈哈 四川 稻城亚丁 十一七天假预祝各位国庆出行愉快！哈哈哈 十一七天假预祝各位国庆出行愉快！哈哈哈 四川 九寨沟 十一七天假预祝各位国庆出行愉快！哈哈哈 十一七天假预祝各位国庆出行愉快！哈哈哈 湖南 凤凰古城 十一七天假预祝各位国庆出行愉快！哈哈哈 重庆 解放碑 湖南 张家界玻璃栈桥 苏州 苏州园林 ，我们小分队在滇西北找矿。小分队一共8人，其中4名警卫战士每人配备一支冲锋枪。一天，出发前

Spring Data Elasticsearch Elasticsearch提供的Java客户端有一些不太方便的地方： 很多地方需要拼接Json字符串，在java中拼接字符串有多恐怖你应该懂的 需要自己把对象序列化为json存储 查询到结果也需要自己反序列化为对象 因此，这里就不讲解原生的Elasticsearch客户端API了。 而是学习Spring提供的套件：Spring Data Elasticsearch。 1.简介 Spring Data Elasticsearch是Spring Data项目下的一个子模块。 查看 Spring Data的官网： http://projects.spring.io/spring-data/ Spring Data的使命是为数据访问提供熟悉且一致的基于Spring的编程模型，同时仍保留底层数据存储的特殊特性。 它使得使用数据访问技术，关系数据库和非关系数据库，map-reduce框架和基于云的数据服务变得容易。这是一个总括项目，其中包含许多特定于给定数据库的子项目。这些令人兴奋的技术项目背后，是由许多公司和开发人员合作开发的。 Spring Data 的使命是给各种数据访问提供统一的编程接口，不管是关系型数据库（如MySQL），还是非关系数据库（如Redis），或者类似Elasticsearch这样的索引数据库。从而简化开发人员的代码

在一个大数据团队中，大数据架构师主要关注的 核心问题就是技术架构选型问题 。架构选型问题一般会受到哪些因素的影响呢？在我们的实践中，一般大数据领域架构选型最受以下几个因素影响： 数据量级 这一点在大数据领域尤其是一个重要的因素。不过从根本上讲，数据量级本身也是一种业务场景的衡量。数据量级的不同往往也就昭示着业务场景的不同。 业务需求 经验丰富的大数据架构师能够从纷繁的业务需求中提炼出核心技术点，根据抽象的技术点选择合适的技术架构。主要的业务需求可能包括：应用实时性要求、查询的维度和灵活程度、多租户、安全审计需求等等。 维护成本 这一点上大数据架构师一方面要能够清楚的了解各种大数据技术栈的优劣势，在满足业务需求的要求下，能够充分的优化架构，合理的架构能够降低维护的成本，提升开发的效率。 另一方面， 大数据架构师要能清楚的了解自己团队成员，能了解其他同学的技术专长和品位，能够保证自己做的技术架构可以得到认可和理解，也能得到最好的维护和发展。 接下来我们会围绕这几个方面去看看，做一个最适合自己团队业务的架构选型会如何受到这些因素的影响？ 技术架构选型 业务需求是五花八门的，往往影响我们做技术选型的不是种种需求的细节，而是经过提炼后的一些具体的场景。就好比，业务需求提出我们要做一个日志分析系统，或者要做一个用户行为分析系统，这些具体需求背后我们要关注哪些具体的点？这是一个很有趣的问题

写文章很久了，听到粉丝问的最多的问题就是：有没有新的完整的项目，因为现在很多流传的项目都太老了，实战意义不是很强。很多程序员每项技术单独拿出来有可能很厉害，例如：springcloud、springboot、redis、nginx、mysql、rabbitMq等，但是普遍缺乏将所有的这些技术整合到一起，从前端到后端，从开发到部署上线，从每个知识点到整体的设计。 本次分享不是分享项目而是教你如何开发一个项目细节流程。 简介 项目技术栈 基于springBoot2.x、springCloud采用前后端分离的架构；利用FastDFS作为分布式文件存储系统，Canal实现数据同步，监控数据变化；Elasticsearch+IK+Kibana实现商品搜索功能；Spring Security Oauth2 JWT实现微服务统一认证和资源授权；利用RabbitMq实现异步解耦；Seata实现分布式事务等，从而打造一个高可用的分布式电商系统。 技术架构 系统架构 功能教程 模块说明 项目截图 资料介绍 项目源码 视频教程 工具清单 再次说明，本次分享不是分享项目！而是教你如何开发一个项目细节流程，希望你能够在实际开发中能够得心应手！ 需要获取得话麻烦一键三连之后看下图小助理的微信：（ vip1024x ）添加即可免费获取到哦 来源： oschina 链接： https://my.oschina

本篇主要内容如下： 主要内容 前言 项目中我们总是用 Kibana 界面来搜索测试或生产环境下的日志，来看下有没有异常信息。 Kibana 就是我们常说的 ELK 中的 K 。 Kibana 界面如下图所示： Kibana 界面 但这些日志检索原理是什么呢？这里就该我们的 Elasticsearch 搜索引擎登场了。 一、Elasticsearch 简介 1.1 什么是 Elasticsearch? Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。简单来说只要涉及搜索和分析相关的， ES 都可以做。 1.2 Elasticsearch 的用途？ Elasticsearch 在速度和可扩展性方面都表现出色，而且还能够索引多种类型的内容，这意味着其可用于多种用例： 比如一个在线网上商店，您可以在其中允许客户搜索您出售的产品。在这种情况下，您可以使用 Elasticsearch 存储整个产品目录和库存，并为它们提供搜索和自动完成建议。 搜索手机 比如收集日志或交易数据，并且要分析和挖掘此数据以查找趋势，统计信息，摘要或异常。在这种情况下，您可以使用 Logstash（Elasticsearch / Logstash / Kibana 堆栈的一部分）来收集，聚合和解析数据

1, pom文件 <dependency> <groupId> org.springframework.boot </groupId> <artifactId> spring-boot-starter-data-elasticsearch </artifactId> </dependency> 2，实体类 ES 存储的实体类 package com.jtl.alarm.repository.entity ; import com.fasterxml.jackson.annotation. JsonFormat ; import com.jtl.alarm.dto.ESAlarmDataDTO ; import com.jtl.device.service.dto.RealTimeDto ; import lombok. Data ; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.* ; import javax.persistence. Id ; import java.io.Serializable ; import java.util.Date ; import java.util.List ; /** * @ProjectName: 20200601 * @Package: com.jtl.alarm

安装 单实例安装 mkdir imooc cd imooc brew install wget wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.0.0-darwin-x86_64.tar.gz ls tar -vxf elasticsearch-7.0.0-darwin-x86_64.tar.gz cd elasticsearch-7.0.0 java -version sh ./bin/elasticsearch localhost:9200 cd elasticsearch-7.0.0 ls vim config/elasticsearch.yml http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" ./bin/elasticsearch -d 插件安装 github -> mobz/elasticsearch-head cd imooc wget https://github.com/mobz/elasticsearch-head/archive/master.zip ls unzip master.zip ls cd elasticsearch-head-master ls node -v npm install npm

Nginx 是一个开源、免费、高性能的 HTTP 和反向代理服务器，也可以用于 IMAP/POP3 代理服务器。充分利用 Nginx 的特性，可以有效解决流量高并发请求、cc ***等问题。 本文探讨了电商场景下 Nginx 的监控方案，并将使用过程中遇到的问题和解决方案与大家一起分享。 Nginx 特性 作为 Web 服务器，Nginx 不免要与 Apache 进行比较。 相比 Apache 服务器，Nginx 因其采用的异步非阻塞工作模型，使其具备高并发、低资源消耗的特性，高度模块化设计使 Nginx 具备很好的扩展性；在处理静态文件、反向代理请求等方面，Nginx 表现出很大的优势。 Nginx 常见的使用方式 Nginx 可以作为反向代理服务器来转发用户请求；并能够在处理请求的过程中实现后端实例负载均衡，实现分发请求的功能；也可将 Nginx 配置为本地静态服务器，处理静态请求。 Nginx 监控 监控指标梳理 Nginx 处理请求的全过程应被监控起来，以便我们及时发现服务是否能够正常运转。 Nginx 处理请求的过程被详细地记录在 access.log 以及 error.log 文件中，我们给出以下（表 1）需要监控的关键指标： 表1：关键指标 监控实践 下面从延迟、错误、流量以及饱和度四个指标对 Nginx 监控实践进行说明。 延迟监控 延迟监控主要关注对