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多个ElasticSearch Cluster的一致性问题
本篇讨论同时使用多个ESCluster进行搜索的时候，如何保证数据的一致性。•名词解释Cluster：集群，一个集群包含多个Node，且会有一个MasterNode。Node：节点，一般来说一个机器部署一个Node。Shard：分片，指的是一个Index分成多少份，这些Shards会分散到各个Nod
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多个ElasticSearch Cluster的一致性问题
本篇讨论同时使用多个ESCluster进行搜索的时候，如何保证数据的一致性。•名词解释Cluster：集群，一个集群包含多个Node，且会有一个MasterNode。Node：节点，一般来说一个机器部署一个Node。Shard：分片，指的是一个Index分成多少份，这些Shards会分散到各个Nod
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MongoDB-Elasticsearch 实时数据导入
搜索功能是App必不可少的一部分，我们使用目前比较流行的Elasticsearch进行全文检索。我们的数据主要存储在MongoDB中，如何将这些数据导入到Elasticsearch中，并能一直保持同步呢？做法大致分为两种：在应用层操作，在读写MongoDB的同时读写Elasticsearch，比如m
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Docker通过EFK（Elasticsearch + Fluentd + Kibana）查询日志
这篇文章主要是参考DockerLoggingviaEFK(Elasticsearch+Fluentd+Kibana)StackwithDockerCompose，并在其基础上做了一些修改。Elasticsearch是一个开源搜索引擎，以易用性着称。kibana是一个图形界面，可以在上面条件检索存储在
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Elasticsearch—概念、安装和配置
前言：Elasticsearch是一款很火热的，很优秀的，基于lucene的开源的分布式的搜索引擎，话不多说，本篇文章主要是Elasticsearch基本概念介绍、安装和配置。Elasticsearch的基本概念官方文档——BasicConcepts|ElasticsearchReference[6
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Oracle集群高可用故障切换
原文链接[WK-T]ORACLE10G配置故障转移(Failover)blog.itpub.net文章参考：《大话OracleRAC集群高可用性备份与恢复》张晓明编著OracleRAC同时具备HA(HighAvailiablity)和LB(LoadBalance).而其高可用性的基础就是Failo
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十九种Elasticsearch字符串搜索方式终极介绍
前言刚开始接触Elasticsearch的时候被Elasticsearch的搜索功能搞得晕头转向，每次想在Kibana里面查询某个字段的时候，查出来的结果经常不是自己想要的，然而又不知道问题出在了哪里。出现这个问题归根结底是因为对于Elasticsearch的底层索引原理以及各个查询搜索方式的不了解
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Elasticsearch 在各大互联网公司大量真实的应用案例！
一、京东到家订单中心Elasticsearch演进历程二、携程Elasticsearch应用案例三、去哪儿：订单中心基于elasticsearch的解决方案四、Elasticsearch在58集团信息安全部的应用五、滴滴Elasticsearch多集群架构实践六、Elasticsearch实用化订单
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使用 Docker 搭建 ELK 环境
本文使用「署名4.0国际(CCBY4.0)」许可协议，欢迎转载、或重新修改使用，但需要注明来源。署名4.0国际(CCBY4.0)本文作者:苏洋创建时间:2020年05月04日统计字数:12679字阅读时间:26分钟阅读本文链接:https://soulteary.com/2020/05/04/use
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十九种Elasticsearch字符串搜索方式终极介绍
前言刚开始接触Elasticsearch的时候被Elasticsearch的搜索功能搞得晕头转向，每次想在Kibana里面查询某个字段的时候，查出来的结果经常不是自己想要的，然而又不知道问题出在了哪里。出现这个问题归根结底是因为对于Elasticsearch的底层索引原理以及各个查询搜索方式的不了解
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Elasticsearch 在各大互联网公司大量真实的应用案例！
一、京东到家订单中心Elasticsearch演进历程二、携程Elasticsearch应用案例三、去哪儿：订单中心基于elasticsearch的解决方案四、Elasticsearch在58集团信息安全部的应用五、滴滴Elasticsearch多集群架构实践六、Elasticsearch实用化订单
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腾讯Elasticsearch海量规模背后的内核优化剖析
背景Elasticsearch在腾讯内部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景，目前单集群规模达到千级节点、万亿级吞吐，同时腾讯联合Elastic公司在腾讯云上提供了内核增强版ES云服务。海量规模、丰富的应用场景推动着腾讯对原生ES进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位优化。本次分
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elasticsearch的查询基础知识
es的全文索引、丰富的搜索api是她受欢迎的一个重要原因。DSL查询语句，可以让用户定制各类型的查询、聚类语句。基本概念：term:词项，即索引的最小单元，文本搜索时最小的匹配单元。match查询语句，match和term查询的最大区别在于，term查询会将查询词当为词项，并在倒排索引中进行全匹配。
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elasticsearch的查询基础知识
es的全文索引、丰富的搜索api是她受欢迎的一个重要原因。DSL查询语句，可以让用户定制各类型的查询、聚类语句。基本概念：term:词项，即索引的最小单元，文本搜索时最小的匹配单元。match查询语句，match和term查询的最大区别在于，term查询会将查询词当为词项，并在倒排索引中进行全匹配。
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当Elasticsearch遇见智能客服机器人
内容来源：2017年6月10日，趋势科技个人消费者部机器学习工程师杨文俊在“ElasticMeetup南京”进行《Elasticsearch辅助的智能客服机器人》演讲分享。IT大咖说作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。阅读字数：1605|4分钟阅读获取嘉宾演讲视频及PPT，请点击：htt
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管理“三板斧”：揪头发、照镜子、闻味道
管理三板斧，指的是“揪头发”、“照镜子”和“闻味道”。揪头发：一个人会向上思考，这是眼界，往往屁股决定脑袋，但是我们不仅要基于自己的位置去思考做事，更要跳出自己的位置思考问题，比如站在老板的角度。照镜子：我们要成为别人的镜子，告诉别人，你有什么问题，也要让别人可以随时照到你，能够让彼此在这样的土壤中
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基于word2vec和Elasticsearch实现个性化搜索
在word2vec学习小记一文中我们曾经学习了word2vec这个工具，它基于神经网络语言模型并在其基础上进行优化，最终能获取词向量和语言模型。在我们的商品搜索系统里，采用了word2vec的方式来计算用户向量和商品向量，并通过Elasticsearch的function_score评分机制和自定义
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Docker通过EFK（Elasticsearch + Fluentd + Kibana）查询日志
这篇文章主要是参考DockerLoggingviaEFK(Elasticsearch+Fluentd+Kibana)StackwithDockerCompose，并在其基础上做了一些修改。Elasticsearch是一个开源搜索引擎，以易用性着称。kibana是一个图形界面，可以在上面条件检索存储在
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Elasticsearch查询解析
1.背景Elasticsearch（ES）可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景，而且搭建部署容易，后期弹性扩容、故障处理简单。ES在一定程度上实现了一套系统支持多个场景的希望，大幅度降低使用多套专用系统的运维成本（当然ES不是万能的，不能满足事务等场景）。正是因为其通用性和易用性，E
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拥抱 Elasticsearch：给 TiDB 插上全文检索的翅膀
推荐下知乎的晓光老师的文章。TiDB的AP形态其实一直都还在不断补完的路上，这里少不了社区各路神仙的各种神奇贡献。这里推荐下知乎大神孙晓光老师在TiDBHackathon2019获奖作品TiSearch的介绍。作者介绍孙晓光，知乎技术平台负责人，与薛宁（@Inke）、黄梦龙（@PingCAP）、冯博
