目标:将json格式的两类日志输出到elasticsearch两类索引 1. 安装logstash. 2. 编写logstash处理配置文件,创建一个test.conf文件,内容如下: input { file { path => "/home/vagrant/logstash/logstash-2.2.2/dbpool-logs/dev/common-sql-*.log" start_position => "beginning" type =>

用过 Solr 的朋友都知道,Solr 可以直接在配置文件中配置数据库连接从而完成索引的同步创建,但是 ElasticSearch 本身并不具备这样的功能,那如何建立索引呢?方法其实很多,可以使用 Java API 的方式建立索引,也可以通过 Logstash 的插件 logstash-input-jdbc 完成,今天来探讨下如何使用 logstash-input-jdbc 完成全量同步以及增量同步. 环境 本文以及后续 es 系列文章都基于 5.5.3 这个版本的 elasticsearch

如何通过倾斜摄影数据手动配置s3c索引文件? 大家知道,倾斜摄影数据最常见的是OSGB格式,并且是由一个一个的Tile分级文件夹构成的Data文件夹.结构一般如下图所示: 那么,如何才能把模型的各个瓦片整合在一起浏览展示呢?这就需要生成一个索引文件了.下面我给大家一种手动配置s3c文件,在Acute3D Viewer加载的方法. 首先,先随便找一个任意的s3c文件,将其导入到Scene Composer中: 将这个s3c文件中的瓦片信息通过文本编辑的形式打开: 全选复制到Notepad++里,观

 最近在做搜索,抽空看一下lucene,资料挺多的,不过大部分都是3.x了--在对着官方文档大概看一下. 优化后的lucene索引文件(4.9.0) 一.段文件 1.段文件:segments_5p和segments.gen. segments.gen保存当前段文件版本信息. segments.gen: GenHeader, Generation, Generation, Footer segments_N(segments_5p)保存最新的段的信息,包括段的个数,每个段的段名.文档数等信息. s

这几天实现了个Lucene分布式检索的模块,采用的分布式方案是将数据分块,分别生成N个索引文件,放到N个节点上运行.检索时,对每一个节点发出查询请求,将N个节点返回的结果归并,然后生成一个新的结果.如果没看明白,可以看看我的帖子 http://www.iteye.com/topic/212046 ,这个方案同帖子中的思想是一致的. 用这样的方案,遇到的问题是归并过后的结果,同没有归并结果是有一定区别的.在实现这个方案前我也分析过,Lucene使用TF/IDF算法来计算相关度,所以会产生这样的问题

前提 安装JDK版本1.8或者以上 1 下载 http://www.sonatype.org/nexus/archived/  选择相应的版本 2 复制到/usr/local 下解压 sudo cp nexus-2.14.2-01-bundle.tar.gz /usr/local sudo tar -xzvf nexus-2.14.2-01-bundle.tar.gz 3 设置运行权限 sudo  chown  用户名 nexus-2.14.2-01 sudo chown 用户名 sonatyp

摘自:http://blog.csdn.net/cangyingzhijia/article/details/8592441 Sphinx使用的文件包括 "sph", "spa", "spi", "spd", "spp", "spm" ,还有锁文件.其中sph是系统的配置文件.其它则为索引文件. .Spi 文件:保存WordId及指向此WordId对应的文档信息在spd文件的指针.Spi

Solr4.8.0源码分析(12)之Lucene的索引文件(5) 1. 存储域数据文件(.fdt和.fdx) Solr4.8.0里面使用的fdt和fdx的格式是lucene4.1的.为了提升压缩比,StoredFieldsFormat以16KB为单位对文档进行压缩,使用的压缩算法是LZ4,由于它更着眼于速度而不是压缩比,所以它能快速压缩以及解压. 1.1 存储域数据文件(.fdt) 真正保存存储域(stored field)信息的是fdt文件,该文件存放了压缩后的文档,按16kb或者更大的模块大

Solr4.8.0源码分析(11)之Lucene的索引文件(4) 1. .dvd和.dvm文件 .dvm是存放了DocValue域的元数据,比如DocValue偏移量. .dvd则存放了DocValue的数据. 在Solr4.8.0中,dvd以及dvm用到的Lucene编码格式是Lucene45DocValuesFormat.跟之前的文件格式类似,它分别包含Lucene45DocValuesProducer 和Lucene45DocValuesConsumer来实现该文件的读和写. @Overr

Solr4.8.0源码分析(10)之Lucene的索引文件(3) 1. .si文件 .si文件存储了段的元数据,主要涉及SegmentInfoFormat.java和Segmentinfo.java这两个文件.由于本文介绍的Solr4.8.0,所以对应的是SegmentInfoFormat的子类Lucene46SegmentInfoFormat. 首先来看下.si文件的格式 头部(header) 版本(SegVersion) doc个数(SegSize) 是否符合文档格式(IsCompoundF

Solr4.8.0源码分析(9)之Lucene的索引文件(2) 一. Segments_N文件 一个索引对应一个目录,索引文件都存放在目录里面.Solr的索引文件存放在Solr/Home下的core/data/index目录中,一个core对应一个索引. Segments_N例举了索引所有有效的segments信息以及删除的具体信息,一个索引可以有多个Segments_N,但是有效的往往总是N最大的那个,为什么会出现多个segments_N,主要是由于暂时无法删除它们或者有indexwriter

Solr4.8.0源码分析(8)之Lucene的索引文件(1) 题记:最近有幸看到觉先大神的Lucene的博客,感觉自己之前学习的以及工作的太为肤浅,所以决定先跟随觉先大神的博客学习下Lucene的原理.由于觉先大神主要介绍的是Lucene3.X系的,那我就根据源码以及结合觉先大神的来学习下4.X系的.内容可能会有些变化,且加入下我个人的理解. http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2009/12/14/1623597.html 一. 基本类型

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.index.DirectoryReader; import org.apache.lucene.index.IndexReader; import or

Logstash提供了一系列filter过滤plugin来处理收集到的log event,根据log event的特征去切分所需要的字段,方便kibana做visualize和dashboard的data analysis.所有logstash支持的event切分插件查看这里.下面我们主要讲grok切分. Grok基本介绍 Grok 使用文本片段切分的方式来切分日志事件,语法如下: %{SYNTAX:SEMANTIC} * `SYNTAX`代表匹配值的类型,例如,`0.11`可以`NUMBER`

本文主要是介绍通过SimplePostTool工具索引文件的结果进行确认,针对不同的文件,索引的结果不同. 1.创建core 首先启动solr,建立名称为data的core,SimplePostTool工具使用参照:http://www.cnblogs.com/shaosks/p/7390523.html 由于导入文件的过程需要用到post.jar这个包,所以先把solr-6.6.0\example\exampledocs文件夹下的post.jar拷贝到solr-6.6.0\bin文件夹下. s

索引建立时      1.对原有索引文件进行建立,是可以访问索引文件中的数据的      2.建立新索引文件,必须等建立完毕后,才可以访问,新建立的文件如果没有建立完是不可以被访问的     如果想建立200w的数据的索引又想立即查看的话,先建立1w,建好之后再去建立199w,这样做!       新索引文件建立时: [webuser@localhost index]$ ls -l dataIndex/main/ 总计 149612 -rw-r--r-- 1 webuser users 7944

Lucene的索引里面存了些什么,如何存放的,也即Lucene的索引文件格式,是读懂Lucene源代码的一把钥匙. 当我们真正进入到Lucene源代码之中的时候,我们会发现: Lucene的索引过程,就是按照全文检索的基本过程,将倒排表写成此文件格式的过程. Lucene的搜索过程,就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来,然后计算每篇文档打分(score)的过程. 本文详细解读了Apache Lucene - Index File Formats(http://lucene.apache.or

Basic Compaction 为了保持LSM的读操作相对较快,维护并减少sstable文件的个数是很重要的,所以让我们更深入的看一下合并操作.这个过程有一点儿像一般垃圾回收算法. 当一定数量的sstable文件被创建,例如有5个sstable,每一个有10行,他们被合并为一个50行的文件(或者更少的行数).这个过程一 直持续着,当更多的有10行的sstable文件被创建,当产生5个文件时,它们就被合并到50行的文件.最终会有5个50行的文件,这时会将这5个50 行的文件合并成一个250行的文

Myisam与innodb引擎,索引文件的区别: innodb的次索引指向对主键的引用. myisam的次索引和主索引都指向物理行. myisam一行一行的插入,会产生一行一行的文件,磁盘上有数据文件. tree树的值是磁盘上物理位置的指针. 比如加了主键索引,索引排成一棵树的形状.首先根据id=7在主键索引的树上查找,查找到7之后就知道了7所在的物理行,然后就可以找到id=7的那一行数据了. 还有一个cat_id索引,根据cat_id=15可以找到数据所在的物理行. 所以说myisam的次索引

Topic在逻辑上可以被认为是一个在的queue,每条消费都必须指定它的topic,可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里. 为了使得Kafka的吞吐率可以水平扩展,物理上把topic分成一个或多个partition,每个partition在物理上对应一个文件夹,该文件 夹下存储这个partition的所有消息和索引文件. 每个日志文件都是“log entries”序列,每一个log entry包含一个4字节整型数(值为N),其后跟N个字节的消息体.每条消息都有一个当前partit

数据索引文件idx 数据索引文件idx 数据索引文件idx