摘自:https://www.cnblogs.com/896240130Master/p/6430908.html https://blog.csdn.net/kouwoo/article/details/40507565 注意:单文件MultipartFile file 多文件(定义为数组形式)MultipartFile[] file 判断文件是否为空:!file.isEmpty() -- 不为空 文件保存路径 :String filePath = request.getSession().g

elasticsearch6设置索引的默认分片数和副本数已经不是在elasticsearch.yml文件中了,而是使用了一个索引模板的东西 curl -XPUT 'http://10.27.12.16:9200/_template/template_http_request_record' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"index_patterns": ["record_*"],"settings&qu

检查集群健康状态,可以看集群颜色.(黄色:primary shard都正常,replica不正常) GET /_cat/health?v 列出集群所有index GET /_cat/indices?v GET _cluster/health PUT一条数据:如果指定文档不存在则创建,存在则全量替换.如果索引类型不存在,则自动创建索引.类型 PUT /beauties/cn/1 { "Name":"Zhao Liying", "Age":20, &

分片数量 总分片数=主分片数 *(副分片数+1) 如下创建索引配置表示,总分片数=1 *(1+4),表示总共5个分片. "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 4 } number_of_shards:每个索引的主分片数,默认值是 5 .这个配置在索引创建后不能修改. number_of_replicas:每个主分片的副本数,默认值是 1 .对于活动的索引库,这个配置可

0.引言 本文翻译自Elasticsearch20170918热乎的官方博客,原作者:Christian Dahlqvist. 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理,可能在项目的中后期就会出现性能问题. Elasticsearch是一个非常通用的平台,支持各种各样的用例,并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性.这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难.虽然不一定会在首次启动时出现问题,但由于数据量随时间的推移,可能会导致性能问题.集群所拥有的数

参考自:https://blog.csdn.net/u014150463/article/details/74044467 这里只写后端的代码,基本的思想就是,前端将文件分片,然后每次访问上传接口的时候,向后端传入参数:当前为第几块文件,和分片总数 下面直接贴代码吧,一些难懂的我大部分都加上注释了: 上传文件实体类: /** * 文件传输对象 * @ApiModel和@ApiModelProperty及Controller中@Api开头的注解 是swagger中的注解 用于项目Api的自动生成,

一般在做文件上传的时候,都是通过客户端把要上传的文件上传到服务器,此时上传的文件都在服务器内存,如果上传的是视频等大文件,那么服务器内存就很紧张,而且一般我们都是用flash或者html5做异步上传,如果文件比较大的话,即便是客户端显示文件已经上传了100%,还是会有一个比较长时间的等待,而且当前页面对服务器的请求也会被阻塞. 正常情况下,一般都是在长传完成后,在服务器直接保存. public void ProcessRequest(HttpContext context) { context.

我们知道,spark中每个分片都代表着一部分数据,那么分片数量如何被确认的呢? 首先我们使用最常见的HDFS+Spark,sparkDeploy的方式来讨论,spark读取HDFS数据使用的是sparkcontext.textfile(Path, minPartitions): def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope { assertNotSto

百度Webuploader 大文件分片上传(.net接收)   前阵子要做个大文件上传的功能,找来找去发现Webuploader还不错,关于她的介绍我就不再赘述. 动手前,在园子里找到了一篇不错的分片上传的帖子,参考之后,踏出了第一步.此文记录我这次实践的点滴,仅作分享与讨论. 关于插件的使用可以参考快速使用文档.在Github上下载了最新的压缩包后,基于其中的一个例子(image-upload)做了修改,主要是补充了.net后台分片接收文件的实现. 先上干货:WebUploadTest.zip

本文讲述,如何理解Elasticsearch的分片.副本和路由策略. 1.预备知识 1)分片(shard) Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量,实现这一目标引入分片策略shard.在一个索引index中,数据(document)被分片处理(sharding)到多个分片上.Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性,使得多个分片呈现出一个大索引的样子. 2)副本(replica) 为了提升访问压力过大是单机无法处理所有请求的问题,Elasticsearch集群引入

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变

Vue项目中遇到了大文件分片上传的问题,之前用过webuploader,索性就把Vue2.0与webuploader结合起来使用,封装了一个vue的上传组件,使用起来也比较舒爽. 上传就上传吧,为什么搞得那么麻烦,用分片上传? 分片与并发结合,将一个大文件分割成多块,并发上传,极大地提高大文件的上传速度. 当网络问题导致传输错误时,只需要重传出错分片,而不是整个文件.另外分片传输能够更加实时的跟踪上传进度. 实现后的界面: 主要是两个文件,封装的上传组件和具体的ui页面,上传组件代码下面有列出来

实现方式:单月内按照小时拆分,最小粒度是小时,一天最多可以有24个分片,最少1个分片,下个月从头开始循环 优点:使数据按照小时来进行分时存储,颗粒度比日期(天)分片要小,适用于数据采集类存储分片 缺点:需要月末手动清理数据 配置示例: <tableRule name="sharding-by-hour"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>sharding-by-

实现方式:该算法与取模范围算法类似,该算法支持数值.符号.字母取模.首先截取长度为 prefixLength 的子串,在对子串中每一个字符的 ASCII 码求和,然后对求和值进行取模运算(sum%patternValue),就可以计算出子串的分片数 优点:可以自主决定取模后数据的节点分布 缺点:dataNode 划分节点是事先建好的,需要扩展时比较麻烦. 配置示例: <tableRule name="rule1"> <rule> <columns>i

Elasticsearch笔记七之setting,mapping,分片查询方式 setting 通过setting可以更改es配置可以用来修改副本数和分片数. 1:查看,通过curl或浏览器可以看到副本分片信息 curl -XGET http://192.168.79.131:9200/shb01/_settings?pretty http://192.168.79.131:9200/shb01/_settings?prett 2:修改 不存在索引shb03时可以指定副本和分片,如果shb03已

本文由云+社区发表 作者:老生姜 一.遇到的问题 与大多数分布式系统一样,Elasticsearch按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片,然后打散到不同机器进行存储,从而实现大规模数据的分布式存储. cluster.png 然而在一些复杂的应用场景中使用Elasticsearch,经常会遇到分片过多引发的一系列问题.起初我们在支撑内部某业务时,单集群内有约1000个子业务,大部分子业务保留31天的数据.如果每个子业务按天滚动建立Index,每个Index 5个分片.一主两从共三副本的情

概述 myCat实现分库分表的策略,对数据量的处理带来很大的便利,这里主要整理下MyCat的使用以及常用路由算法,针对MyCat里面的事务.集群后续再做整理:另外内容整理,不免会参考技术大牛的博客,内容雷同,实属正常:基于业务区分数据源,主要为了实现如下的数据库 常规使用 配置schema.xml  在同一个mysql数据库中,创建了三个数据库 testdb1,testdb2,testdb3.并在每个库中都创建了user表 <?xml version="1.0"?> <

目录 1. 前言 2. 关于vue-simple-uploader 3. 基于vue-simple-uploader封装全局上传组件 4. 文件上传流程概览 5. 文件分片 6. MD5的计算过程 7. 秒传及断点续传 7.1 对于前端来说 7.2 前端做分片检验:checkChunkUploadedByResponse 8. 源码及后记 1. 前言 之前公司要在管理系统中做一个全局上传插件,即切换各个页面的时候,上传界面还在并且上传不会受到影响,这在vue这种spa框架面前并不是什么难题.然而

屁话不多说直接上主题; webuploader,sj(WebUploader 0.1.6)网上有下 powerUpload.js 自己写的基与楼上的插件 asp.net mvc/Api 实现效果: HTML: <div class="col-sm-5 type_listfile " id="FILELIST"> <div class="panel panel-default"> <div class="pa

一.遇到的问题 与大多数分布式系统一样,Elasticsearch按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片,然后打散到不同机器进行存储,从而实现大规模数据的分布式存储. cluster.png 然而在一些复杂的应用场景中使用Elasticsearch,经常会遇到分片过多引发的一系列问题.起初我们在支撑内部某业务时,单集群内有约1000个子业务,大部分子业务保留31天的数据.如果每个子业务按天滚动建立Index,每个Index 5个分片.一主两从共三副本的情况下,集群内部会有多达45w~个分

原文地址:https://qbox.io/blog/optimizing-elasticsearch-how-many-shards-per-index 大多数ElasticSearch用户在创建索引时通用会问的一个重要问题是:我需要创建多少个分片? 在本文中, 我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响. 如果想搞清晰你的分片策略以及如何优化,请继续往下阅读. 为什么要考虑分片数 分片分配是个很重要的概念, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 当然是为了让分配更合理. 在生产环境中,