最近花很大的经历来做性能测试,把结果整理到了ppt中,可能有个别地方不准,但是可以看看一个趋势. 主要分为两部分,一部分是写入elasticsearch性能,一部分是查询测试,elasticsearch的查询性能. 当然在elasticsearch1.3.0之后elasticsearch会提供benchmark来评估服务器性能实用情况. 硬件配置 主机 cpu mem disk system 192.168.32.243  POWER7  4228MHz*12 24G swap:1G IBMsa

最近着手处理大批量数据的任务. 现状是这样的,一个数据采集程序承载大批量数据的存储和检索.后期可能需要对大批量数据进行统计. 数据分布情况 13个点定时生成采集结果到4个文件(小文件生成周期是5分钟) 名称 大小(b) gather_1_2014-02-27-14-50-0.txt 568497 gather_1_2014-02-27-14-50-1.txt 568665 gather_1_2014-02-27-14-50-2.txt 568172 gather_1_2014-02-27-14-

原文:<死磕 Elasticsearch 方法论>:普通程序员高效精进的 10 大狠招!(完整版) 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wojiushiwo987/article/details/79293493 人工智能.大数据快速发展的今天,对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需.Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀,从2010年至今得到飞跃

1.Elasticsearch性能测试实践http://t.cn/EiRzFiI2.监控Elasticsearch的插件推荐http://t.cn/EiRzFix3.支持机器数据的可扩展Elastic架构http://t.cn/EiRzFiM 编辑:铭毅天下归档:https://elasticsearch.cn/article/13280订阅:https://tinyletter.com/elastic-daily 转 本文地址:http://elasticsearch.cn/article/1

一.测试环境 python 3.7 elasticsearch 6.8 elasticsearch-dsl 7 安装elasticsearch-dsl pip install elasticsearch-dsl 测试elasticsearch连通性 from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch_dsl import Search client = Elasticsearch(hosts=['http://127.0.0.1:

一.使用场景介绍 elasticsearch除了普通的全文检索之外,在很多的业务场景中都有使用,各个业务模块根据自己业务特色设置查询条件,通过elasticsearch执行并返回所有命中的记录的id:如果命中的记录数达到数万级别的话,查询性能会有明显的下降,尤其是命中超大型的document的时候: 获取记录的id目前可以使用的有三种方式: 通过_source:["id"] 设置_source:false,通过es返回的元数据_id分离出device的id: 使用store=true来

Elasticsearch对Java虚拟机进行了预先的配置.通常情况下,因为这些配置的选择还是很谨慎的,所以你不需要太关心,并且你能立刻使用ElasticSearch. 但是,当你监视ElasticSearch节点内存时,你可能尝试修改一些配置.这些修改是否会改善你的处境? 这篇博文尝试揭开Elasticsearch配置的神秘面纱,并且讨论最常见的调整.最终,会给出一些推荐的配置调整. Elasticsearch JVM 配置概览: 这些是Elasticsearch 0.19.11版本的默认配置

前言 Jmeter是一款性能测试,压力测试的开源工具,被大量的测试人员拿来测试产品的性能,负载等等. Jmeter除了强大的预置的各种插件,各种可视化图表工具以外,也有些固有的缺陷,例如: 我们往往只能在报告中分析同一个部署的性能,不方便进行纵向的比较,例如我们每个build都会跑一次性能测试,但是两个build之间性能有没有变差?这些只能我们拿到结果报告,然后自己用其他第三方工具来分析 Jmeter的图表插件产生的报告不够灵活,一般是固定的几个维度,不能更灵活的进行分析 本文会尝试将JMete

引言: 今天,事情终于发生了.Java6(Mustang),是2006年早些时候出来的,至今仍然应用在众多生产环境中,现在终于走到了尽头.已经没有什么理由阻止迁移到Java7(Dolphin)上了. 这也促使我想写一篇关于在ElasticSearch上配置Java6和7的细微差异的博文. Elasticsearch对Java虚拟机进行了预先的配置.通常情况下,因为这些配置的选择还是很谨慎的,所以你不需要太关心,并且你能立刻使用ElasticSearch. 但是,当你监视ElasticSearch

demo地址:https://github.com/PuzzledAlien/log4net_demo/tree/master/DotNetCoreConsole_V3 Windows 10 安装部署 ElasticSearch 请参考上一篇文章 Windows 10 安装 ElasticSearch log4net写日志到ElasticSearch GitHub可参考的项目有 https://github.com/sebastyan/elastic.log4net https://github

本文首发于InfoQ https://www.infoq.cn/article/1sm0Mq5LyY_021HGuXer 作者:Anton Hägerstrand 翻译:杨振涛 目录: 数据量 版本 节点配置 索引结构 性能 Meltwater每天要处理数百万量级的帖子数据,因此需要一种能处理该量级数据的存储和检索技术. 从0.11.X 版本开始我们就已经是Elasticsearch的忠实用户了.在经历了一些波折之后,最终我们认为做出了正确的技术选型. Elasticsearch 用于支持我们的

版权说明: 本文章版权归本人及博客园共同所有,转载请标明原文出处( https://www.cnblogs.com/mikevictor07/p/10006553.html ),以下内容为个人理解,仅供参考. 一.前言     数据平台已迭代三个版本,从头开始遇到很多常见的难题,终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的 实现参考,少走些弯路,在此篇幅中偏重于ES的优化,关于HBase,Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考,不再赘述. 二.需求说明 项目背景: 在一业务系

INDEX API 示例: 1 2 3 4 5 PUT /test/user/1 { "name": "silence", "age": 27 } 说明:1.索引文档使用PUT方法,需要指定index(test).type(user)和文档编号,提交数据为json格式为文档的内容2.在索引文档时,会自动检查index和type是否存在,若不存在则自动创建,对于type会自动调用putmapping方法为type自动创建mapping,当提交的js

第7章 深入Elasticsearch集群 启动一个Elasticsearch节点时,该节点会开始寻找具有相同集群名字并且可见的主节点.如 果找到主节点,该节点加入一个已经组成了的集群:如果没有找到,该节点成为主节点(如果配 置允许).形成集群和寻找节点的过程称为发现.负责发现的模块有两个主要目的:选出一个主 节点和发现集群中的新节点.本节将讨论如何配置和优化发现模块. 7.1节点发现 7.1.1 发现的类型 默认在没有安装额外插件的情况下,Elasticsearch允许使用zen发现,它提供了

使用 logstash + kafka + elasticsearch 实现日志监控 https://blog.csdn.net/github_39939645/article/details/78881047 在本文中,将介绍使用 logstash + kafka + elasticsearch 实现微服务日志监控与查询. 服务配置 添加 maven 依赖: org.apache.kafka kafka-clients 1.0.0 添加 log4j2 配置: localhost:9092 系统

EasySwoole+ElasticSearch打造高性能小视频服务 第1章 课程概述 第2章 EasySwoole框架快速上手 第3章 性能测试 第4章 玩转高性能消息队列服务 第5章 小视频服务平台 - 前后端分离以及平台后端整体架构 第6章 利用EasySwoole处理小视频业务 第7章 打造高性能API服务系统 - EasySwoole API篇 第8章 利用EasySwoole和ElasticSearch打造高性能的小视频搜索服务 第9章 性能调优 - 让系统轻轻松松应对高并发 第10

ESJavaClient的历史 JavaAPI Client 优势:基于transport进行数据访问,能够使用ES集群内部的性能特性,性能相对好 劣势:client版本需要和es集群版本一致,数据序列化通过java实现,es集群或jdk升级,客户端需要伴随升级.       ES官网最早提供的Client,spring-data-elasticsearch也基于该client开发,使用transport接口进行通信,其工作方式是将webserver当做集群中的节点,获取集群数据节点(DataN

对于Elasticsearch的学习,需要清楚的明白它的每个核心概念,由浅入深的了解,才能更好的掌握这门技术.下面先简单罗列下Elasticsearch的核心概念: 一.Elasticsearch数据组织 1.  逻辑组织如下图所示,Elasticsearch使用index和doc_type来组织数据.doc_type中的每条数据称为一个document,是一个JSON Object,相关的schema信息通过mapping来定义.mapping不仅仅包括数据类型的定义,还有很多其他元信息的设置

项目中需要用到性能测试,发现.net 平台的这个神器. 觉得很不错,接下来准备做个系列.具体参考官方介绍 做基线对比测试不是那么容易,你很容易就翻车掉坑里,BenchmarkDotNet 会帮你避坑(即使你是老司机),它会帮你干很多体力活,比如它会针对每个benchmark方法生成独立的工程项目,并启动这些单独的工程,迭代多次运行benchmark方法(包括测试前的热身)等.通常,你不需要关注这些benchmark方法的迭代次数,BenchmarkDotNet 会根据它的经验选中合适的迭代次数.

工具介绍: InfluxDB:是一款用Go语言编写的开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖.该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据.时间序列数据库:时间序列是随时间变化采集的数据序列.时序数据库是处理时间序列数据的软件应用程序.想象它就像一个sql表,其中时间是主键! 官方网址:https://www.influxdata.com Grafana是一个开源软件,拥有丰富的指标仪表盘和图形编辑器,适用G