Kornélia Heti Menü – Elasticsearch Get Types
A nőiesség nem tűnik el csak azért, mert felkapunk egy férfias darabot, hiszen ez olyan valami, ami belülről is fakad. Ha méltósággal és magabiztossággal viseljük őket, sikkesebbek leszünk, mint bármi másban. "
Kornélia Heti Menü Békéscsaba
December 18., péntek – A hattyú, az Örkény István Színház előadása Fotó forrása: A hattyú mesterkomédia: bravúros humorú, szellemesen éleslátó, pestiesen gúnyos. Egy trónfosztott dinasztia feje, Beatrix, tűzön-vízen keresztül próbálja visszajuttatni családját a hatalomba. Ehhez egyetlen eszköz van a kezében: féltve őrzött lánya, Alexandra. Őt kell hozzáadni Albert herceghez, a Monarchia trónörököséhez. Albert azonban nem érdeklődik, és Beatrix okos asszonyként pontosan tudja: a férfi figyelmét egy nőre igazán csak egy másik férfi figyelme tudja felhívni. Az előadás Molnár Ferenc örököseinek engedélyével jött létre. Kornélia heti menü cegléd. Szereplők: Csákányi Eszter, Takács Nóra Diána, Mácsai Pál, Tenki Réka, Jéger Zsombor, Novkov Máté, Nagy Zsolt, Ficza István, Für Anikó, Dóra Béla, Máthé Zsolt. Rendező: Polgár Csaba. December 19., szombat – Grecsó-Hrutka Tandem: Legyen idén ez a Karácsony Fotó forrása: A Grecsó-Hrutka Tandem nagyzenekaros adventi műsora. "A karácsony ahhoz jön el, ki nagyon tud szeretni! " Grecsó Krisztián ünnepi novelláival és verseivel, Hrutka Róbert karácsonyi dalaival és a Tandem énekelt verseivel.
4-es, vagy újabb verzióval megy, ezért nem indul el enélkül, ha talál korábbi verziójú Elasticsearch node-ot a hálózatban. Érdekes megjegyezni, hogy az Elasticsearch alapesetben nem támogat AAA -t (authentication, authorization, accounting) Erre nyújt megoldást az Elasticsearch Sield, ami nagyon sok lehetőséget tartogat, de a licenc díja is magas. Kibana A jelenleg stable állapotú logstash (1. 2) tartalmaz egy logstash-web init szkripttel indítható Kibana 3-at, de a fejlesztés alatt álló 1. 5-ös verzóban egyelőre ez nem elérhető. Ettől függetlenül megjelent a Kibana 4. 1-es verziója, ami a Logstash-től külön telepíthető. A Kibana 4 egy alkalmazás, így supervisord-vel futtatható. Telepítés wget majd kitömörítettem az opt alá és egy symlinkkel fedtem el a verziót, így a verzióváltáskor ezzel már nem kell foglalkozni: tar -xzf ln -s kibana-4. 1-linux-x64 kibana apt-get install supervisor Konfiguráció A logstash-web indulását akadályozzuk meg: update-rc. d logstash-web remove Supervidord konfig (/etc/supervisor/conf.
Majd a sikeres betöltés után csak vissza kell kapcsolni a replikákat és a recovery tartalom szinten állítja helyre azokat ahelyett, hogy tételesen indexelné be az összes dokumentumot. Szintén a nagy mennyiségű betöltéseken tud segíteni az, ha a betöltések idejére felemelésre kerül az fresh_interval értéke. (ez alap esetben 1 másodperc ami azt jelenti, hogy másodpercenként keletkezik egy index szegmens, amit ezt követően mergel is). Az érték ideiglenes felemelésével ritkábban keletkeznek szegmensek így kevesebb merger is fut. Ez persze azt is jelenti, hogy ha menet közben elcrashel az elasticsearch, akkor minden dokumentum elveszik ami még nincs mergelve.
A hivatalos ügyfelek Java, ( C#), PHP, Python, Apache Groovy, Ruby és sok más nyelven érhetők el. A DB-Engines rangsor szerint az Elasticsearch a legnépszerűbb vállalati keresőmotor. Történelem Shay Banon 2004 -ben megalkotta az Elasticsearch előfutárát, az úgynevezett Compass -t. Miközben a Compass harmadik verzióján gondolkodott, rájött, hogy szükség lesz az Compass nagy részeinek átírására, hogy "skálázható keresési megoldást hozzon létre". Így megalkotta "az alapoktól kezdve a terjesztésre szánt megoldást", és közös felületet használt, a JSON -t HTTP -n keresztül, amely alkalmas a Java programozási nyelveken kívül is. Shay Banon 2010 februárjában adta ki az Elasticsearch első verzióját. Az Elastic NV -t 2012 -ben alapították, hogy kereskedelmi szolgáltatásokat és termékeket nyújtsanak az Elasticsearch és a kapcsolódó szoftverek körül. 2014 júniusában a vállalat bejelentette, hogy 70 millió dollárt gyűjt C sorozatú finanszírozási körben, mindössze 18 hónappal a társaság megalakulása után.
{ "mappings": { "event": { "_source": { "includes": [ "*", "meta. *"], "excludes": [ "scription", "*"]}}}} Az ES minden dokumentum betöltésekor automatikusa létrehoz egy _all fieldet, amiben az összes a dokumentumban fellelhető mező analizált adata szerepel felsorolásként. Ez sokat segít egy teljes indexre kiterjedő full text search queryhez, mindemellett viszont eléggé erőforrás igényes. Ha úgy egyébként ismerjük a saját adatmodellünket, akkor az _all kikapcsolható a mappingben ({"mappings": {"type_X": { "_all": { "enabled": false}}}}). Megfelelően kialakított mapping nélkül az ES minden szöveges adatot text-ben tárol, minden számot pedig valamilyen numberic datatypeben. Előbbi azért lehet probléma, mert a "text" field type alapértelmezetten analizált. Az analizálás során az indexer elemi daraboka szedi a text tartalmát és szavanként tárolja azt a gyorsabb keresés érdekében. Ez egy erőforrás igényes művelet, amire a legtöbb esetben nem igazán van szükség, hiszen a legtöbb esetben nincs szükségünk a full text search funkcióra a text fieldeknél.
Az analyze könnyedén kikapcsolható, amivel az indexelés gyorsítható "XXX": { "type": "text", "index": "not_analyzed", }, Ha egy mezőt nem analizálunk, akkor minden bizonnyal nem fogunk rá sortolni és aggregálni sem, ilyen esetben viszont érdemes felhívni arra az ES figyelmét, hogy ezeket a mezőket ne töltse be az in-memory bufferbe, hiszen az véges és nagy mennyiségű dokumentumoknál extra IO terhelést okozhat az aggregálandó adatok folyamatos ki/be töltögetése. Erre a célra találták ki a fielddata nevű mapping opciót, az így megjelölt típusú mezők adatai nem kerül betöltére az in-memory bufferbe a dokumentum betöltésekor. A fielddata opció egyébként alapértelmezetten ki van kapcsolva a text field typenál pont azért, hogy a nagy mennyiségű szövegek ne üssék ki folyamatosan a heapet. Kerüljük a multi-fields definíciókat! Személyes tapasztalatom alapján a legtöbb multi-fields használat esetén valójában arról van csak szó, hogy az eredeti field type rosszul lett megválasztva. Tipikusan jó példa erre az date type alá létrehozott text vagy keyword fields.
Viszont 10 node felett további nodeok bevonása már semmilyen módon nem hat pozitívan a performanciára. (ezen index szempontjából). Az előző pontban bemutatott problémát könnyen kezelhetjük azzal, ha eleve több sharddal tervezzük az indexeket (már ha indokolt ez), vagy pedig ha az indexeket mondjuk napi jelleggel görgetjük. Így a napon túli queryk minden bizonnyal olyan indexeken fognak futni amelyek más nodeokon futnak, így lehet értelme a nodeok számának növelésének. [commercial_break] Ez eddig egy eléggé triviálisnak tűnő megoldás, azonban könnyen előfordulhat, hogy akkora adatmennyiséggel és annyira bonyolult dokumentum struktúrával kell dolgoznunk, ami már egy indexen belül is teljesítmény gondokat okozhat. Ilyenkor egyetlen út marad, ez pedig az index mappingjének (_mapping) alaposabb átgondolása. Erre néhány ötlet: Minden dokumentum tárolja alapértelmezetten az eredeti (indexelés előtti) JSON-ját a _source értékben. Ez bonyolult dokumentumok esetén tetemes erőforrást igényelhet. A _source-t akár ki is lehet kapcsolni, bár ennek jócskán lehet negatív hatása (pl egy ilyen dokumentumot nem lehet updatelni és reindexelni) éppen ezért a _source teljes kikapcsolása helyett esetleg érdemes lehet excludeolni bizonyos fieldeket, amelyek tárolása felesleges és csak zabálja az erőforrásokat.