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Elasticsearch添加Shield后TransportClient如何连接?

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Shield是Elasticsearch一个安全防护插件,提供了权限访问控制和日志审计功能,企业可以很方便的和LDAP或是ActiveDirectory进行集成,重用现有的安全认证体系.

Elasticsearch使用了Shield后,Elasticsearch就需要权限才能访问了,和默认的调用方式有些不同,下面简单介绍一下HTTP和TCP两种方式的连接.
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索引optimize究竟是否减少索引内存占用的测试

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针对昨天wood兄的帖子,做的实验,http://elasticsearch.cn/article/32
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简繁体插件更新,支持es2.0

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简繁体分词及ES插件STConvert更新

地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-stconvert

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在elasticsearch里如何高效的使用filter [性能优化必看]

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这里有一篇很好的文章,很不错,翻译和整理了一下,英文不错的,建议直接看原文:http://euphonious-intuition.com/2013/05/all-about-elasticsearch-filter-bitsets/

elasticsearch里面有BOOL filter、AND、OR、NOT filter,这几个看起来很相似,都有什么区别呢?什么时候用bool filter?什么时候用AND filter呢?

事实上,bool filter和AND 、OR、NOT filter 是完全不同,在查询性能上面的影响是非常大的。

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elasticsearch插件bug fix

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lucene4变化不少:http://blog.mikemccandless.com/2012/07/lucene-400-alpha-at-long-last.html
自定义的analyzer的要求也更加严格,之前写的几个插件,都报错了。
错误具体表现在第一次分词没有问题,第二次及后续的分词都是空,感谢各位网友的积极响应和测试反馈,谢谢。

具体是什么原因呢?

仔细研究了下代码,发现reset多加了一个参数,汗,fix如下:

–    public void reset(Reader input) throws IOException {
+    public void reset() throws IOException {

 

受影响的插件:pinyin、string2int、stconvert

这次都是按jdk6重新编译的,上次反映的jdk7的问题也一并解决了。

 

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[tutorial]clustering search result with plugin:tools-carrot2

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this tutorial is write for this plugin,https://github.com/medcl/elasticsearch-carrot2
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发布个插件:elasticsearch-river-email

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最近发现vps上面跑的用来收邮件的python脚本占用了30%的cpu,并且一直就有写个邮件river的想法,不过一直没有付诸行动,今天下班抽空完成了这个插件,理论支持的协议:
/**
now support:
imap
imaps
pop3s
pop3
*/
不过只有时间测试了pop3协议,正常收取。
地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-river-email

创建river的方式:

RTF已经包含该插件,并测试通过:
https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf/tree/master/elasticsearch/plugins/river-email

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mongodb-river重新同步数据

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elasticsearch的mongodb-river没有提供对一个库重新同步数据的方法,在很多情况下我们需要这么做,比如修改了elasticsearch的mapping,这个时候,就只能重建数据,所以需要重新从mongodb里面pull数据,然后重建索引,怎么办?

其实我们只需要清除mongodb-river记录的同步信息就行了,然后mongodb就能自动重新初始化,就跟新安装的一样。

1.第一步,查看那些信息需要删除,所有的信息都在_river索引里面

返回结果,类似这样的,就是记录数据同步的位置信息了

怎么处理呢?干掉就行,这个记录其实也就是一条elasticsearch的索引文档数据,找到index,type,id删除就行了。
我这里全部删除了,你可别照着来

第二步,目标索引如果需要修改mapping,删除数据,等等
第三步,重新创建river配置信息,啥,没有备份,慢慢哭去吧

到这里,数据应该就可以马上看到了,速度非常快。

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mongodb&mongodb-river(elasticsearch)部署

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#下载编译好的版本

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本文来自: mongodb&mongodb-river(elasticsearch)部署

How ElasticSearch Tried to Scaling Lucene

<Category: Diving Into ElasticSearch> Comments Off on How ElasticSearch Tried to Scaling Lucene

拖拖拉拉,终于完成了。

介绍了elasticsearch核心的几个分布式设计概念,对于了解elasticsearch非常有用。

这部分内容是lukas-vlcek 根据shay 的slide Road to a Distributed Search Engine 整理的。

我翻译了下。
链接在此:
http://www.elasticsearch.cn/guide/concepts/scaling-lucene/

Scaling Lucene

本文来自: How ElasticSearch Tried to Scaling Lucene