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MapReduce实现手机上网日志分析(分区)

一、问题背景 实际业务的需要,比如以移动为例,河南的用户去了北京上网,那么他的上网信息默认保存在了北京的基站,那么我们想要查询北京地区的上网日志信息默认也包含了其他地区用户的在本区的上网信息,否则只能扫描日志找到北京,很慢,所以分区很需要。 二、数据集分析 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 13926435656 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC 120.196.100.99 2 4 132 1512 200 1363154400022 13926251106 5C-0E-8B-8B-B1-50:CMCC 120.197.40.4 4 0 240 0 200 1363157993044 18211575961 94-71-AC-C...

【玩转ElasticSearch】多个ElasticSearch Cluster的一致性问题

本篇讨论同时使用多个ES Cluster进行搜索的时候,如何保证数据的一致性。 • 名词解释 Cluster:集群,一个集群包含多个Node,且会有一个Master Node。 Node:节点,一般来说一个机器部署一个Node。 Shard:分片,指的是一个Index分成多少份,这些Shards会分散到各个Node上面。 • 为什么要使用多个ES Cluster? 高可用方面: ElastcSearch拥有许多高可用的特性,例如Replica,例如Data Node挂掉后的数据迁移,例如Master Node挂掉后的自动重选,但这不代表万无一失了。常见的坑是,某个Node表现糟糕但是偏偏又没挂(挂了反而更好),此时整个Cluster的性能就会被一个坑爹Node拖累,这往往就是雪崩的开始。因此,从高可用方面来考虑,应当部署多个ES Cluster

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