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[ElasticSearch]嵌套对象之嵌套类型

nested类型是一种特殊的对象object数据类型(specialised version of the object datatype ),允许对象数组彼此独立地进行索引和查询。 1. 对象数组如何扁平化 内部对象object字段的数组不能像我们所期望的那样工作。 Lucene没有内部对象的概念,所以Elasticsearch将对象层次结构扁平化为一个字段名称和值的简单列表。 例如,以下文件: curl -XPUT 'localhost:9200/my_index/my_type/1?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "group" : "fans", "user" : [ { "first" : "John", "last" : "Smith" }, { "first" : "Alice", "last" : "White" } ] } ' 说明 user字段被动态的添加为object类型的字段。 在内部其转换成一个看起来像下面这样的文档: { "group" : "fans", "user.first" : [ ...

几十条业务线日志系统如何收集处理?

在互联网迅猛发展的今天 各大厂发挥十八般武艺的收集用户的各种信息,甚至包括点击的位置,我们也经常发现自己刚搜完一个东西,再打开网页时每个小广告都会出现与之相关联的商品或信息,在感叹智能的同时不惊想 什么时候泄露的行踪。 许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。收集业务日志数据,供离线和在线的分析系统使用,正是日志收集系统的要做的事情。 用户的数据除了这种后台默默的收集外,还有各种运行的日志数据和后台操作日志,因此每个业务可以算是一种类型的日志,那稍大点的公司就会有几十种日志类型要收集,而且业务都分布到不同的服务器上,这就导致了日志的汇集的困难, 在此可以用Flume来解决此类问题,参考以下架构。 Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,目前已经是Apache的一个子项目。 Flume作为一个日志收集工具,非常轻量级,基于一个个Flume Agent,能够构建一个很复杂很强大的日志收集系统,它的灵活性和优势,高可用性,高可靠性和可扩展性是日志收集系统所具有的基本特征。主要体现在如下几点: 模块化设计:在其Flume Agen...

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