阿里云Elasticsearch性能优化实践
Elasticsearch是一款流行的分布式开源搜索和数据分析引擎,具备高性能、易扩展、容错性强等特点。它强化了Apache Lucene的搜索能力,把掌控海量数据索引和查询的方式提升到一个新的层次。本文结合开源社区和阿里云平台的实践经验,探讨如何调优Elasticsearch的性能提高索引和查询吞吐量。
- 一. Elasticsearch部署建议
1.选择合理的硬件配置,尽可能使用SSD
Elasticsearch最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能。使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显。
对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑SSD作为存储,同时按照1:10的比例配置内存和硬盘。对
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HBase Coprocessor的实现与应用
本文来自于中国HBase技术社区武汉站HBase MeetUp线下交流会的烽火大数据平台研发负责人叶铿(云端浪子)。 HBase Coprocessor的实现与应用PPT下载:http://hbase.group/slides/159 本次分享的内容主要分为以下五点: Coprocessor简介 Endpoint服务端实现 Endpoint客户端实现 Observer实现二级索引 Coprocessor应用场景 1.Coprocessor简介 HBase协处理器的灵感来自于Jeff Dean 09年的演讲,根据该演讲实现类似于Bigtable的协处理器,包括以下特性:每个表服务器的任意子表都可以运行代码客户端的高层调用接口(客户端能够直接访问数据表的行地址,多行读写会自动分片成多个并行的RPC调用),提供一个非常灵活的、可用于建立分布式服务的数据模
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日前,全球权威IT咨询机构Forrester发布最新研究报告The Forrester WaveTM: CloudData Warehouse, Q4 2018,对云数据仓库从各个维度进行综合评判,帮助企业选择最佳解决方案。其中,阿里云DataWorks、MaxCompute、ADB等三款产品成功入选,并在产品功能(Current Offering)方面力压微软,杀入前七。 这是Forrester Wave首次发布关于云数仓解决方案(Cloud Data Warehouse,简称CDW)的测评。2017年和2018年的Q2,Forrester分别发布过BigData Fabric和Big Data Warehouse的研究报告,其中对Big Data Fabric的定义为: 在2018年3月,Forrester发布了题为Now Tec
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