阿里云Elasticsearch性能优化实践-低调大师

阿里云Elasticsearch性能优化实践

2018-11-15 865

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

2018-11-16

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2018-11-16

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