| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 스파크
- dump
- 키바나
- RecommendationSystem
- 해시
- python
- daspecialty
- 알고리즘
- 장고
- kibana
- twosum
- leetcode
- 깊이우선탐색
- Spark
- Optimization
- Algorithm
- Medium
- solution
- 리트코드
- 엘라스틱서치
- 프로그래머스
- dfs
- 파이썬
- ELK
- CentOS
- elasticsearch
- Easy
- Django
- AWS
- programmers
- Today
- Total
목록elasticsearch (3)
Archive
[Elasticsearch] 엘라스틱서치 클러스터 구성 ( Node / Shard / Segment)
1. 노드 ( Node ) 클러스터를 구성하는 하나의 Instance이다 데이터를 저장하고 클러스터의 Indexing과 Searching 역할을 한다. 물리서버 하나에 노드 하나를 구성하는 것을 권장하지만, 단일 서버에 복수 노드를 설치하는 것도 가능하다 HW Spec을 고려하여 노드를 구성해야한다 1.1 Master Node 클러스터는 반드시 한개의 마스터 노드를 가진다 Cluster의 모든 상태 정보 관리 및 상태 모니터링 Master Eligible Node에 의해 선출된다 (사용자 지정 X) - 선출 방식은 과반 수 이상의 투표를 얻어야 한다 - Voting only Node를 통해 Master Eligible Node가 특정 이유에 의해 대량으로 장애가 발생했을 때 Availability 확보 ..
0. Overview 1. Metirc Aggregation 2. Bucket Aggregation 3. Combination of Aggregations 3.1 Bucket & Metric Aggregations 3.2 Sub Bucket Aggregations 3.3 Pipeline Aggregations 0. Overview Kibana가 집계 기능을 기반으로 동작하기 때문에 집계를 제대로 이해하는 것이 중요하다 메트릭 집계 / 버킷 집계로 나뉜다 Search API 요청에 aggs파라메타 이용하여 집계를 생성한다 1. Metirc Aggregation avg, min, max, sum, percentiles, stats, cardinality, geo-centroid 등 주로 통곗값 계산이 목적 ..
[Elasticsearch] 엘라스틱서치 기본 개념 (Index / Document / Mapping / Template / Analyzer )
1. Overview 2. Index/Document/Mapping 2.1 Index 2.2 Document 2.3 Mapping 3. Index Template 3.1 Dynamic Template 4. Analyzer 4.1 Anlyzer 종류 4.2 Tokenizer 종류 4.3 Filter 종류 4.4 Custom Analyzer 1. Overview 모든 기능을 RestAPI 형태로 제공 (보통 kibana console에서 활용) get _cat API를 활용해 상태정보 조회 가능 (node, shard, template 등 상태정보 조회가능) 2. Index/Document/Mapping 2.1 Index Index : document를 저장하는 논리적 구분자 (RDB의 Table) - 하나..