Hibernate Search v5.7.0.Final 发布 资讯
default and isn't configurable HSEARCH-2590 ElasticsearchHSQueryImpl allocates too much memory for query
jopen 如何更好的利用Node.js的性能极限 经验
JPC（Juttle Processing Core）两部分。其中，整体系统需要依赖 ElasticSearch 和 Cassandra 等这些大数据后端分系统，进行历史数据的处理和存储以及一般数据的复原和管理；JPC采用了Node
大数据时代里，运维工程师的自我修养 资讯
关于其中一部分可视化的代码讲解。 因为本文的数据是基于Elasticsearch存储的，所以先决条件，你得有存在Elasticsearch里的数据内容，如果你对Pandas有所了解，你可能看看代码也就知道怎么回事了
GitHub 连击 200 天 ShowCase 资讯
com/phodal/sherlock Django Ionic ElasticSearch 地图搜索 ElasticSearch Django Ionic OpenLayers 3 代码: https://github
Kibana 中文指南 经验
Kibana 是一个使用 Apache 开源协议，基于浏览器的 Elasticsearch 分析和搜索仪表板。Kibana 非常容易安装和使用。整个项目都是用 HTML 和 Javascript 写的，所以
ELK实战一:架构的选择 经验
一、数据量小，且数据可靠性要求不强（允许ELK故障时丢失数据）的公司 架构如下: Logstash -> Elasticsearch -> Kibana 收集客户端 : rsyslog/heka/flume/logs
码头工人
利用 ELK系统分析Nginx日志并对数据进行可视化展示 经验
{ remove_field => "timestamp" } } output { elasticsearch { hosts => ["127.0.0.1:9200"] index => "log
dkrt7160 10x系列之Clay.io是如何处理日志的 经验
【编者的话】Clay.io基于Docker来管理服务器日志，架构组合是Docker+Logstash+ElasticSearch，文章对各个工具进行了简单介绍。Clay.io还开源了Docker容器，以帮助开发者快速构建一个分布式的日志系统。
那些年，追过的开源软件和技术 问答
++,也发明了新语言 Hack 。 MySQL ：经典开源数据库，被Oracle收购，Facebook, Baidu, Taobao都是大量基于MySQL做出非常稳定靠谱的系统。我记得 Pinterest
Flume架构与源码分析-整体架构 经验
、日志--->Flume--->离线计算（如HDFS、HBase）、日志 --->Flume--->ElasticSearch。 2、整体架构 Flume主要分为三个组件：Source、Channel、Sink；数据流如下图所示：
新型Docker日志管理工具：SPM 资讯
。这就意味着并没有为Docker日志驱动配置syslog，也没有路由到Logstash中去解析，并且也没有Elasticsearch来维持这些日志，甚至是连Kibana也不需要。SPM for Docker和Logsene将为你处理好这一切。
Shopify 构建弹性应用的方法 资讯
Docker 容器。 在数据层，他们用到了： Memcached Redis ElasticSearch MySQL Kafka ZooKeeper 大部分软件运行自有的硬件上，少部分运行在 AWS
Java中文分词组件：word 经验
间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。同时提供了Lucene、Solr、ElasticSearch插件。 分词使用方法： 1、快速体验 运行项目根目录下的脚本demo-word.bat可以快速体验分词效果
ELK 在 Spark 集群的应用 经验
以便快速的找出问题的根源。 一、ELK 系统架构 那么什么是 ELK 呢？ELK 是 Elasticsearch, Logstash, Kibana 的简称，是最初的 ELK 的三大核心套件，随着该系
logstash grok解析 经验
中，在本地搭建了一个非常简单的ELK系统。其中logstash从本地日志文件中读取信息并交给elasticsearch。 然而直接把原始未加工的日志交给elasticsearch没有什么意义。 logstash还有一个重要的工作就
Java 分布式中文分词组件，word v1.3.1 发布 资讯
同时还无缝和Lucene、 Solr、ElasticSearch、Luke集成。 word 1.3.1这个版本是从代码分支 ForElasticsearch1.7.2 中编译出来的，主要目的是支持与lucene4
江南白衣2014年的技术流水账，对Java开发者非常有价值 资讯
，以及按属性查询，不占用内存又的确比Redis这熊孩子省心。 传统数据库方面，项目原本只有MySQL Cluster与Oracle两种选择，现在PostgreSQL强势插入，各方面测试结果都漂亮。
Yelp研发实践：使用服务拆分单块应用 经验
Yelp服务中有很大一部分需要对数据进行持久化，工程师团队使用了MySQL、Cassandra和ElasticSearch的组合。 Yelp工程师在博客上说，无论数据库存储选用什么产品，底层的实
fmms ELK 维护的一些点 经验
年久失修, 所以做了个方案, 开始了批量升级 将logstash从1.3升级到2.1, 将elasticsearch从1.4.1升级到2.0 期间踩了很多坑, 搞了一个多月, 总算搞完 从纯手工落后隔三差五有人找查问题的自行车