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单台服务器部署双节点Elasticsearch配置目标在单台机器上部署两个Elasticsearch7.17.11节点，并使它们组成一个集群，需要为每个节点进行单独的配置。部署节点：node1:192.168.1.19:9200node2:192.168.1.19:9201具体步骤：1.安装下载并解压Elasticsearch7.17.11安

ElasticSearch安装版本配套表ElasticSearch与JVM兼容关系ElasticSearch与操作系统兼容关系安装包版本：Elasticsearch7.17.11部署方式Elasticsearch部署在远程Ubantu虚拟机192.168.1.19安装过程将压缩包上传到服务器的目标目录将压缩包解压tar-xvfelasticse

一.安装前准备    需要准备elasticsearch_7.17.10，kibana_7.17.10，logstash7.17.10三个镜像，这里我用的离线镜像包elasticsearch_7.17.10.tar，kibana_7.17.10.tar，logstash7.17.101.先执行命令包导入镜像dockerload-ielasticsearch_7.17.10.tardockerload-ikiban

前提：已安装docker服务云服务器或者本地服务器已开放ES端口登录私有库,参考登录私有库步骤拉取版本7.14.0的ES镜像dockerpull8.134.59.62:8083/elasticsearch:7.14.0     5.安装es#a.第一次创建容器，目的获取es相关文件dockerrun-d--namees-p9200:9200

背景ip为172.31.xxx.xxx的这台上部署了一台elasticsearch服务，端口为9200，其中一个索引为hot_question，现在想将索引及数据全部导入到ip为172.30.xxx.xxx这台机器上启动的elasticsearch服务中，elasticsearch服务端口也为9200。解决去这里下载压缩包，我下载的是7.17.3版本。然后上

这是一个典型的Elasticsearch集群因为磁盘空间不足而触发的保护机制，导致索引被设置为只读模式（read-only-allow-delete​）。以下是解决这个问题的步骤：释放磁盘空间：您需要清理服务器上的磁盘空间，删除不必要的旧索引或者日志文件，以降低磁盘使用率。可以使用以下命令删除不需要的索

环境CentOS-7-x86_64-DVD-2009.isohttps://mirrors.aliyun.com/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-2009.isoelasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gzhttps://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-10-0https://artifacts.elastic.co/downl

特别指出，这个最新的ElasticStack8.16发布版的功能。我很兴奋地来尝试这个功能。在今天的文章中，我们来使用一个例子来进行详细地描述。安装如果你还没有安装好自己的Elasticsearch及Kibana，请参考如下的文章来进行安装：如何在Linux，MacOS及Windows上进行安装Elast

一、前言​ 以前做的某个项目中包含了大量的查询聚合，现在有时间整理一番，记录一下ES常用查询聚合语法。二、常用查询语法2.1match查询​ match查询，模糊匹配（自动分词），在进行分词的模糊匹配时，要求该字段的类型是text..keyword类型。GETarticle/_search{"query":{"ma

ElasticSearch基础学习1.Elasticsearch的基本概念Index（索引）：相当于数据库中的表，存储一类文档。Document（文档）：索引中的一条记录，使用JSON格式表示。Type（类型）：文档的分类，Elasticsearch7.x之后已不再推荐使用。Field（字段）：文档中的键值对。2.常用的CRUD操作2.1创建索引

作者：来自Elastic StefNestor随着ElasticCloud提供可观察性、安全性和搜索等解决方案，我们将使用ElasticCloud的用户范围从完整的运营团队扩大到包括数据工程师、安全团队和顾问。作为Elastic支持代表，我很乐意与各种各样的用户和用例互动。随着受众的扩大，我看到了

背景优化导出功能开发环境自测大数据量导出时间以及内存使用情况挑战100w20min之内完成作为开发当碰到这样的产品....哎为了挣钱咬咬牙干吧。在服务稳定的前提完成导出；不能对线上服务造成损失前提。宁可时间不达标也不能搞坏服务。此篇博客只是为了记录方便下次遇到不

在此之前，请先安装Elasticsearch并启动，并创建一些index一、下载安装包并解压安装https://www.elastic.co/downloads/kibanaterminal进入Kibana安装目录，通过.\bin\kibana.bat指令启动 二、配置后登录Kibana页面启动成功，访问http://localhost:5601/，页面会要求你填入Enrol

ES-King：开源免费，一个现代、实用的ESGUI客户端，支持多平台。下载地址：https://github.com/Bronya0/ES-King功能清单详尽的集群信息：节点信息、堆内存占用、总内存占用、cpu占用、磁盘占用、网络流量、节点角色、集群健康、5分钟负载、每个节点的字段缓存、段缓存、查询缓存、请求

服务器安装elasticsearch:7.9.3一、安装前准备检查系统环境：确保CentOS7系统已经更新到最新版本。检查系统的硬件资源，确保满足Elasticsearch的安装和运行要求。安装OpenJDK：Elasticsearch需要Java环境，这里选择安装OpenJDK11。使用命令sudoyuminstalljava-11-open

前言什么是搜索引擎搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上采集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将检索的相关信息展示给用户的系统。分类：全文索引搜索引擎采集ip段内的网页数据，扫描网页内容的每一个词，对其创建索引，指明词

一、环境现状描述：     目前的ElasticSearch集群仅有一个单一节点，且这个集群中已建立有索引，索引已包含业务文档数据（超过200G），该集群已经启用XPACK认证，现希望扩展这个集群，增加复制节点，且复制节点启动后，自动从主节点同步数据到新节点。     目前的ElasticSearch集群节点

CVE-2021-21311今天要记录的是ssrf，cve编号为CVE-2021-21311Adminer是一个PHP编写的开源数据库管理工具，支持MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SQLite、MSSQL、Oracle、Elasticsearch、MongoDB等数据库。在其4.0.0到4.7.9版本之间，连接ElasticSearch和ClickHouse数据库时存在一处

1、前情提要：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api-client/current/installation.html以上是Elasticsearch对接Java的官方文档（pom依赖部分）我本地Windows安装的Elasticsearch也是8.15.3版本 2、启动报错***************************APPLICATION

目录传送门前言一、组件概念各组件概念EFKELKELFKELFK+kafka二、下载地址三、window下7.8版本安装单机四、window下7.8版本安装集群五、Linux下7.8版本安装单机1、ES安装2、ES-HEAD安装3、IK中文分词器安装六、Linux下7.8版本安装集群传送门SpringMVC的源码解析（精

在Elasticsearch中，索引的健康状态（healthstatus）反映了索引的分片分配情况和集群的整体健康状况。这些状态可以帮助您快速了解索引和集群的运行情况。以下是Elasticsearch中索引的三种健康状态及其意义：1.green（绿色）含义：所有主分片（primaryshards）和副本分片（replicashards）都已成功

当前环境操作系统：macOS15.0.1Docker版本：DockerDesktop：Version4.34.3(170107)DockerEngine:27.2.0安装步骤提示：此部署只为学习使用，没有挂载本地文件1、安装ElasticSearch#安装命令#1.1创建网络somenetwork用于docker间通讯dockernetworkcreateso

记录一次docker快速启动elasticsearch单机服务注意事项使用df-h${dir}确定挂载目录磁盘容量避免选择较小磁盘使用lsof-i:${port}确定宿主机端口没有被占用挂载目录赋予可读可写的权限具体步骤cd/home/aicc/docker/mkdiresmkdirdatamkdircon

作者：Cartman文章：多智能体AI搜索引擎点击链接，更多实践案例等你探索～ #智谱BigModel研习社是专业的大模型开发者交流平台，欢迎在评论区与我们互动！ 传统搜索引擎如今的问题在于输出很多不相关结果（大量垃圾信息+SEO操纵的标题党内容），大模型也面临着幻觉问题。在网