有三個節點,node1是專用的master
node2,node3是data+ingest節點
ip node1 192.168.1.123, 192.168.1.124,192.168.1.125
對單節點進行security操作,elastic的初始化密碼為elastic-password
其餘賬戶的也是如此
和下面的建立使用者可以同時使用
建立乙個role,對所有role*的index有所有許可權,對cluster有monitor許可權,能夠登陸和使用kibana
使用這個賬戶重新登入kibana進行測試
文件的資料是
put hamlet02/_bulk}}
下面這樣的
編寫乙個script,name是control_reindex_batch,用來對hamlet02進行update,如果原文件中有reindexbatch的話,reindexbatch的值會add update的時候傳進來的increment引數。如果原文件沒有reindexbatch欄位的話,就直接初始化為傳進來的init引數,同時將speak重新命名為leader。
對於kibana_sample_data_logs中的資料
編寫乙個search_template name是with_response_and_tag,有三個引數
with_min_response,with_max_response,with_tag
對應的query滿足 with_min_response<=response<=with_max_response
tags contains with_tag value
再來乙個複雜點的,夾帶條件判斷,如果
(i) if the 「with_max_response」 parameter is not set, then don』t set an upper bound to theresponse
value
答案
put _scripts/with_response_and_tag05
}, "lte": }}}
},}"}}
]}}}
"""}}
post _scripts/with_response_and_tag03
}}, "lte": }}}}
}},}"}}}
]}}}
""" }
}
還有就是json化的方式
文件是資料是這個樣子的
post hamlet-2/_doc/4
寫乙個pipeline叫split_act_scene_line,將line_number使用點號"."切分成三個字段number_act
,number_scene
,number_line
這個掛乙個答案吧,自己寫寫試試哦
post _ingest/pipeline/_simulate
},},}]
},"docs": [
}]}
部署三個節點的es節點,有乙個屬性叫warm_hot
node01為hot,node02和node03是warm節點。
建立兩個索引task701,task702,兩個索引都是2個shard。乙個shard都存在hot乙個都存在warm當中。
第二題三個節點有乙個屬性area
node01,node02為rack01, node03為rack02
建立乙個索引task703,2個shard,1個replica,
讓task703的所有shard能夠實現在rack01,rack02上的互備份。
filter fuzzy compound term
在cluster1中寫入如下資料
put hamlet/_bulk}}
}}}
在cluster2中寫入如下資料
put hamlet02/_bulk}}
}}}
在cluster1中同時搜尋兩個集群中speaker為francisco 的doc
單節點,寫入資料
put hamlet02/_bulk}}
}}}
shared file system repository可以放在home/repo,home/my_repo 兩個目錄下
在home/my_repo下建立back_repo的repository,然後對hamlet02 進行備份,備份名稱為hamlet_backup
刪除hamlet02 驗證一下是否能正常恢復(這個要注意可以先做乙個reindex保命。。。)
建立乙個template,要求
number_開頭的string型別會設定為int
其他型別的string設定為keyword
text_entry欄位分別使用standard,english,dutch analyzer
日期格式為"mm/dd/yyyy"
所有hamlet開頭的索引都會使用這個pattern
測試寫入
post hamlet-2/_doc/4
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