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ElasticSearchの良く使うcurlコマンドをまとめました。良かったら使ってください。 コマンドの詳細な説明は書いていませんが、キーワードで調べればすぐ分かるかと思います。 データ投入系 スキーマの登録 curl -XPOST http://localhost:9200/testindex -d @mapper.json スキーマの追加 curl -XPUT 'http://localhost:9200/testindex/_mapping/test' -d ' { "properties" : { "huga" : { "type" : "long" }, "hoge" : { "type" : "string" } } }' スキーマの確認 http://localhost:9200/testindex/_mapping?pretty データの登録 curl -XPOST ht
目的 検索用サーバーとして最近注目されているElasticsearchですが、ついに1.0 RC1がリリースされたそうです。 Googleトレンドを見ても、この分野で先行するApache Solrに迫る勢いを感じます。 そういうわけで私もElasticsearchについて興味を持って調べてみましたが情報がちょっと少ないですね… 「調べたけど断片的な情報しかない」 「公式doc英語だし、専門用語が多すぎてわからん」 「え、できること多すぎ。よくわからん。どれが重要?」 と言った感じで、最初ちょっと大変… そこで調べ始める人が、概観をつかむためのチュートリアルをつくろうと思います。 コマンドを全部実行する必要ありません。用語をおさえることで調べものが捗ることがひとつのゴールです。 自分の理解の整理も兼ねています。間違ってる箇所あったら教えて下さい。 part 1:ESを使ってレストラン検索を作
Elasticsearch におけるマッピングとは、リレーショナルDBでいうところのテーブル定義に相当します。しかし、単にデータを格納する為のフィールドを用意して型を設定するだけではありません。Elasticsearch では、フィールドの型の他に言語解析処理などのドキュメントを検索可能にする為の各種設定が可能です。 スキーマーレスが一つの特徴の Elasticsearch では、ドキュメントをインデックスすると自動的に各フィールド毎にフィールドタイプなどのマッピングが自動で設定されインデックスが作成されます。また、事前にマッピングを設定可能な仕組みとなっています。 自動マッピングまずは以下の内容で、インデックスを作成し自動マッピングについて見て行きます。 ブログ記事毎に1つのドキュメントをインデックス各ドキュメントはドキュメントタイプ story にインデックスドキュメントタイプ sto
たとえば、inputに「stdin」、outputに「file」というプラグインを使用すれば、標準入力からイベントを受け取り、それをファイルに出力することが可能となる。そしてLogstashが注目されている理由の1つのが、出力先として「Elasticsearch」が利用できる点だ。 検索機能に優れた分散型データベース「Elasticsearch」 Elasticsearchはオープンソースで開発されている分散型データベースシステムだ(図2)。「Elastic」という名前のため勘違いされやすいが、米Amazonが提供しているクラウドサービス「Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)」とは無関係だ。 図2 ElasticsearchのWebサイト ElasticsearchはJavaで実装されており、またデータ検索エンジンとして「Lucene」が組み込まれているのが特
Apacheのログを解析しようと思い、色々とググってみたところ、 fluentd (td-agent), Elasticsearch, Kibanaというキーワードが頻出しました。 上記3つを組み合わせると、ApacheのログがシャレオツなUIで見れるということはすぐ理解できたのですが、 それぞれが結局何をするものなのか分からなかったので簡単にまとめてみました。 使ってみたいけど、いまいち仕組みが分からないって方は読んでみてください。 fluentd とは fluentd 様々なログフォーマットを指定したサービスのフォーマットに整形してくれます。 今回の場合は、Apacheのログを、Elasticsearchの入力フォーマットに整形してくれます。 fluentdの動作イメージ(公式より転載) fluentd は Apache や Nginxのログを Elasticsearchのフォーマット
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