Рубрика «elasticsearch» - 13

в 10:17, , рубрики: deployment, docker, dokku, elasticsearch, likeastore, security, Блог компании Likeastore, информационная безопасность, Поисковые машины и технологии

После успешного перехода c MongoDB полнотекстового поиска на ElasticSearch, мы успели запустить несколько новых сервисов работающих на Elastic'е, расширение для браузера и в общем и целом, я был крайне доволен миграцией.

Но в бочке меда, оказалась одна ложка дегтя — примерно через месяц после конфигурации и успешной работы, LogEntries / NewRelic в один голос закричали о том, что сервер поиска не отвечает. После логина на дешбоард Digital Ocean'a, я увидел письмо от поддержки, что сервер был приостановлен в связи с большим исходящим UPD трафиком, что скорее всего свидетельствовало о том, что сервер скомрометирован.
Читать полностью »

в 9:13, , рубрики: elasticsearch, filtering, online-store, php, symfony, symfony 2, Веб-разработка

Написать эту статью меня сподвигло отсутствие в интернете готового пошагового руководства «как реализовать фильтр товаров на ElasticSearch», а задача сделать это у меня стояла чётко и непоколебимо. Удавалось находить отрывочную справочную информацию, но никак не cookbook по решению самых тривиальных задач.

Акцентирую ваше внимание именно на symfony2, поскольку буду использовать FOSElasticaBundle, который позволяет описывать mapping индексов elasticsearch в удобных yaml конфигах и привязывать к ним сущности Doctrine ORM или документы Doctrine ODM. Промаппленные индексы заполняются из связанных доктриновских сущностей с помощью одной единственной консольной команды. Кроме того, он включает в себя вендорную библиотеку для конструирования поисковых и фильтрационных запросов. Результаты поиска возвращаются в виде массива объектов сущности или документа Doctrine ORM/ODM, привязанной к поисковому индексу. Подробнее о FOSElasticaBundle, традиционно, на гитхабе: github.com/FriendsOfSymfony/FOSElasticaBundle

Использование бандла позволяет полностью абстрагироваться от манипуляций с чистым JSON, что-то кодировать и декодировать функциями json_encode и json_decode, лезть куда-то с помощью сurl. Здесь только ООП подход!

Немного о схеме данных в SQL

Поскольку мои товары хранятся в реляционной СУБД, мне понадобилось реализовать EAV модель для их свойств и значений (подробнее: en.wikipedia.org/wiki/Entity%E2%80%93attribute%E2%80%93value_model )

В результате, у меня вышла вот такая схема данных:
image
Читать полностью »

в 9:30, , рубрики: elasticsearch, geodata, logstash, nosql, Opendata

Задумывались ли вы когда-нибудь, найдя аккуратную публичную базу данных, как хорошо было бы включить её в своё приложение, чтобы оптимизировать какую-нибудь функциональность, пусть даже незначительно? Конечно же да! Этот пост расскажет как, использовать Logstash для превращения внешнего набора данных в желаемый формат, проверить результат в Kibana и убедиться что данные правильно индексированы в Elasticsearch так, что могут быть использованы при больших нагрузках на живых серверах.

Имортируем открытые гео данные из OpenGeoDB в ElasticsearchЧитать полностью »

в 8:21, , рубрики: elasticsearch, facet, nosql, search api, search engine, Блог компании SmartProgress, Поисковые машины и технологии, метки: , , ,

ElasticSearch — агрегация данных
В статье мы рассмотрим, как правильно реализовывать агрегацию данных, зачем это может понадобиться, и сдобрим это кучей рабочих примеров.

Для всех, кому интересно как сделать свои запросы в ES интереснее и посмотреть на обычной поиск с другой стороны, прошу под кат.
Читать полностью »

в 16:34, , рубрики: elasticsearch, nosql, percolator, php, search engine, Блог компании SmartProgress, Поисковые машины и технологии, метки: , , ,

ElasticSearch и поиск наоборот. Percolate API
Вопрос умной категоризации чего-либо встаёт остро при разработке очень многих сайтов. Конечно, всегда можно отдать это на заполнение человеку и результат поначалу будет куда лучше машинного, но, что если категоризировать нужно в реальном времени сотни и тысячи «товаров».
Придется отдать это на откуп машине. Тут вариантов не так много, а написание собственного ИИ для 99.9% задач пустая трата времени.

Заинтересовавшимся как это решить с помощью ElasticSearch прошу под кат.
Читать полностью »

в 11:01, , рубрики: big data, elasticsearch, Администрирование баз данных, Серверное администрирование

Низкая скорость поисковых запросов

Работая над поисковым движком по социальной информации (ark.com), мы остановили свой выбор на Elasticsearch, так как по отзывам он был очень легок в настройке и использовании, имел отличные поисковые возможности и, в целом, выглядел как манна небесная. Так оно и было до тех пор, пока наш индекс не вырос до более-менее приличных размером ~ 1 миллиарда документов, размер с учетом реплик уже перевалил за 1,5 ТБ.

Даже банальный Term query мог занять десятки секунд. Документации по ES не так много, как хотелось бы, а гуглинг данного вопроса выдавал результаты 2х-летней давности по совсем не актуальным версиям нашего поискового движка (мы работаем с 0.90.13 — что тоже не достаточно старая вещь, но мы не можем позволить себе опустить весь кластер, обновить его, и запустить заново на текущий момент — только роллинг рестарты).

Низкая скорость индексации

Вторая проблема — мы индексируем больше документов в секунду (порядка 100к), чем Elasticsearch может обрабатывать. Тайм-ауты, огромная нагрузка на Write IO, очереди из процессов в 400 единиц. Все выглядит очень страшно, когда смотришь на это в Marvel.

Как решать эти проблемы — под катом
Читать полностью »

в 15:22, , рубрики: elasticsearch, percolator, Блог компании Percolator.io, Веб-разработка, закладки, поисковые системы, метки: , , ,

Периодически стал замечать, что не могу найти нужную статью, которую видел раньше.
Вроде бы все просто — по запомнившимся сведениям статью можно легко найти. Но нет. Поиск в Google часто ничего не дает, т.к. я помню только обрывки содержимого, и поисковая выдача содержит много шума.

Актуально это и на работе. Для хранения и обмена полезными ссылками на разные Github проекты, статьи, сервисы раньше мы использовали Skype, но сейчас стали использовать для этих целей Yammer. Оба этих способа имеют свои недостатки. Основной недостаток Skype для обмена ссылками — это сложность поиска по истории. Проблема Yammer — он не индексирует текст статьи, а только сниппет. Ни один из них не имеет возможности автоматической категоризации.

В свободное время я написал приложение, специально заточенное для поиска статей. Его возможности:

  • добавление статьи одной кнопкой из браузера
  • автоматическая категоризация
  • русская и английская морфология
  • просмотр текста статьи
  • операторы поискового запроса

Читать полностью »

в 12:46, , рубрики: amazon s3, celery, Cocoa, disqus, django, DropBox, elasticsearch, foursquare, haproxy, Instagram, leveldb, memcached, mongodb, mysql, pinterest, postgresql, python, RabbitMQ, reddit, redis, solr, twisted, wxWidgets, yelp, Веб-разработка, высокая нагрузка, Программирование, разработка, социальная сеть

Наша компания довольно давно занимается разработкой больших веб-приложений на Python / Django. В рунете крайне мало информации об этом замечательном языке программирования и фремворке на его основе. Мы решили исправить эту ошибку и рассказать о популярных высоконагруженных сайтах на этой технологии, а также дать много интересных технических подробностей. Для удобства сравнения сайтов между собой мы приводим еще и немного статистики к каждому из проектов. В целом сайтов на Python / Django, конечно, очень много в мире, мы охватим только наиболее интересные по нашему мнению.

Небольшая таблица известных проектов (на основе данных http://builtwith.com/), кликабельно:
Читать полностью »

в 16:16, , рубрики: bookmate, elasticsearch, ruby, ruby on rails, метки: , , ,

Ссылка на подкаст: http://rubynoname.ru/posts/2014/S06E03.html
Читать полностью »

в 11:43, , рубрики: big data, elasticsearch, google analytics, аналитика, Блог компании Mail.Ru Group, веб-аналитика, поиск, метки: , , ,

Многие слышали о высокоуровневом поисковом сервере ElasticSearch, но не все знают. что многие используют его не совсем по прямому назначению. Речь идет о реалтайм-аналитике различных структурированных и не очень данных.

Эта статья также назрела ввиду того, что многие крупные интернет-проекты рунета в 2014 году получили письма счастья от Google Analytics с предложением заплатить $150 000 за возможность использовать их продукт. Я лично считаю, что ничего плохого в том, чтобы оплатить труд программистов и администраторов нет. Но при этом это довольно серьезные инвестиции, и, может, вложения в собственную инфраструктуру и специалистов, даст большую гибкость в дальнейшем.

Аналитика в ElasticSearch основана на полнотекстовом поиске и фасетах. Фасеты в поиске — это некая агрегация по определенному признаку. Вы часто сталкивались с фасетами-фильтрами в интернет-магазинах: в левой или правой колонке есть уточняющие галочки. Ниже пример тестового фасетного поиска у нас на главной странице http://indexisto.com/.

ElasticSearch 1.0 — новые возможности аналитики

Буквально неделю назад вышла стабильная версия поискового сервера ElasticSearch 1.0, в которой разработчики настолько серьезно поработали над фасетами, что даже назвали их Aggregation.

Так как тема еще не освещалась на Хабре, я хочу рассказать, что из себя представляют аггрегации в ElasticSearch, какие возможности открываются и есть ли жизнь без Hadoop.
Читать полностью »

1...10...121314
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js