前提：先购买一台跟ES集群相同VPC的ECS，并申请弹性ip。也可以使用已有的机器。在这台机器上面安装nginx1       安装nginxyum install  nginx如果报找不到镜像 增加一个再运行vi /etc/yum.repos.d/nginx.repo[nginx]name=nginx repobaseurl=http://nginx.org/packages/centos/$releasever/$basearch/gpgcheck=0enabled=1 2       配置nginx.conf文件编辑nginx.conf文件，将红框框处的listen后面的80改为ECS放通的一个端口（可以与华为云提供的保持一致），将server_name 改为localhost；将location中的proxy_pass 的http://后面的ip改为ES服务的endpoint192.168.0.167 为ES集群中的内网访问地址改完之后如下所示效果3       启动nginx/usr/sbin/nginx改了配置后重新加载/usr/sbin/nginx –s reload4       访问在本地的浏览器中输入如上，这个红色框框中为申请的公网IP 注意访问不通，需要排查ES集群的或者跳转ECS的安全组是否开放，ES集群的安全组需要放开9200 

本帖最后由 ES_Siyu 于 2018-6-27 18:08 编辑小刘最近在做搜索相关的事，但一直很苦恼。他之前在用数据库，如MySQL，来做搜索的业务，如知识库管理、问答和文档搜索等。在这过程中，他发现数据库并不能很好的满足他的需求。 我们来一起看看他遇到的问题吧~~~ —————————————————————————————————————————————————————— 1 响应时间MySQL背景：小刘在做测试时，发现当数据库中的文档数仅仅上万条时，关键词查询就比较慢了。如果一旦到企业级的数据，响应速度就会更加不可接受。 原因：在数据库做模糊查询时，如LIKE语句，它会遍历整张表，同时进行字符串匹配。 例如，当小刘在数据库查询“市场”时，数据库会在每一条记录去匹配“市场”这两字是否出现。实际上，并不是所有记录都包含“市场”，所以做了很多无用功。 这两个步骤都不高效，而且随着数据量的增大，消耗的资源和时间都会线性的增长。 Elasticsearch提升：小刘使用了云搜索服务后，发现这个问题被很好解决，TB级数据在毫秒级就能返回检索结果，很好地解决了痛点。 原因：华为云云搜索是基于Elasticsearch。而Elasticsearch是基于倒排索引的，例子如下。 18190 当小刘搜索“手机”时，Elasticsearch就会立即返回文档F，G，H。这样就不用花多余的时间在其他文档上了，因此检索速度得到了数量级的提升—————————————————————————————————————————————————————— 2 分词MySQL背景：在做中文搜索时，小刘发现组合词检索在数据库是很难完成的。 例如，当用户在搜索框输入“四川火锅”时，数据库通常只能把这四个字去进行全部匹配。可是在文本中，可能会出现“推荐四川好吃的火锅”，这时候就没有结果了。 原因：数据库并不支持分词。如果人工去开发分词功能，费时费精力。 Elasticsearch提升：小刘使用云搜索服务后，就不用太过于关注分词了，因为Elasticsearch支持中文分词插件，很好地解决了问题。 原因：当用户使用Elasticsearch时进行搜索时，Elasticsearch就自动帮他分好词了。 例如当小刘输入“四川火锅”时，Elasticsearch会自动做下面两件事（1） 将“四川火锅”分词成“四川”和“火锅”（2） 查找包含这两个词的文档—————————————————————————————————————————————————————— 3 相关性MySQL背景：在用数据库做搜索时，结果经常会出现一系列文档。小刘不禁思考：· 到底什么文档是用户真正想要的呢？· 怎么才能把用户想看的文档放在搜索列表最前面呢？ 原因：数据库并不支持相关性搜索。 例如，当用户搜索“咖啡厅”的时候，他很可能更想知道附近哪里可以喝咖啡，而不是怎么开咖啡厅。 Elasticsearch提升：小刘使用了云搜索服务后，发现Elasticsearch能很好地支持相关性评分。通过合理的优化，云搜索服务能够返回精准的结果，满足用户的需求。 原因：Elasticsearch支持全文搜索和相关度评分。这样在返回结果就会根据分数由高到低排列。分数越高，意味着和查询语句越相关。 例如，当用户搜索“星巴克咖啡”，带有“星巴克咖啡”的信息就要比只包含“咖啡”的信息靠前。——————————————————————————————————————————————————————4 可视化界面MySQL背景：在使用数据库进行查询数据时，很多时候都是通过工程代码或者命令端完成。小刘发现很多时候分析结果并不太方便，缺少一个可视化界面来提高效率。 原因：数据库自身通常不带可视化界面。而在完成搜索相关的任务时，常常需要根据搜索结果来进行分析。 Elasticsearch提升：小刘使用了云搜索服务后，发现可视化Kibana界面提升了研发的速度。 原因：Kibana可视化界面完美支持Elasticsearch。研发人员能够在上面快速地进行概念验证，分析结果，提高开发效率。18191 —————————————————————————————————————————————————————— 全球第一的搜索引擎Elasticsearch已经登录华为云，快戳下面链接来体验，助您提升效率~~~ https://www.huaweicloud.com/product/es.html

本帖最后由 ES_Siyu 于 2018-6-20 16:43 编辑在大数据浪潮下，你离数据运营和智能运维只差一个云搜索服务，快戳下面链接来体验~~~云搜索服务 —————————————————————————————————————————————————————— 在整体行业趋于数字化的今天，各种业务软件每时每刻都在产生日志数据。因为大数据的爆发，大家开始重视如何利用这些日志，去解决业务上的难题。不可否认的是，随着对数据资产的观念兴起，越来越多的运营人员和运维人员开始使用这些日志构建应用场景。 17813—————————————————————————————————————————————————————— 站在运营和运维的角度，如何有效进行日志分析成为一个难题。总体而言，包括以下四个方面：日志分散，分析困难，容量有限和速度受制。 17820 —————————————————————————————————————————————————————— 继续细化，从运维的业务层面看，在云搜索服务上，日志分析能完成监控告警、故障处理、性能优化和安全审计等事项，最终达到智能运维的目标。基本思路是收集相关日志数据，导入到云搜索服务中，使用搜索语句获得结果，最终在可视化界面呈现。而云搜索服务是基于Elasticsearch，具有高效检索和灵活弹性的优势，拥有可视化工具，能帮助运维人员集中化管理日志数据，高效完成运维任务。 17810 —————————————————————————————————————————————————————— 而在运营业务层面，云搜索服务能帮助运营人员进行数字化运营，包括但不仅限于流量运营，用户运营，产品运营和内容运营。基本流程与运维相似，收集重要指标，导入到云搜索服务，建立图表，进行后续业务分析。 17814 —————————————————————————————————————————————————————— 从技术上，整体云上架构如下，包括日志产生，日志采集，日志分析和日志场景。 17812 在大数据浪潮下，你离数据运营和智能运维只差一个云搜索服务，快戳下面链接来体验~~~云搜索服务

本帖最后由 ES_Siyu 于 2018-6-13 15:25 编辑使用云搜索请戳下面链接~~~ 云搜索服务 —————————————————————————————————————————————————————— 搜索无处不在，尤其是在移动互联的今天。无论是社交，电商，还是视频等APP中，搜索都已经在其中扮演了重要的角色。作为信息的入口，搜索能帮用户从海量信息中找到想要的信息。在APP搜索的典型场景如下： 17164 —————————————————————————————————————————————————————— 事实上，尽管搜索的概念深入人心，但做好一个体验绝佳的搜索服务并不是一件容易的事。在性能和搜索精度等细节上，都存在不可忽略的难点，而这些往往又是提升搜索体验的关键。 17233 —————————————————————————————————————————————————————— 对于想要搭建APP搜索的客户来讲，从技术层面出发，实现方案如下。云搜索服务是基于Elasticsearch，能够在毫秒级完成TB级检索任务并返回结果，能够很好解决传统数据库的性能问题。 17166 —————————————————————————————————————————————————————— 在云搜索服务中，我们针对客户的搜索痛点，做了如下优化，帮助客户增强用户体验，提升效率，快速实现业务增长。 17234 —————————————————————————————————————————————————————— 在云搜索服务中，我们额外提供关于分词和词库的解决方案，帮助客户解决搜索精准度等问题。 17169 —————————————————————————————————————————————————————— 总体而言，云搜索服务在互联网APP的搜索场景有如下的优势： 17171 使用云搜索请戳下面链接~~~ 云搜索服务

本帖最后由 ES_Siyu 于 2018-6-7 10:20 编辑华为云云搜索 背景某运维部门一直在使用华为云云搜索服务提供的ELK做业务系统的运维监控分析。一天，一位兄弟想统计当前各个集群的磁盘使用总量，并在Kibana上可视化分析，以此来决定是否采取扩容等措施。怎么获得集群磁盘使用总量呢？这很简单！只要获取集群中每一个节点最新上报的磁盘使用量，然后对它们求和，就搞定啦~~~ 那具体怎么实现呢？这自然而然会想到TopHit和Sum Bucket。Top hit能够根据某个字段对数据进行排序，然后返回排序后的Top N条数据中所指定字段的值。数据格式如下： 16491 设想步骤如下： （1）根据cluster字段将数据分成若干个buckets （2）在每个buckets，根据host字段继续将数据分成若干buckets （3）通过Top Hit对每个bucket的数据根据时间进行倒排 （4）返回top 1那条数据的disk_used_gb值（最新值） （5）利用Sum Bucket对返回的disk_used_gb值进行求和 问题注意：为了方便演示，我们在只包含一个集群的节点数据的索引中进行演示，来获取集群磁盘使用总量。 这位兄弟在Kibana的visualize界面中选择Sum Bucket聚合，并通过字段host进行分组后，但是在metric的aggregation中发现没有Top Hit选项，如下图所示 16492 如果通过http请求强行将Top_Hit与Sum_Bucket组合使用，则报如下所示的错误。根据ES相关资料，Sum_Bucket的确不支持Top_Hit。 16493 Last Hit --- 云搜索服务对Elasticsearch的功能增强为了解决这个问题，云搜索服务新增了一个Last Hit的插件。与Top Hit不同的是，它能够完美和SumBucket配合。这样我们就能通过Last Hit和Sum Bucket来实现这位兄弟的需求。 执行语句如下 16494 返回结果如下 16495 Kibana界面支持为了各位用户拥有更好的体验，图形化肯定是必不可少的。云搜索服务也做了相应的工作，使Kibana支持Last Hit。 回到最初场景，最终步骤如下： （1）根据cluster字段将数据分成若干个buckets （2）在每个buckets，根据host字段继续将数据分成若干buckets （3）通过Last Hit对每个bucket的数据根据时间进行倒排 （4）返回top 1那条数据的disk_used_gb值（最新值） （5）利用Sum Bucket对返回的disk_used_gb值进行求和 16496 总结 lasthit主要帮你解决当前时刻多组最新数据的统计问题，如果您有类似的场景诉求，lasthit都能帮您轻松实现 各位同学是不是觉得方便了很多~~~戳下面链接有更多惊喜~~~华为云云搜索

在互联网的开放和快速传播的背景下，民众越来越喜欢在网上表达意见。在这种背景下，舆情分析解决方案应运而生，帮助政府和企业对其所关心的业务产生洞察。细节请戳下面链接~~~https://forum.huaweicloud.com/thread-8993-1-1.html

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本帖最后由 ES_Siyu 于 2018-6-13 10:29 编辑在互联网的开放和快速传播的背景下，民众越来越喜欢在网上表达意见。因此在以下四个层面上，舆情产品逐渐兴起，为各类行业提供相关分析服务。 16354 舆情解决方案的业务流程大致如下。如果为政府机关等提供服务，则涉及到舆论监控，广播宣传等；如果为互联网企业，则会有竞品分析，口碑检测等业务，帮助客户对市场，用户和产品产生洞察等。 16355 技术上，云搜索服务在整个舆情分析解决方案所处的位置如下 16356 而华为云 云搜索服务能胜任舆情分析中的关键一环的原因如下： 16357 如果各位小伙伴们想快速体验，享受舆情分析后带来的洞察，欢迎戳下面链接~~~ https://www.huaweicloud.com/product/es.html

一些小伙伴在使用云服务时，经常会碰到价格算不清，计费方式搞不明白的情况。云搜索服务创建集群时将实例与存储分开提示，清晰明了，帮您了解每一分钱的真实去处~~ 这篇文章将用一个例子给大家展示，并教你省钱秘笈。 假设我们要创建一个云搜索集群，规格如下： 15740 1 创建集群收费提示 15741 在云搜索计费中，对于计算和存储采取不同的收费。 15759 可以看到： 集群价格/小时 = 计算价格/小时 + 存储价格/小时 在这种计费模式下，用户使用多少就付多少。消费明细可以在创建集群页面的底部显示。用户先使用，后付钱，系统每小时出一个账单。 在这种模式，每月和每年的消费是： 15743 也就是说，使用云搜索服务一年总共需要花费67977.6元，其中计算为61495.2元，存储为6482.4。 2 省钱秘笈 --- 折扣套餐云搜索服务针对长时间使用的用户，还有套餐优惠活动，对计算资源具有非常大的优惠，但不面向存储资源。 基本规则：在对应的节点计算规格下，将以一个优惠的价格提供每月750小时的使用时长。可以购买多个数量，并且如果包年，套餐将免费送两个月使用。 解释：750小时足够涵盖一个节点一个月的用量（750/24=31.25天） 15744 在这种模式，每月和每年的消费是：15745 也就是说，使用云搜索服务，在套餐优惠下，一年仅需要花费37734.6元，其中计算为31252.2元，存储为6482.4元。 可以看到，使用一年的套餐后，计算资源比之前便宜了近50%！ 3 总结 最后，我们将对比“按需计费”和“套餐计费”。15746 可以看到，购买套餐，一年收费总价将便宜44%！ 4 存储说明 许多小伙伴都发消息问存储打折情况。云搜索目前不提供存储包周期折扣，主要原因如下： （1） 存储包月优惠力度有限 （2） 云搜索支持单独磁盘扩容（不会中断业务），按需的灵活性更能满足客户的需求，帮助用户减少没必要的资源浪费 下面，我们将以具体的数字的来说明。 （1） 存储包月优惠力度 假设用户硬盘使用高I/O，使用量为1000GB。此时如果按需一个月需要352.8，而包月价位350。因此如果用户采取存储包月，也仅仅优惠了7.9%。所以可以看到，包月并不能带来太多优惠。 18155 （2） 避免没必要的资源浪费 在通常的业务场景中，用户的数据都是随时间增多。假设用户预计一年存储需求量为4000GB，那么简单分为以下两种场景： • 用户一开始就购买了4000GB包年 • 用户一开始只购买了1000GB按需，然后以后每个季度扩容1000GB，最终年底达到4000GB 此时花费明细如下： 18156 从表格可以看出，按需扩容一年下来反而比包年便宜14000-10584=3416元！归根结底，是按需收费和扩容避免了用户的资源浪费，最终反而能帮助客户减少开支，节约费用。

本帖最后由 lixinlong 于 2018-5-14 16:26 编辑如何使用数据迁移服务从OBS加载数据到云搜索服务

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/78fbd980543011e89fc57ca23e93a89f