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上一篇《Elasticsearch与MongoDB 数据同步及分布式集群搭建 (一)》我们已经配置了一个Elasticsearch与MongoDB 数据同步高可用,可扩展以及分布式是ES的一个优势和特色,扩展垂直扩展或者向上扩展,Vertical Scale/Scaling Up,或是水平扩展或者向外扩展,Horizontal Scale/Scaling Out。 一个节点会运行一个ES的实例,一个集群则会包含拥有相同cluster.name的一个或者 多个节点,这些节点共同工作来完成数据共享和负载分担。随着节点被添加到集群,或者从集群中被删除,集群会通过自身调节来将数据均匀分布。集群中的一个节 点会被选为主节点(Master Node),它负责管理整个集群的变化,如创建或者删除一个索引(Index),向集群中添加或者删除节点。任何节点都可以成为主节点。在我们的例子中只…

Elasticsearch通过River可以与多种数据源Wikipedia, MongoDB, CouchDB, RabbitMQ, RSS, Sofa, JDBC, FileSystem,Dropbox等同步,公司的业务是用 MongoDB,今天测试环境虚拟机上配置了一下Elasticsearch 与 MongoDB的同步,作个大概的过程记录,主要利用richardwilly98 / elasticsearch-river-mongodb。 River通过读取mongodb的oplog来同步数据,oplog这个表来使集群中的不同机器数据同步的,可以保证es里面的数据和mongodb里面的是一样的,所以Mongdb必须是个集群才能拥有oplog.注意:该插件只支持集群环境下的mongodb,因为集群环境下的mongodb才有oplog这个 Elasticsearch 和 MongoDB需要安装对应的版本才能实现同步,我这里用了最新的Elasticsearch 1.4.2 和 MongoDB 3.0.…

上个月无聊看了下Tornado的一个文档,感觉是个算容易上手的Python框架,而且是异步的框架,虽然平时不用Python工作,但是技多不压身一直是我态度(其实是现在越来越懒,好久没写博客了,来凑个文章。。。)。这周不忙,就那Tornado来写个小东西,学学这个框架的用法,总的来说初期学习成本不算高,于是这个RSS Reader 的小例子就诞生了。 这个RSS Reader只是个小Demo,用来学习Tornado开发写的一个小实例,没上面技术含量所以不是一个完善可用的RSS Reader,不过对于要求不高的人来说还是可以小用下的,主要用到的东西就是Tornado+mongodb+bootstrap,mongodb这玩意实在不会用,看了下添删改查的文档就来用了,反正这个RSS Reader Demo没有复制的数据结构,代码和mongo用法很挫的话欢迎吐槽,反正我不在乎,本来就不会用 上几个图吧,开源源码已经放在github上面了 https:…

$inc 如果记录的该节点存在,让该节点的数值加N;如果该节点不存在,让该节点值等于N 设结构记录结构为 array(’a’=>1,’b’=>’t’),想让a加5,那么: $coll->update( array(’b'=>’t'), array(’$inc’=>array(’a'=>5)), ) $set 让某节点等于给定值 设结构记录结构为 array(’a’=>1,’b’=>’t’…

与mongoDB建立连接: 直接实例化mongo类+创建连接: $mo = new Mongo();//得到一个Mongo连接对象 实例化了一个Mongo类,并且与默认的localhost:27017端口的mongoDB建立连接。 如果想连接到其他的主机,可以这样写: $mongo = new Mongo("mongodb://username:password@192.168.1.22:12345"); 另外一种方式,实例化mongo类,再手动建立连接: $mongo = new Mongo("mongodb://username:password@192.168.1.…