百度Elasticsearch大数据分析与优化实践

"这份资源是百度内部的一份关于Elasticsearch实践的分享，由百度大数据部的高攀在2015年10月17日进行讲解。内容涵盖了Elasticsearch的基础应用、在百度的具体使用场景、遇到的问题以及解决策略、对Elasticsearch的优化改进，以及未来的规划。" 在《百度Elasticsearch实践》的分享中，首先介绍了Elasticsearch（简称ES）的基本概念，它是一个用于全文搜索和分析的分布式、实时的搜索引擎。广泛应用在Wikipedia、Github、Quora、Facebook等各大公司，同时也被广泛应用于面向分析的场景，如在Goldman Sachs、Ubnt、Foursquare和LinkedIn等公司的数据分析中。在百度内部，Elasticsearch主要被定位为在线分析处理（OLAP）、报告生成和多维分析的工具，同时也作为SQL数据库、Palo、Text Analysis和Search DB的补充。 接着，分享详细讨论了Elasticsearch在百度的使用现状，自2013年10月开始，已覆盖百度内部20多个业务线，包括云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包和风控等。单个集群每日处理数据量高达30TB+，总计每天60TB+，并且拥有超过500个ES节点分布在近300台机器上。 文档列举了两个典型的应用场景： 1. **云分析业务**：这个场景下，Elasticsearch主要用于处理大量的文本数据，建立索引，并支持数万用户的多维度关键词聚合查询。面对的主要挑战包括文本分词、大量索引分片导致的元数据问题、fielddata内存占用过高等。解决方案包括根据索引大小调整分片数、使用docvalue存储非分词字段、分离master、data和client节点、控制fielddata内存占用并设置有效期。 2. **Casio业务**：这个业务需要处理字段不确定、数据量巨大的情况，同时要求小时级的聚合分析能以毫秒级响应，天级查询则需秒级响应。解决方案包括采用动态mapping适应未知字段、全量数据批量导入所有节点、使用docvalue减少内存消耗、通过模板分天级处理等。 此外，高攀还分享了他们在使用Elasticsearch过程中遇到的问题和经验，对Elasticsearch进行了优化和改进，例如针对内存管理、性能提升等方面的策略。最后，他提出了后期的发展计划，这些计划可能涉及Elasticsearch的进一步优化、扩展以及与其他技术的集成，以满足百度日益增长的大数据分析需求。 这份资料对于理解Elasticsearch在大规模企业级应用中的实践、问题解决和优化具有很高的参考价值，特别是对于那些希望在类似环境下使用Elasticsearch的IT专业人士。