Elasticsearch最佳实践之分片使用优化 作者:老生姜 一.遇到的问题 与大多数分布式系统一样,Elasticsearch按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片,然后打散到不同机器进行存储,从而实现大规模数据的分布式存储. cluster.png 然而在一些复杂的应用场景中使用Elasticsearch,经常会遇到分片过多引发的一系列问题.起初我们在支撑内部某业务时,单集群内有约1000个子业务,大部分子业务保留31天的数据.如果每个子业务按天滚动建立Index,每个Index

集群版本升级 Elasticsearch 作为一个新兴项目,版本更新非常快.而且每次版本更新都或多或少带有一些重要的性能优化.稳定性提升等特性.可以说,ES 集群的版本升级,是目前 ES 运维必然要做的一项工作. 按照 ES 官方设计,有 restart upgrade 和 rolling upgrade 两种可选的升级方式.对于 1.0 版本以上的用户,推荐采用 rolling upgreade 方式. 但是,对于主要负载是数据写入的 Elastic Stack 场景来说,却并不是这样! ro

分片 1. 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存放在不同的机器上的过程.有时也用分区(partitioning)来表示这个概念.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机就可以 存储更多的数据,处理更大的负载. 2. MongoDB支持自动分片(autosharding),可以使数据库架构对应用程序不可见,也可以简化系统管理.对应用程序而言,好像始终在使用一个单机的MongoDB服务器一样.另一方面, mongoDB自动处理数据在分片上的分布,也更容易添加和删除分片技术.

shuffle机制 1:每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出.默认大小100MB(io.sort.mb属性),一旦达到阀值0.8(io.sort.spill.percent),一个后台线程把内容写到(spill)磁盘的指定目录(mapred.local.dir)下的新建的一个溢出写文件. 2:写磁盘前,要partition,sort.如果有combiner,combine排序后数据. 3:等最后记录写完,合并全部溢出写文件为一个分区且排序的文件. 4:Reducer通过Http方式

表分片 表分片通常也被称为分表,散表. 当某张表的数据量很大时,sql执行效率都会变低,这时通常会把大表拆分成多个小表,以提高sql执行效率. 我们将这种大表拆分成多个小表的策略称之为表分片. 先来看一段mango框架中表分片的代码: @DB(table = "t_order") @Sharding(tableShardingStrategy = TableShardingOrderDao.OrderTableShardingStrategy.class) public interfa

13.4 横向扩展带来性能提升 很多NoSQL系统都是基于键值模型的,因此其查询条件也基本上是基于键值的查询,基本不会有对整个数据进行查询的时候.由于基本上所有的查询操作都是基本键值形式的,因此分片通常也基于数据的键来做:键的一些属性会决定这个键值对存储在哪台机器上.下面我们将会对hash分片和范围分片两种分片方式进行描述. 3.4.2 通过协调器进行数据分片 由于CouchDB专注于单机性能,没有提供类似的横向扩展方案,于是出现了两个项目:Lounge 和 BigCouch,他们通过提供一个p

InputFormat主要用于描述输入数据的格式(我们只分析新API,即org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InputFormat),提供以下两个功能: (1)数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个split,以便确定MapTask个数以及对应的split: (2)为Mapper提供输入数据:读取给定的split的数据,解析成一个个的key/value对,供mapper使用. InputFormat有两个比较重要的方法:(1)List<InputSp

IP分片和TCP分片 MTU和MSS(转) 访问原文:http://blog.csdn.net/keyouan2008/article/details/5843388 1,MTU(Maximum Transmission Unit,MTU),最大传输单元 (1)以太网和802.3对数据帧的长度都有一个限制,其最大 值分别是1500和1492个字节.链路层的这个特性称作MTU.不同类型的网络大多数都有一个上限.如果IP层有一个数据要传,且数据的长度比链路层的 MTU还大,那么IP层就要进行分片(f

mycat分片规则之分片枚举(sharding-by-intinfile) http://blog.51cto.com/goome/2058959 mycat安装及分片初体验 https://blog.csdn.net/yabingshi_tech/article/details/52312474

以下为使用hbase一段时间的三个思考,由于在内存充足的情况下hbase能提供比较满意的读性能,因此写性能是思考的重点.希望读者提出不同意见讨论 1 autoflush=false的影响 无论是官方还是很多blog都提倡为了提高hbase的写入速度而在应用代码中设置autoflush=false,然后lz认为在在线应用中应该谨慎进行该设置.原因如下: a autoflush=false的原理是当客户端提交delete或put请求时,将该请求在客户端缓存,直到数据超过2M(hbase.client

本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能.和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入HLog,再写入对应的缓存Memstore,当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后,系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件. 开发者盛宴来袭!7月28日51CTO首届开发者大赛决赛带来技术创新分享 本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能.和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入H

Of course, like any technology MongoDB has its strengths and weaknesses. MongoDB is designed for OLTP workloads. It can do complex queries, but it’s not necessarily the best fit for reporting-style workloads. Or if you need complex transactions, it’s

Indexes 和全部db一样,索引肯定都会引起写性能的下降,mongodb也没啥特别的,相对索引对读性能的提示,这些消耗通常是能够接受的,所以该加入的索引还是要加入.当然须要慎重一些.扯点远的,以前我碰到过一个case.由于一个表的索引数量太多,导致兴许磁盘的util越来越高,达到70%.而刚加入的副本集成员磁盘uitl才20%不到. 后来发现是由于索引太多.越到后面造成的索引碎片也就越来越多.后来的处理方法是定期都挨个重做副本集的成员. Document Growth and the MMA

前同事的文章,觉得写得很清晰,收藏了. http://blog.chinaunix.net/uid-27105712-id-3270102.html 在Linux 开发中,有几个关系到性能的东西,技术人员非常关注:进程,CPU,MEM,网络IO,磁盘IO.本篇文件打算详细全面,深入浅出.剖析文件IO的细节.从多个角度探索如何提高IO性能.本文尽量用通俗易懂的视角去阐述.不copy内核代码. 阐述之前,要先有个大视角,让我们站在万米高空,鸟瞰我们的文件IO,它们设计是分层的,分层有2个好处,一是架

​引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择.相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多. 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark.Hbase.Presto.Flink.Druid 等大数据框架. 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景.客户使

正在找解决方案 前后情况是, 之前是es双节点,之后更改为单节点,data中的数据都是双节点的,也许导致了单节点的状态不正常,删除了data目录下内容后,重启es,好了,这是测试环境,所以这么干的

"cluster.routing.allocation.balance.shard":"0.45f",//定义分配在该节点的分片数的因子 阈值=因子*(当前节点的分片数-集群的总分片数/节点数,即每个节点的平均分片数) "cluster.routing.allocation.balance.index":"0.55f",//定义分配在该节点某个索引的分片数的因子,阈值=因子*(保存当前节点的某个索引的分片数-索引的总分片数/节

1:索引(创建或者删除)一个文档 首先:发送一个索引或者删除的请求给node1 其次:node1接收到请求之后,会根据请求中携带的参数“文档id”判断出该文档应该存储在具体哪一个shard中 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards ,比如shard0:其次就是node1通过元数据信息可以知道shard0在具体哪一个节点,于是node1会把请求转发给node3 最后:node3接收到请求之后会将请求并行的分发给shard0的所有replic

MyCAT支持多种分片规则,下面测试的这种是分片枚举.适用场景,列值的个数是固定的,譬如省份,月份等. 在这里,需定义三个值,规则均是在rule.xml中定义. 1. tableRule 2. function 3. mapFile 首先,定义tableRule, <tableRule name="sharding-by-intfile-test"> <rule> <columns>province</columns> <algor

1 应用场景 这篇来说下mycat中自带的er关系分片,所谓er关系分片即可以理解为有关联关系表之间数据分片.类似于订单主表与订单详情表间的分片存储规则. 本文所说的er分片分为两种: a. 依据主键进行数据分片,验证发现主表数据保存在第1个datanode中,子表数据根据分片规则存储. b. 依据分片关键字段进行分片,验证发现主表与子表根据分片规则存储,且保存在相同的分片内. 接下来,可以下实际配置与数据验证 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片 

首先我们要移除的分片之后再次添加此分片时会出现添加失败的情况,需要在添加的分片上登录进行删除此分片之前数据库的历史数据比如testdb,删除分片上的数据库之后就可重新添加此分片到mongos中 1.执行RemoveShard命令 db.runCommand( { removeshard: "your_shard_name" } ) { msg : "draining started successfully" , state: "started"