前提, Elasticsearch-2.4.3的3节点安装(多种方式图文详解)   比如,你已经成功搭建了3台机器的es集群,如我这里分别是192.168.80.10.192.168.80.11.192.168.80.12. 那么,我现在,想增加192.168.80.13到现有的3台es集群,扩容至4台的es集群,如何来操作呢?   解决办法: 只需,在192.168.80.13的这台机器的elasticsearch.yml的,只需让新的这台机器,能找到之前3台的信息即可. 就如,A认识B,B认

扩容设计 扩容的单元 一个分片即一个 Lucene 索引 ,一个 Elasticsearch 索引即一系列分片的集合 一个分片即为 扩容的单元 . 一个最小的索引拥有一个分片. 一个只有一个分片的索引无扩容因子 - 如何判断一个请求过来,我的信息在哪个分片上面 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 大致是指文档的id 分片预分配 一个分片存在于单个节点, 但一个节点可以持有多个分片 一个拥有两个分片的索引可以利用第二个节

写在前面的话:读书破万卷,编码如有神-------------------------------------------------------------------- 参考内容: <Elasticsearch顶尖高手系列-快速入门篇>,中华石杉 -------------------------------------------------------------------- 主要内容包括: 横向扩容 容错机制 ------------------------------------

elasticsearch专栏:https://www.cnblogs.com/hello-shf/category/1550315.html 一.集群健康 Elasticsearch 的集群监控信息中包含了许多的统计数据,其中最为重要的一项就是集群健康,它在 status 字段中展示为 green . yellow 或者 red. 在kibana中执行:GET /_cat/health?v 1 epoch timestamp cluster status node.total node.dat

Elasticsearch的基础分布式架构 Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 Elasticsearch是一套分布式系统,分布式是为了应对大数据量. Elasticsearch隐藏了复杂的分布式机制: 分片:我们之前随随便便就将一些document插入到es集群中去了,我们没有关心过数据是如何进行分配的.数据到哪个shard中去了. 集群发现机制(cluster discovery):如果启动一个新的es进程,那么这个es进程会作为一个node并且发现es集群,然后自动加

一.Primary shard和replica shard机制 1.index包含多个shard; 2.每个shard都是一个最小的工作单元,承载部分的数据,Lucene实例,完整的简历索引和处理请求的能力: 3.增减节点时,shard会自动在nodes中负载均衡; 4.primary shard和replica shard,每一个document只会存在某一个primary shard以及其对应的replica shard中,不可能存在于多个primary shard中: 5.replica

在使用中我们把文档存入ElasticSearch,但是如果能够了解ElasticSearch内部是如何存储的,将会对我们学习ElasticSearch有很清晰的认识.本文中的所使用的ElasticSearch集群环境,可以通过查看ElasticSearch 5学习(3)--单台服务器部署多个节点搭建学习. ElasticSearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(vertical scale or scaling up))或者购买更多的服务器(横向扩展(

简介 概念 安装部署 ES安装 数据索引 索引优化 内存优化 1简介 ElasticSearch(简称ES)是一个分布式.Restful的搜索及分析服务器,设计用于分布式计算:能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速.和Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,而ElasticSearch对比Solr的优点在于: 轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动. Schema free:可以向服务器提交任意结构的JSON对象,Solr中使用schema.xml指定了索引结

节点node 节点(node)是一个运行着的Elasticsearch实例 集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更,例如新建或删除索引.增加或移除节点等.主节点不参与文档级别的变更或搜索,这意味着在流量增长的时候,该主节点不会成为集群的瓶颈.任何节点都可以成为主节点.我们例子中的集群只有一个节点,所以它会充当主节点的角色. 做为用户,我们能够与集群中的任何节点通信,包括主节点.每一个节点都知道文档存在于哪个节点上,它们可以转发请求到相应的节点上.我们访问的

Elasticsearch 的基本信息大致如图所示,这里就不具体介绍了. 本次分享主要包含两个方面的实战经验:索引性能和查询性能. 一. 索引性能(Index Performance) 首先要考虑的是,索引性能是否有必要做优化? 索引速度提高与否?主要是看瓶颈在什么地方,若是 Read DB(产生DOC)的速度比较慢,那瓶颈不在 ElasticSearch 时,优化就没那么大的动力.实际上 Elasticsearch 的索引速度还是非常快的. 我们有一次遇到 Elasticsearch 升级后索

序言:ElasticSearch致力于隐藏分布式系统的复杂性,以下的操作都是在底层自动完成的: 将你的文档分区到不同的容器或者分片(shards),他们可以存在于一个或多个节点中 将分片均匀的分配到各个节点,对索引的搜索做负载均衡 冗余每一个分片,防止硬件故障造成的数据丢失 将集群中任意一个节点上的请求路由到相应数据所在的节点 无论是增加节点,还是移除节点,分片都可以做到无缝的扩展和迁移 一.集群内部工作方式 Elasticsearch用于构建高可用结可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务

    出处:[http://www.cnblogs.com/dennisit/p/4133131.html] ,防楼主删博,故保留一份! elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添

Why Elasticsearch? 由于需要提升项目的搜索质量,最近研究了一下Elasticsearch,一款非常优秀的分布式搜索程序.最开始的一些笔记放到github,这里只是归纳总结一下. 首先,为什么要使用Elasticsearch?最开始的时候,我们的项目仅仅使用MySQL进行简单的搜索,然后一个不能索引的like语句,直接拉低MySQL的性能.后来,我们曾考虑过sphinx,并且sphinx也在之前的项目中成功实施过,但想想现在的数据量级,多台MySQL,以及搜索服务本身HA,还有后

这里我们解释一些通用的术语,比如集群(cluster).节点(node)和分片(shard).Elasticsearch的扩展机制,以及它怎样处理硬件故障.在此将探索怎样创建你的集群(cluster).节点(node)和分片(shards),使其依照你的需求进行扩展.并保证在硬件故障时数据依然安全. 一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例,而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成,它们具有同样的cluster.name.它们协同工作,分享数据和负载. 当增加新的节点或

参照网页:单机搭建elasticsearch和mongodb的river 三个步骤: 一,搭建单机replicSet二,安装mongodb-river插件三,创建meta,验证使用 第一步,搭建单机mongodb的replSet 1,配置/etc/mongodb.conf增加两个配置: replSet=rs0 #这里是指定replSet的名字 oplogSize=100 #这里是指定oplog表数据大小(太大了不支持) 启动mongodb:bin/mongod --fork --logpath

Hermes和开源Solr.ElasticSearch不同          谈到Hermes的索引技术.相信非常多同学都会想到Solr.ElasticSearch.Solr.ElasticSearch在真可谓是大名鼎鼎,是两个顶级项目,近期有些同学常常问我,"开源世界有Solr.ElasticSearch为什么还要使用Hermes?"          在回答这个问题之前,大家能够思考一个问题,既然已经有了Oracle.MySQL等数据库为什么大家还要使用Hadoo[下的Hive.S

参考文档: http://learnes.net/distributed_crud/bulk_requests.html 一.分布式集群 1.1 空集群 单台机器,其中没有数据,也没有索引. 集群中一个节点会被选举为master节点用于管理所有node. 和MySQL这样的集群架构不同,master在ES中只负责集群范畴的变更,如创建或者删除索引,添加节点或者删除节点,而文档的级别的操作在任何节点都可以进行,因此master不会成为性能瓶颈. 作为用户,我们可以访问包括 master 节点在内的

当前是云计算和数据快速增长的时代,今天的应用程序正以PB级和ZB级的速度生产数据,但人们依然在不停的追求更高更快的性能需求.随着数据的堆积,如何快速有效的搜索这些数据,成为对后端服务的挑战.本文,我们将比较业界两个最流行的开源搜索引擎,Solr和ElasticSearch.两者都建立在Apache Lucene开源平台之上,它们的主要功能非常相似,但是在部署的易用性,可扩展性和其他功能方面也存在巨大差异. 关于Apache Solr Apache Solr基于业界大名鼎鼎的java开源搜索引擎L

本文版权归博客园和作者吴双本人共同所有 转载和爬虫请注明原文地址 www.cnblogs.com/tdws. 本文参考和学习资料 <ES权威指南> 一.基本概念 存储数据到ES中的行为叫做索引,每个索引可以包含多个类型,这些不同的类型存储着多个文档,每个文档有多个属性. 索引 index/indexes相当于传统关系数据库中的数据库,是存储关系型文档的地方. 索引在ES做动词的时候,索引一个文档就是存储一个文档到索引(名词)中,以便被检阅和查询到.类似于insert. 默认下,一个文档中的每个

ES几种常见的聚合操作 普通聚合 POST /product/_search { "size": 0, "aggs": { "agg_city": { "terms": { "field": "departureCitys" //字段 } } } } 父子结构的索引的聚合 POST product/_search { "size": 0, "aggs&quo