指標要點: Cluster status: 如果集群狀態為黃色,則至少有一個副本分片未分配或丟失. 搜索結果仍將完成,但如果更多的分片消失,您可能會丟失數據. 紅色的群集狀態表示至少有一個主分片丟失,並且您缺少數據,這意味著搜索將返回部分結果. 您也將被阻止索引到該分片. Consider setting up an alert to trigger if status has been yellow for more than 5 min or if the status has been r

参考这篇文章 # OK last warning: you will probably lose data. Don't do this if you can't risk that. CLUSTER="test_gengmei" INDEX="gm_test" SHARD=" # this is where the rpm dumped all the lucene jars cd /usr/share/elasticsearch/lib # run t

故障前提 ElasticSearch 版本:5.2 集群节点数:5 索引主分片数:5 索引分片副本数:1 线上环境ES存储的数据量很大,当天由于存储故障,导致一时间 5个节点的 ES 集群,同时有两个节点离线,一个节点磁盘只读(机房小哥不会处理,无奈只有清空数据重新安装系统),一个节点重启后,ES集群报个别索引分片分配异常,ES索引出于保证数据一致性的考虑,并没有把重启节点上的副本分片提升为主分片,所以该索引处于个别主分片丢失 不可写入 状态(索引分片 red). 由于此图是后来取消副本数为0后

本文主要内容: 1.路由一个文档到一个分片 2.新建.索引和删除请求 3.取回单个文档 4.局部单个文档 5.多文档模式 6.理解一下ES深度分页(from-size)的劣势 路由一个文档到一个分片 当索引一个文档的时候,文档会被存储到一个主分片中. Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢?当我们创建文档时,它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢? 首先这肯定不会是随机的,否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了.实际上,这个过程是根据下面

前言: 无论使用哪种存储软件,定期的备份数据都是重中之重,在使用ElasticSearch的时候,随着数据日益积累,存放es数据的磁盘空间也捉襟见肘, 此时对于业务功能使用不到的索引数据,又不能直接删除,将它迁移到线下数据盘存储就变得十分必要. 下面就记录一下在docker中部署的单节点以月份索引的es数据的备份和迁移过程. 一:docker安装ES 1:docker的安装:Docker-常用基建的安装与部署 2:下载es镜像: docker pull elasticsearch:5.6.8 3

    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

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变

之前在IDC机房线上环境部署了一套ELK日志集中分析系统, 这里简单总结下ELK中Elasticsearch健康状态相关问题, Elasticsearch的索引状态和集群状态传达着不同的意思. 一.  Elasticsearch 集群健康状态一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引.或者它 可能有一百个数据节点.三个单独的主节点,以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引(以及上万个分片).但是不管集群扩展到多大规模,你都会想要一个快速获取集群状态的途径.Cluste

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加的设备.对比来说,Elasticsearch天生是分布式的:它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用.这意味着你的程序不需要关心这些.对于大

之前一直运行正常的数据分析平台,最近一段时间没有注意发现日志索引数据一直未生成,大概持续了n多天,当前状态: 单台机器, Elasticsearch(下面称ES)单节点(空集群),1000+shrads, 约200G大小. 问题排查 服务器内存,CPU状态检查 使用 top 查看服务器 cpu,内存等占用情况,如下图示(当时楼主的服务器ES应用的CPU占用在90%以上,肯定有问题) 内存占用也极高(当时楼主的8G内存的服务器仅剩下150M左右的空闲,肯定是ES的问题) ES集群状态 查看ES集群

1.分片和副本 1.1什么是分片 简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块,也是数据的最小单元块,整个ES集群的核心就是对所有分片的分布.索引.负载.路由等达到惊人的速度. 分片是把索引数据切分成多个小的索引块,这些小的索引块能够分发到同一个集群中的不同节点.在检索时,检索结果是该索引每个分片上检索结果的合并.类似于数据库的分库分表 举例: 假设 IndexA 有2个分片,我们向 IndexA 中插入10条数据 (10个文档),那么这10条数据会尽可能平均的分为5条存储在第一个分片,剩下的5条会

Elasticsearch之重要核心概念如下: 1.cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. 主节点的职责是负责管理集群状态,包括管理分片的状态和副本的状态,以及节点的发现和删除. 注意:主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理,只负责维

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

基本概念 可以对照数关系型据库来理解Elasticsearch的有关概念. Relational DB Elasticsearch Databases Indices Tables Types Rows Documents Columns Fields 在ES中,存储结构主要有四种,与传统的关系型数据库对比如下: index(Indices)相当于一个database type相当于一个table document相当于一个row properties(Fields)相当于一个column 关于

一.分布式ELK平台 ELK的介绍: ELK 是什么? Sina.饿了么.携程.华为.美团.freewheel.畅捷通 .新浪微博.大讲台.魅族.IBM...... 这些公司都在使用 ELK!ELK!ELK! ELK竟然重复了三遍,是个什么鬼? ELK 其实并不是一款软件,而是一整套解决方案,是三个软件产品的首字母缩写 Elasticsearch:负责日志检索和储存 Logstash:负责日志的收集和分析.处理 Kibana:负责日志的可视化 这三款软件都是开源软件,通常是配合使用,而且又先后归

ElasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎,常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统,其中Logstash是ETL工具,Kibana是数据分析展示平台.ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略,ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件,ES结合中文分词的插件会给ES的搜索和分析起到很大的推动作用.ElasticSearch是使用开源全文检索库ApacheLucene进行索引和搜索的,说架构必须和Lucene的一些东西打交道. 关于Lucene: Ap

背景: 通过上一篇的 MongoDB 分片的原理.搭建.应用 大致了解了MongoDB分片的安装和一些基本的使用情况,现在来说明下如何管理和优化MongoDB分片的使用. 知识点: 1) 分片的配置和查看 ① 添加分片:sh.addShard("IP:Port")  mongos> sh.addShard("192.168.200.A:40000") #添加分片 { } mongos> sh.addShard("192.168.200.B:40

分片 在Mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求. 当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据也足以提供可接受的读写吞吐量.这时,我们就可以通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据. 为什么使用分片 复制所有的写入操作到主节点 延迟的敏感数据会在主节点查询 单个副本集限制在12个节点 当请求量巨大时会出现内存不足. 本地磁盘不足 垂直扩展价格昂贵 MongoDB分片 下图展示了在MongoDB中使用分片集群

ES学习 1. 安装 1.1 ES 安装配置 curl -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.1.2.tar.gz tar xvf elasticsearch-5.1.2.tar.gz ln -s elasticsearch-5.1.2 elasticsearch 修改conf/elasticsearch.yaml文件,参考下面的文件 修改句柄 vm.max_map_count sudo v

目录 1 创建index(配置mapping[映射]) 2 查看index 3 修改index 4 删除index 5 打开/关闭index 6 常见问题及解决方法 index相当于RDBMS(关系型数据库, 比如MySQL)中的DataBase, type类似于MySQL中的Table. 本篇文章通过Kibana插件, 演示了Elasticsearch的基础语法: 对ES中的索引, 也就是index进行CRUD(增删改查)操作. 1 创建index(配置mapping[映射]) (1) 创建语