0、引言将ES中的索引拷贝到其他ES中，或者将ES整体迁移，研究发现有两个开源的工具：elaticserch-dump和 Elasticsearch-Exporter。 除此之外，logstash在索引同步、迁移方面的作用也很大。 两工具及logstash实现迁移的介绍、安装、使用、验证效果等展示如下：1、elasticsearch-dump迁移1.1 elas
前一段时间呢，遇到点问题，就是生产上某个索引库累积了 T对没错，这个索引库没有分片没有副本（因为当时上线太着急，没来得及设置，后期已经不能再加了）所以这个单点问题必须处理，毕竟是以T为单位的，万一索引库挂了，容易造成这个Elasticsearch集群节点的离线，这要是节点离线了，可能会对其他节点以及索引库造成不可预知的影响，毕竟其他索引库在这个节点上也是有分片和副本的....有这么几个处理方案：1
snapshot: snapshot api是Elasticsearch用于对数据进行备份和恢复的一组api接口，可以通过snapshot api进行跨集群的数据迁移，原理就是从源ES集群创建数据快照，然后在目标ES集群中进行恢复。Snapshot and restore 模块允许创建单个索引或者整个集群的快照到远程仓库.快照一般建立在一个共享的文件系统上,这样的
1.为了将数据添加到ES，我们需要索引(index),索引是一个存储关联数据的地方。实际上，索引只是一个用来指定一个或多个分片的"逻辑命名空间"2.一个分片(shard)是一个最小级别"工作单元"，它只是保存了索引中的所有数据的一部分，每个分片就是一个Lucene实例，并且它本身就是一个完整的搜索引擎。我们的文档存储在分片中，并且在分片中被索引，但是我们的应用程序不会直接与它们通信，取而代之的是，
需求：原始索引中有2亿条数据，并且在线上运行，现在需要更具给部分数据添加一个标签(即新增一个字段，address)；困难：1).Elasticsearch不支持动态修改mapping。2).由于数据量很大，新建索引，并且进行数据迁移效率很慢数据情况：索引：test_jyong_old别名：test_jyong_alias数据量：2亿mapping:{
"test_jyong_old": {
elasticsearch在新版本中逐渐弱化了类型的概念,现在elasticsearch主流数据结构如下index(索引)->type(类型-逐渐弱化,用处不大)->document(文档)-field(字段)在elasticsearch中index相当于mysql中的表,而文档则相当于表中的一行一行记录,字段那就不用说了自然是数据库中的列,这么说的话大家应该能够有一个比较清晰的认识了
上一篇说了对ES的index迁移的方式，这篇来讲一下具体怎么迁移既然要迁移，那就得考量对已有业务的影响，为了避免对已有业务的影响，这里提供介绍一种方式，ES别名 _aliases别名说起来很简单，就像一个代号，比如你叫小明（是不是好久没接触过这个名字了~），在你的公司，你的代号就叫开发，我一喊开发，你就知道喊你，某一天，你转岗了，干了测试，来了新的人接替你之前的岗位，于是乎，大家又喊你小明，而新来
参考官方文档：https://docs.mongodb.com/manual/core/hashed-sharding/哈希分片使用哈希索引在被分片群集中分区数据。 哈希索引计算单个字段的哈希值作为索引值; 此值用作分片键 哈希分片在分片群集中提供更均匀的数据分布，但代价是减少了目标操作。 后散列，具有“close”分片键值的文档不太可能在同一块或分片上 - mongos更有可能执行广
ElasticSearch 索引分片在 es 的概念中，最重要的一个概念便是索引。索引是真实数据的载体，对索引的管理如果不慎重，则会带来很多的性能问题。用过es的小伙伴都应该了解，我们应该在创建索引的时候为索引创建分片数，并且一个索引的分片数一经指定后就不能再修改(相比，副本数可以通过命令随时更改)。在通常情况下，我们都会通过预判数据量级和 过度分配 这一策略来避免因数据量过大或QPS增长带来的必
Elasticsearch(六)-映射&数据迁移首先我们需要知道ES7以后的一个改动：ES7 及以上移除了 type 的概念。关系型数据库中两个数据表是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用，但ES中不是这样的。 elasticsearch 是基于 Lucene 开发的搜索引擎，而 ES 中不同type下名称相同的 filed 最终在 Lucene 中的处理方式是一样的。两个不同
本文只做操作记录，不做深度研究
笔者的业务需求是多快好省的将mysql的指定数据迁移到elasticsearch中安装logstash⚠环境是centos7，已经配置好java环境且安装配置了可用的elasticsearch6.6下载tar包https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.6.0.tar.gz使用shell工具
由于公司机房调整，需要将ES数据从一个集群迁移到另一集群。两个集群ES都是5.x版本，小版本存在差异，目标集群版本更低。数据由多个索引构成，每个索引大概1TB左右。迁移方式从资料看，Restore From a Snapshot 方式最快，适合备份大量数据，但是这种方式必须要求是相同版本或者是从低版本到高版本迁移，不适用目前场景，所以先排除。再看Reindex from a remote clus
Snapshot-迁移索引
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原创
2022-12-03 23:01:25
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由于公司需要统一整合ES服务，最近开始着手迁移。迁移方案主要分为物理迁移、本地升级、逻辑迁移三种。物理迁移，就是冷拷ES数据到新集群，适合可以停机升级的业务；本地升级，是在原集群上升级，不涉及到数据迁移，但也是需要停机的；逻辑迁移，使用迁移工具从老集群将数据迁移到新集群，同时业务双写；逻辑迁移的工具有很多，因为我们提供ES服务的同时，也提供了logstash的服务。所以逻辑迁移采用了logstas
ElasticSearch（ES）详解（二）前言一、ES集群讲解（一）基本词条介绍（二）集群架构原理1.写入原理2.检索原理二、集群部署及管理（一）部署集群（二）管理集群 前言上一章主要讲了ES的单机部署以及快速入门，这章重点对于ES集群的原理及部署做以讲解。一、ES集群讲解（一）基本词条介绍这里对于ES的构成单元做以回顾，同时加入集群内相关单元概念。索引（index）：一类文档的集合，相当于m
单刀直入 ElasticSearch不同服务器之间的数据迁移方案！1.迁移方式有如下几种Elasticsearch-Dump迁移
Elasticsearch-Exporter迁移（凉凉）
Logstash定向索引迁移
Elasticsearch-Migration迁移2.准备工作2.1.确定要迁移的索引（Docker版ES7.7.0）amazon_email_original_message 迁
Reindex官方文档Reindex简介5.X版本后新增Reindex。Reindex可以直接在Elasticsearch集群里面对数据进行重建，如果你的mapping因为修改而需要重建，又或者索引设置修改需要重建的时候，借助Reindex可以很方便的异步进行重建，并且支持跨集群间的数据迁移。比如按天创建的索引可以定期重建合并到以月为单位的索引里面去。当然索引里面要启用_source。执行Rein
注： 部分概念介绍来源于网络应用背景： 1、当你的数据量过大，而你的索引最初创建的分片数量不足，导致数据入库较慢的情况，此时需要扩大分片的数量，此时可以尝试使用Reindex。 2、当数据的mapping需要修改，但是大量的数据已经导入到索引中了，重新导入数据到新的索引太耗时；但是在ES中，一个字段的mapping在定义并且导入数据之后是不能再修改的， 所以这种情况下也可以考虑尝试使用Reinde
1、索引别名概述 在Elasticsearch中，别名（alias）是一种将一个或多个索引（index）映射到一个逻辑名称上的方式。通过使用别名，我们可以为目标索引提供简洁、易于理解的名称，并将多个索引组合到一个别名下。 &
映射(mapping)是定义文档及其包含字段的存储和索引方式的一组过程 字段映射需要考虑的问题:1)、哪个string类型的字段应该作为全文索引;2)、哪些字段应该包含数字,日期或者地理位置;3)、日期类型值应该被如何格式化;4)、自定义规则来控制动态添加字段的映射;映射的定义包含以下两个部分:1、ES索引结构元字段标识元字段:表示文档相关元数据序号类型说明1_index表示文档所属索引名称2_t
