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_shardsrouting 大致是指文档的id分片预分配一个分片存在
背景: 在3主机es集群上进行指定索引备份。每天备份一次,保留指定天数的备份数据。1. 准备工作挂载共享目录mount -t nfs 192.168.25.11:/home/es-backup /home/esbackup注意:这个共享目录,最好是跟3主机都没关系的的存储主机修改挂载目录权限chown -R elasticsearch.elasticsearch /home/esbackup注意
转载 2024-02-28 11:30:05
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目录1、Repositories1、配置路径2、注册快照存储库2、查看注册的库3、创建快照1、为全部索引创建快照2、为指定索引创建快照4、查看备份完成的列表5、删除快照6、从快照恢复1、恢复指定索引2、恢复所有索引(除.开头的系统索引)3、恢复所有索引(包含.开头的系统索引)4、将快照恢复到Indexing Service实例。7、查看快照恢复信息1、查看快照中指定索引的恢复状态2、查看集群
早先时候我们讲了关于HDFS的备份方法,作为Hadoop在搜索层级的演进应用,Elasticsearch可以接入多种异构的数据平台(结构化/非结构化,流式/批量的),加之有丰富的管理工具,在很短时间内迅速获得了很多有EDW需求的公司的青睐。在Elasticsearch的架构,由Logstash负责采集客户端数据(类似于Hadoop生态系统的Flume,当然Flume和Hadoop也可以直接作为
转载 2024-04-05 12:46:49
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ES索引的过程到相对Lucene的索引过程多了分布式数据的扩展,而这ES主要是用tranlog进行各节点之间的数据平衡。所以从上我可以通过索引的settings进行第一优化:“index.translog.flush_threshold_ops”: “100000″“index.refresh_interval”: “-1″,这两个参数第一是到tranlog数据达到多少条进行平衡,默认为5000,
Elasticsearch集群备份,以及在不同集群之间迁移数据 类似mongodb的mongodump功能,Elasticsearch也提供了备份集群索引数据的策略——snapshot API.它会备份整个集群的当前状态和数据,并保存到集群各个节点共享的仓库。这个备份的进程是增量备份的,在第一次备份的基础上进行的第二次备份备份新变化的数据。官方文档系统:ubuntu备份ES数据的三个步骤
 0、引言将ES索引拷贝到其他ES,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
数据操作1.增 - 创建索引,添加数据新增索引(建表):新增数据(insert):2.改 - 修改索引,修改文档修改索引(设计表):修改数据(update):3.查 - 查看索引,获取文档查看索引(查看表结构):查看数据(select):4.删 - 删除索引,删除文档 数据操作1.增 - 创建索引,添加数据新增索引(建表):直接创建索引ES已设置了很多简单可用的默认配置,所以可以直接使用它默
文章目录①. es - 背景、概述、功能、场景②. 核心概念 - 索引、类型、文档、映射③. es - 详解倒排索引④. 安装elasticSearch、kibana 7.4.2⑤. 索引操作 - 创建、查看、删除⑥. 检索es基本信息⑦. document - 增删改查文档 ①. es - 背景、概述、功能、场景①. 背景:起源:Shay Banon。2004年失业,陪老婆去伦敦学习厨师。失业
#elastic备份和恢复0.备份准备(1).首先查看es的用户,可以在/etc/passwd查看,一般是elasticsearch用户(2).然后修改脚本备份目录创建权限的chown为elasticsearch(3).脚本curl命令添加对应的账号密码 -u 用户:密码(4).修改es端口为29200,改为自己环境对饮过的(5).然后到es部署目录执行脚本,/usr/share/ela
 0 环境介绍Elasticsearch:6.4.2Hadoop:2.7.6提前准备好数据,在ES创建相应的index和type,并创建document。1 两种方案:硬编码与配置采用编码的方式,引入es-hadoop.jar包将elasticsearch-hadoop引入项目。引入jar<project xmlns="http://maven.apache.
Elasticsearch集群许可证管理1.许可证有效期管理Elasticsearch集群许可证有效期查看1.通过kibana查看: Your Basic license is active Your license will expire on May 30, 2019 7:59 AM CST.2.通过ES的http接口查看: curl -XGET -u admin:password 'http
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生成javadoc帮助文档什么是javadoc帮助文档? javadoc是Sun公司提供的一个技术,它从程序源代码抽取类、方法、成员等注释形成一个和源代码配套的API帮助文档。如何生成? 右键你的项目,选择导出 选择Javadoc 下一步 选择你的路径,点击finish 然后在保存的路径里就能看到帮助文档了,用浏览器打开即可eclipe的常用快捷键Ctrl + 鼠标左键(类、方法、属性的变量名词
转载 2024-10-25 05:58:21
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# Python es索引别名实现步骤 ## 1. 概述 在使用Python进行es索引操作时,我们有时需要给索引设置别名,以便更方便地使用和管理索引。本文将介绍如何使用Python实现es索引别名的操作步骤,并提供相应的代码示例和解释。 ## 2. 整体流程 下面是实现Python es索引别名的整体流程,可以用表格展示: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1
原创 2024-01-22 11:09:12
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1. ES的架构2. 核心概念1. Near Realtime(NRT)2. Cluster3. Node4. Index5. Type6. Document7. Shard8. Replication9. Segment10. 和关系型数据库的对比11. 倒排索引12.&nbs
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Elasticsearch集群进行索引备份与恢复一,进行es集群的部署与配置准备需要三台服务器ip如下:10.1.40.110,10.1.40.12,10.1.40.8我们要进行集群部署首先要进行,创建备份共享文件存储地址由于是集群部署且服务器不同所以这边用到了NFS进行文件的共享备份到集群共享目录步骤:1)、搭建集群共享目录 (这里使用NFS也可以使用其它共享目录技术)安装NFS服务端: a、
注: 部分概念介绍来源于网络1、数据灾备。在整个集群无法正常工作时,可以及时从备份恢复数据。 2、归档数据。随着数据的积累,比如日志类的数据,集群的存储压力会越来越大,不管是内存还是磁盘都要承担数据增多带来的压力,此时我们往往会选择只保留最近一段时间的数据,比如1个月,而将1个月之前的数据删除。如果你不想删除这些数据,以备后续有查看的需求,那么你就可以将这些数据以备份的形式归档。 3、迁移数据。
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相比于大多数人熟悉的MySQL数据库的索引,Elasticsearch的索引机制是完全不同于MySQL的B+Tree结构。索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程,这一点在效率上是完爆MySQL数据库的。但是Elasticsearch会对全部text字段进行索引,必然会消耗巨大的内存,为此Elasticsearch针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时,尽量
转载 2024-03-28 07:45:13
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Elasticsearch 5.x 数据备份和恢复可由 snapshot 模块来完成,snapshot模块可以通过文件共享系统为单个索引或整个集群远程创建快照和进行数据恢复。数据备份索引快照时增量的。在创建快照前es会分析已有快照仓库,只对上次备份后更改的内容进行增量备份。在创建备份时同一个集群只能运行一个es snapshot进程。Es 基础命令创建快照仓库curl -X PUT "node1
day08-Elasticsearch黑马商城作为一个电商项目,商品的搜索肯定是访问频率最高的页面之一。目前搜索功能是基于数据库的模糊搜索来实现的,存在很多问题。首先,查询效率较低。由于数据库模糊查询不走索引,在数据量较大的时候,查询性能很差。黑马商城的商品表仅仅有不到9万条数据,基于数据库查询时,搜索接口的表现如图:改为基于搜索引擎后,查询表现如下:需要注意的是,数据库模糊查询随着表数据量的增
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