在本教程中，我们介绍了一些与 Elasticsearch 中的分片管理相关的常见问题，其解决方案以及一些最佳实践。 在某些用例中，我们结合了特殊的技巧来完成任务。将 Shard 从一个节点移动到另一个节点当处理任何大小的集群时，这是最常见的用例之一。 一个典型的场景是，如果在一个节点上共存了太多分片，它们将全部用于查询或索引。这种情况表示节点/群集健康的潜在风险。 因此，将分片从一个节点移动到另一
1、副本分片介绍1）什么是副本分片？副本分片的主要目的就是为了故障转移，如果持有主分片的节点挂掉了，一个副本分片就会晋升为主分片的角色。在索引写入时，副本分片做着与主分片相同的工作。新文档首先被索引进主分片然后再同步到其它所有的副本分片。增加副本数并不会增加索引容量。无论如何，副本分片可以服务于读请求，如果你的索引也如常见的那样是偏向查询使用的，那你可以通过增加副本的数目来提升查询性能，但也要为此
本文讲述，如何理解Elasticsearch的分片、副本和路由策略。 1、预备知识1）分片（shard）Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量，实现这一目标引入分片策略shard。在一个索引index中，数据（document）被分片处理（sharding）到多个分片上。Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性，使得多个分片呈现出一个大索引的样子。&nbs
一、什么是分布式定时任务将一个任务拆分成多个独立的任务项（每个任务项也称为一个分片），由分布式的服务器分别执行某一个或多个分片任务项。 二、elastic-job主要特性1.分布式调度协调，去中心化2.弹性扩容缩容3.失效转移4.错过执行作业重触发5.作业分片一致性，保证同一分片在分布式环境中仅一个执行实例其他参考官网：https://shardingsphere.apache.org/
一、核心概念 1、近实时（Near Realtime NRT） （1）从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）； （2）基于es执行搜索和分析可以达到秒级 2、
1、分片是什么？ 一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，每一份就是一个分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的"索引"，这个"索引"可以
ELK专栏之ES快速入门-01ELK简介Elastic Stack简介Elastic Stack简介Elastic Stack的特色Elastic Stack组件介绍ElasticSearch是什么？搜索是什么？数据库做搜索的弊端站内搜索（垂直搜索）互联网搜索全文检索、倒排索引和Lucene全文检索Lucene什么是ElasticSearch？简介ElasticSearch的功能ELasticS
1、ElasticSearch1.1、概念1.1.1、分片(shard)1、分片在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。实列场景：
假设 IndexA 有2个分片，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条会存储在另一个分片中。2、分片的重要
搜索引擎是一个检索服务，主要分全文检索和垂直检索。ElasticSearch是分布式的索引库。mysql对外提供检索服务，http或者transport协议对外提供搜索。Restful的json。一、es的名词定义类型（type）：es6.x只有一个type，之前可以建很多，es7.x就没有这个type了。二、分布式索引介绍1、number_of_shards：分片数量，类似于数据库里面分库分
数据分片的目的在于把一个任务分散到不同的机器上运行，既可以解决单机计算能力上限的问题，也能降低部分任务失败对整体系统的影响。elastic-job并不直接提供数据处理的功能，框架只会将分片项分配至各个运行中的作业服务器（其实是Job实例，部署在一台机器上的多个Job实例也能分片），开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系。框架也预置了一些分片策略：平均分配算法策略，作业名哈希值奇偶数算法策略，
Elasticsearch版本：6.0一、Elasticsearch计算分片位置的公式shard = hash(routing) % number_of_primary_shards解释：routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过 hash 函数生成一个数字，然后这个数字再除以 number_of_primary_shards （主分片
最近集成了阿里的oss 上传大文件sdk .不知道你们有没有遇到了 上传超大文件可能是个损坏的文件 ，我这边是遇到了这个坑。通过思考 可能是由于以下几个原因导致，以下为个人见解 如果不对欢迎指出 :token 过期网络原因导致中断（分片模式下应该不会存在这个问题。因为最终会调用 CompleteMultipartUploadRequest 方法合并分片 ）部分分片上传失败个人感觉应该1跟3的可能性
目录ElasticSearch高级操作ElasticSearch查询ElasticSearch 集群集群介绍ES集群相关概念集群搭建kibina管理集群分片配置分片与自平衡索引分片推荐配置方案：路由原理脑裂脑裂现象脑裂产生的原因避免脑裂
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集群介绍比喻解决的问题集群多个人做一样的事让系统高可用，分担
一、修改分片数elasticsearch默认分片数为5，副本数为1.如果需要修改分片数有两种方式1、修改索引settings查看索引状态：curl -GET "http://localhost:9200/index/__settings"修改索引状态信息：curl -XPUT 'localhost:9200/index/_settings' -d '{
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原创
2017-07-26 17:46:02
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在停止balancer之后，备份整个分片库，然后启用balancer，删除分片集合并重建。遇到以下报错：mongos> db.businessInfo.drop();2016-08-14T09:06:58.324+0800 E QUERY Error: drop failed: {"code" : 13331,"ok" : 0,"errmsg" : "ex
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2016-08-14 17:13:10
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每个索引都是由分片组成的，可能是一个可能是多个，每个分片还可能有对应的副本，以便应对硬件故障。Elasticsearch 中存储的最小单元也是分片，一个分片实际上是一个完整的 Lucene 索引。单个节点上可以存储的数据量是有限的，因此可以通过添加节点和增加索引的分片数增加可存储容量。由于分片的数量是一个静态配置项，只可以在创建索引时指定分片数，因此在创建索引前必须小心的做好规划，设置一个合理的分
一，应用场景1,管理后台往往需要上传app包文件，导入大量数据文件等，其文件大小可能会远超过php或nginx的上传限制，为了一个上传功能，在生产环境修改php或nginx的全局配置会牵一发而动全身，不是好的办法，这时就可以使用分片上传的方式来解决。2,网络超时等原因，导致上传失败，又需要重传，通过分片机制，只需要上传缺失的分片即可。分片上传，思路是把大文件，按照一定大小，分成多块，分别
分片是数据跨多台机器存储，MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署。具有大型数据集或高吞吐量应用程序的数据库系统可能会挑战单个服务器的容量。例如，高查询率会耗尽服务器的CPU容量。工作集大小大于系统的RAM会强调磁盘驱动器的I / O容量。有两种解决系统增长的方法：垂直和水平缩放。垂直扩展涉及增加单个服务器的容量，例如使用更强大的CPU，添加更多R
凡是要知其然知其所以然文件上传相信很多朋友都有遇到过，那或许你也遇到过当上传大文件时，上传时间较长，且经常失败的困扰，并且失败后，又得重新上传很是烦人。那我们先了解下失败的原因吧！据我了解大概有以下原因：服务器配置:例如在PHP中默认的文件上传大小为8M【post_max_size = 8m】，若你在一个请求体中放入8M以上的内容时，便会出现异常请求超时：当你设置了接口的超时时间为10s，那么上传
1-ElasticSearch 集群1-ES集群相关概念es 集群:•ElasticSearch 天然支持分布式•ElasticSearch 的设计隐藏了分布式本身的复杂性ES集群相关概念:•集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的 节点。•节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例•索引（index) ：es存储数据的地方。相当于关系数据库中的d
