此文记录了一下es安装以及问题解决过程，版本使用6.6.11.下载可以直接从官网下载，解压tar zxvf elasticsearch-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz使用命令 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz 直接下载
ES集群脑裂出现的原因: 1：网络原因 内网一般不会出现此问题，可以监控内网流量状态。外网的网络出现问题的可能性大些。2：节点负载 主节点即负责管理集群又要存储数据，当访问量大时可能会导致es实例反应不过来而停止响应，此时其他节点在向主节点发送消息时得不到主节点的响应就会认为主节点挂了，
知识点梳理目录列表变量类型
JS的数据类型分类和判断值类型和引用类型原型与原型链(继承)
原型和原型链的定义继承写法作用域和闭包
执行上下文this闭包是什么异步
同步VS异步异步和单线程前端异步的场景ES6/7新标准的考查
箭头函数moduleclassset和mappromise变量类型JavaScript是一种弱类型脚本语言，所谓弱类型指的是定义变量时
最近有套系统数据库周末总是告警，CPU使用率超过90%，开始由开发那边再跟进处理，我也就没参与，后来发现没进展就登录上去看了下，然后进行了部分优化，优化后效果还是比较明显的，具体优化过程本文会做详细的阐述。一、现象描述数据库服务器CPU使用率超过90%，而此数据库架构为mycat对应的一主三从（之前一主二从，由于CPU使用率高，开发那边对库做了扩展，从负载均衡的角度降低CPU压力，从效果上看没达到
裸奔应用：kibana：elasticsearch-head：es-api(9200)： Nginx反向代理实现Kibana登录认证功能
yum install -y httpd-tools
htpasswd -c -b /usr/local/nginx/conf/passwd/kibana.passwd输入账号和密码设置Nginx 站点，然后进行反向代理设置，最后进行站点访问loc
w3p.exe CPU占用高的排查在任务管理器中发现有W3WP.exe占用大量CPU资源，这个有以下几种情况
1：该站点确实访问人数过多，读写过于频繁，数据库连接操作过多
2：该站点人数不多，但是遭受到恶意刷页面（所谓的CC） l4@ L W k0] O |
3：该站点人数不多，但是程序有缺陷。
针对以上3种类情况进行分析。
在cmd命令行下输入
iisapp /p W3WP.exe的进程号 U
# 解析Yarn节点CPU高的原因与解决方法
在大数据领域，Yarn作为Hadoop的资源管理系统，负责集群中资源的分配和调度。然而，有时我们会发现Yarn节点的CPU占用率异常高，使得整个集群性能下降，导致任务运行缓慢。这种情况通常会影响作业的执行效率，降低系统的稳定性。本文将深入探讨Yarn节点CPU高的原因以及解决方法。
## Yarn节点CPU高的原因
### 1. 任务过多
Ya
# 解决mongodb SECONDARY节点内存占用很高问题
## 问题描述
在使用mongodb数据库时，经常会遇到SECONDARY节点内存占用过高的情况。这种情况可能会导致节点性能下降，甚至影响整个系统的稳定性。为了解决这个问题，我们需要深入了解mongodb的工作机制，并针对性地进行优化。
## 分析原因
导致SECONDARY节点内存占用过高的原因可能有很多，比如大量的读写操作
系统负载很高但cpu很空闲前端一台apache负载突然到1000但进服务器查看并没有什么进程占用cpu而且系统很正常于是top看了下异常进程，vmstat 查看到有一些io等待时间，仔细看了下有个jbd2/sda6-8的进程一直在运行，但占的cpu也不高，网上查了下，没找到原因我又看了一眼注意到了sda6 以为硬盘坏了df -h看了下，/usr/local目录空间满了正好挂载的是sda6，赶紧清理
原创
2016-03-26 11:04:25
1759阅读
Load 就是对计算机干活多少的度量，Load Average 就是一段时间(1分钟、5分钟、15分钟)内平均Load。一、Load分析：情况1：CPU高、Load高通过top命令查找占用CPU最高的进程PID；通过top -Hp PID查找占用CPU最高的线程TID;对于java程序，使用jstack打印线程堆栈信息(可联系业务进行排查定位)；通过printf %x tid打印出最消耗CPU线程
一.剧情 剧情是这样的，本次的多边缘节点负载均衡实验，1个LVS四层负载均衡集群和1个Nginx为反向代理的七层负载均衡集群，由Bind dns解析作为 主负载均衡服务器，调度两个集群，中间层有一台Web服务器。前端是一台客户端。如下图所示： 二.基础环境1.硬件信息 4G内存、50G硬盘、2核 8台虚拟机系统为Centos 6.5，1台client系统为 wi
Elasticsearch集群一、介绍二、分布式系统的优点2.1 高可用2.2 水平可扩展三、集群角色3.1 节点3.1.1 Master Node（主节点）3.1.2 Data Node（数据节点）3.1.3 Ingest Node（预处理节点）3.1.4 Coordinating Node（协调节点） 一、介绍Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎
1、问题引出来自星球同学的提问：“Ingest node什么场景会遇到它？ 一直没搜到它是在什么场景工作的？”的确我们比较关心集群的节点角色的划分。包括：集群应该几个节点？几个节点用于数据存储？要不要独立Master节点、协调节点？但是Ingest node的场景用的比较少。2、集群节点角色划分梳理之前的文章：刨根问底 | Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置深入详解有过解读。本文
目录1. 前言2. 数据3. GCN3.1 消息函数3.2 聚合函数3.3 更新函数3.4 模型训练/测试 1. 前言前面的两篇文章分别介绍了DGL中的数据格式和消息传递API：了解DGL中的数据格式详解DGL中的消息传递API这篇文章主要利用前面两篇文章的知识来搭建一个GCN。2. 数据本篇文章使用Citeseer网络。Citeseer网络是一个引文网络，节点为论文，一共3327篇论文。论文一
客户端节点当主节点和数据节点配置都设置为false的时候，该节点只能处理路由请求，处理搜索，分发索引操作等，从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器。独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的，他协调主节点和数据节点，客户端节点加入集群可以得到集群的状态，根据集群的状态可以直接路由请求。node.master: false
node.data: false
node.ingest:true
1. 集群规划
1. 我们需要多大规模的集群
思考方向：
当前的数据量有多大？数据增长情况如何？
你的机器配置如何？cpu、多大内存、多大硬盘容量？
推算依据：
ES JVM heap 最大 32G，30G heap 大概能处理的数据量 10T。
如果内存很大，如 128G，可在一台机器上运行多个 ES 节点实
ElasticSearch(上)一，什么是ElasticSearch? ElasticSearch是一个基于Lucene的实时分布式的全文检索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便，基于RESTful接口。Lucene相关–>博客地址：二，Lucene和ES关系1.Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中
在之前的文章中 “如何在一个机器上同时模拟多个 node”，我们介绍了如何在同一个机器中运行同一个 Elasticsearch 的安装，并创建一个多 node 的 Elasticsearch 集群。我们也在 “Elastic：用 Docker 部署 Elastic 栈” 文章中介绍了如何使用 docker 技术来创建多个 node 的 Elasticsearch 集群。在实际的应用中，我们可能需要
搭建集群节点前，首先了解下节点的三个角色：主结点：master节点主要用于集群的管理及索引 比如新增结点、分片分配、索引的新增和删除等。数据结点：data 节点上保存了数据分片，它负责索引和搜索操作。客户端结点：client 节点仅作为请求客户端存在，client的作用也作为负载均衡器，client 节点不存数据，只是将请求均衡转发到其它结点。通过下边两项参数来配置结点的功能：node.maste
Elasticsearch目前支持五种节点，每种节点都各自分工不通。这里主要讲下工作中常用的节点类型，配置以及应用1、主节点（或者候选主节点） 一个ES节点启动后，使用Zen Discovery 机制去寻找集群中的其他
