Ceph对象存储单机部署一、单节点部署规划主机名IP地址操作系统磁盘空间角色services-ceph192.168.11.21CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)系统盘：50G + 数据盘：200Gceph-deploy、monitor、mgr、rgw、mds、osd二、角色说明组件名称组件功能MonitorsCeph Monitor (Ceph -mon)负
文章目录ES中关于segment的小结ES中segment相关的原理在Lucene中的产生segment的过程。（Lucene commit过程）ES为了实现近实时可查询做了哪些缩短数据可被搜索的等待时长增加数据的可靠性优化segment的数量 段合并自动合并强制合并相关配置translog合并策略相关合并调度相关相关API手动refresh手动flush强制合并API ES中关于segment
配置文件位于%ES_HOME%/config/elasticsearch.yml文件中。cluster.name: elasticsearch 配置集群名称，默认elasticsearch
node.name: node1 配置节点名称
node.master: true
查看elasticsearch状态信息[root@devops-efk appuser]# curl http://10.1.236.7:9200/_cluster/health?pretty
{
"cluster_name" : "my-application",
"status" : "yellow",
"timed_out" : false,
&n
原创
2022-06-14 16:02:55
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Elasticsearchhealthstatus显示为yellow解决方法
转载
2020-03-31 12:53:31
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ES通过设置【节点的名字】和【集群的名字】，就能自动的组织相同集群名字的节点加入到集群中，并使很多的技术对用户透明化。如果用户想要管理查看集群的状态，可以通过一些REST API来实现。REST API用途ES提供了很多全面的API，大致可以分成如下几种：1 检查集群、节点、索引的健康情况2 管理集群、节点，索引数据、元数据3 执行CRUD，创建、读取、更新、删除 以及 查询4 执行高级的查询操作
Lucene是一个Java语言开发的开源全文检索引擎工具包，Lucene穿了一件json的外衣，就是ElasticSearch，我们这里简称为ES ，ES内置了对分布式集群和分布式索引的管理，针对于另外一个搜索工具Solr来说，更容易分布式部署，这里不介绍Solr了。ES属于面向文档（Document Oriented）的，这意味着它可以存储整个对象或者文档数据（Document）,然而，它不仅仅
背景What：ElasticSearch 是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。以下简称ES。Features: 具有近实时的全文检索能力、极其方便的横向扩展能力，怎么理解呢？可以简单理解为快、有弹性。Why: 我们知道要在传统的RDBMS中做搜索，尤其是全文搜索时，我们的选择基本就是LIKE，这在数据量大时，性能急剧下降；ES作为MySQL等关系型数据库的LIKE功能出现（当然这
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
一、 集群（Cluster）一个或者多个安装了 es 节点的服务器组织在一起，就是集群，这些节点共同持有数据，共同提供搜索服务。一个集群有一个名字，这个名字是集群的唯一标识，该名字成为 cluster name，默认的集群名称是 elasticsearch，具有相同名称的节点才会组成一个集群。可以在 config/elasticsearch.yml 文件中配置集群名称cluster.name: j
一、创建索引存放目录
要添加索引必须先指定索引存放的目录，获取路径的方法有如下方法：
1、Directory dir = FSDirectory.open(new File(indexDir));//在磁盘中创建Directory
2、Directory dir = new RAMDirectory(FSDirectory.open(new File
第二个 elasticsearch（alias）是在新启动的容器内部用于引用链接容器的别名。也就是说，新的 Kibana 容器可以通过这个别名（在这种情况
一个es集群，由多个节点（node）组成，node可以具有四种类型。在elasticsearch.yml文件中，可以分配node的节点类型#当前节点是否具有成为主节点的资格
node.master: true/false当设置属性的值为true，并不意味着这个节点就是主节点。真正的主节点，是由多个具有主节点资格的节点进行选举产生的。这个属性只是代表这个节点是不是具有主节点选举资格#表示节点是否存储
文章目录1 核心概念和术语 1 核心概念和术语elasticSearch的核心概念有：Node，Cluster，Shards，Replicas，Index，Type，Document，Settings，Mapping，和Analyzer。Node即节点。节点是组成elasticSearch集群的基本服务单元，集群中的每个运行中的elasticSearch服务器都可称之为节点。Cluster即集群。
本文将带你通过查看 Elasticsearch 源码来了解磁盘使用阈值在达到每个阶段的处理情况。环境本文使用 Macos 系统测试，512M 的磁盘，目前剩余空间还有 60G 左右，所以按照 Elasticsearch 的设定，ES 中分片应该是无法分配的。MacOS 14.1.1Elasticsearch 8.1 源码启动启动的源码已经上传 GitHub:https://github.com/z
背景 单机版的 ES 状态为 Yellow，在 Kibana 的管理界面看到的 index 的状态也是 Yellow 这个问题在于单机版的 ES，是没有备份的，没有副本，设置 index 副本的数量为 0 即可 集群健康状态从数据完整性的角度划分，集群健康状态分为：Green ，所有的主分片和副分片都正常运行Yellow ，所有的主分片都正常运行，但不是所有的副分片都
原创
2022-11-21 12:39:15
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在生产环境下，如果不修改elasticsearch节点的角色信息，在高数据量，高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题。 默认情况下，elasticsearch 集群中每个节点都有成为主节点的资格，也都存储数据，还可以提供查询服务。这些功能是由两个属性控制的。 1. node.master 2. node.data 默认情况下这
Elasticsearch 高可用系统架构设计高可用性即：High Availability（HA），高可用性是分布式系统架构设计的重要因素之一，简单来说，可用性越高的集群在发生意外情况（如断电、节点宕机）的时候，服务发生故障而不可用的可能性越低，也就是降低了意外情况而对整体服务产生的影响的可能性。高可用性原理ES使用数据分片（shard）来提高服务的可用性，将数据分散保存在不同的节点上以降低当单
启动初始化时间长 修改es配置，重启集群成本巨大。ES集群已有25T数据，27个节点，24个数据节点（热盘12和hot节点，慢盘12个stale节点，3个mater节点），数据节点的启动，加入集群后需要初始化全部索引，这个过程过程很慢。全部重启一次可能要一天，非常耗时。重启后经常遇到少量索引一直处于unassigned状态，导致集群一直是red状态。 目标 有时调整配置，希望能快速重启生效（能用
单机单节点配置cluster.name: esbest
node.name: node127-9200
node.master: true
path.data: /esdata/data-9200
path.logs: /eslog/log-9200bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: falsehttp.po
