1、Elasticsearch对复杂分布式机制的透明影藏特性Elasticsearch是一套分布式的系统，分布式是为了应对大数据量影藏了复杂的分布式机制。分片机制（我们可以随随便便就将一些document插入到es集群中去，我们没有care过数据是怎么进行分片的，数据到哪个shard中去）cluster discovery(集群发现机制，集群status从yellow转green的实现里，直接启动
一、集群节点角色有哪些，各自起着什么作用？master节点：主要功能是维护元数据，管理集群各个节点的状态，数据的导入和查询都不会走master节点，所以master节点的压力相对较小，因此master节点的内存分配也可以相对少些；但是master节点是最重要的，如果master节点挂了或者发生脑裂了，你的元数据就会发生混乱，那样你集群里的全部数据可能会发生丢失，所以一定要保证master节点的稳定
1． 图解es内部机制1.1． 图解es分布式基础1.1.1es对复杂分布式机制的透明隐藏特性分布式机制：分布式数据存储及共享。分片机制：数据存储到哪个分片，副本数据写入。集群发现机制：cluster discovery。新启动es实例，自动加入集群。shard负载均衡：大量数据写入及查询，es会将数据平均分配。shard副本：新增副本数，分片重分配。 1.1.2Elasticsear
ES集群节点迁移与缩容 文章目录ES集群节点迁移与缩容master节点迁移场景一场景二场景三data节点迁移数据迁移操作1、查询集群原来的配置2、清空节点数据3、检查是否排空数据迁移原则缩容前置检查项 【ES实战】ES集群节点迁移与缩容补充说明master节点迁移场景一集群上的master部署情况，一台机器上同时部署了纯master角色和纯data角色的两个ES节点申请新机器DEF，为新机器申请域
主要内容：ES的基础分布式架构，shard&replica机制，横向扩容过程，容错机制一 . 的基础分布式架构Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容增减或减少节点时的数据rebalancemaster节点节点对等的分布式架构1、Elasticsearch隐藏了复杂分布式机制Elasticsearch是一套应对大数据量的分布式系
背景es虚拟机集群es-mini集群，一共有20个节点，目前需要缩容2台，两台节点分别为：192.168.0.20（data节点），192.168.0.3（master/data节点）。本文有几个不同。我们es安装在es用户下，安装目录在/home/es/software，其中es设置了软连接，在elasticsearch下，配置文件单独存放在/home/es/software/configs/e
一文带你了解elasticsearch elasticsearches基本概念es术语介绍文档Document
用户存储在es中的数据文档索引Index
由具有相同字段的文档列表组成节点node
一个Elasticsearch的运行实例，是集群的构成单元集群Cluster
由一个或多个节点组成，对外提供服务document介绍json objec
在最近的一个项目中，需要将Mysql的数据导入到Elasticsearch中，在这个过程中，本来应该是喝着阔乐，非常愉快的等待上传的，但是出现了很多问题。一、磁盘扩容我使用的是一台只挂载了40G系统盘的服务器，之前已经存了很多Sql数据，现在已经不够用了，但是通过fdisk -l查看了一下还有另外一个没有挂载的100G的盘可以拿来用。以下是挂载过程。1、fdisk -l查看磁盘情况，发现挂载了一个
文章目录1、index、document和shard的关系2、单个node下shard是如何分配的3、2个node下shard是如何分配的4、node扩容的意义5、node容错机制(主备切换、数据恢复) 1、index、document和shard的关系(1) 1个index的多个document会被均匀分配到多个shard；每个shard都是一个最小工作单元，承载1个index的部分docum
互相Ping对方，Node ld 低的会成为被选举的节点其他节点会加入集群，但是不承担Master节点的角色。一旦发现被选中的主节点丢失，就会重新选举出新的Master节点在我们的生产过程中，Master Node的最佳实践方案Master节点非常重要，在部署上需要考虑解决单点的问题为一个集群设置多个Master节点，每个节点只承担Master 的单一角色1.2.2 分片分片是ES中一个比较重要的
创建索引和文档注意：在7.x以后去掉了type的概念过期的用法： PUT /megacorp/employee/1 提示types过期：Specifying types in document index requests is deprecated, use the typeless endpoints instead (/{index}/_doc/{id}, /{index}/_doc,
目录一、简介二、升级操作2.1 es配置2.2 logstash设置2.3 守护进程配置2.4 查看结果一、简介单机伪集群是什么概念呢，就是同一台服务器有多个es节点先介绍一下，原先的环境为在一台服务器192.168.0.15上安装了es、kibana、logstash，通过守护进程来启动服务，单机单节点。现在升级为单机多节点。 二、升级操作查看服务进程supervi
1、ES对复杂分布式机制的透明隐藏特性 复杂的分布式机制， 如分片机制，cluster discovery（集群发现机制），shard负载均衡，shard副本，请求路由，集群扩容，shard重分配等等全部隐藏起来了，而我们不用去关心。2、ES的垂直扩容和水平扩容 例子：现有6台服务器，每台容
一、Primary shard和replica shard机制1、index包含多个shard;2、每个shard都是一个最小的工作单元，承载部分的数据，Lucene实例，完整的简历索引和处理请求的能力；3、增减节点时，shard会自动在nodes中负载均衡;4、primary shard和replica shard，每一个document只会存在某一个primary shard以及其对应的rep
背景介绍产线运行着一款及时聊天信息APP的后端服务，后端使用Spring Boot框架编写，部署在阿里云的K8S集群中。APP的活跃用户数每天都有明显的波峰和波谷的情况，所以在波峰的时候需要更多的容器副本来支撑业务，如果通过增加K8S集群节点的方式来扩容容器，在波谷的时候其实是资源浪费的。通过结合阿里云的ECI+ElasticWorkload可以很好的解决这个问题。如果对文档有任何的问题
一、背景 ES 集群不停机迁移，迁移过程中不影响业务使用。 所用集群版本为 6.3.0 。二、方案1、业务通过域名访问集群；2、在新的机器搭建集群；3、对原有集群进行快照，万一数据有丢失可以从快照进行恢复；4、新旧集群进行合并，并强制使旧集群数据通过数据均衡的方式迁移到新集群；5、下线原有旧集群。三、实施1、在新的机器搭建集群的方法1）机器准备（root设置）：参考官网 vim /et
在最近的一个项目中，需要将Mysql的数据导入到Elasticsearch中，在这个过程中，本来应该是喝着阔乐，非常愉快的等待上传的，但是出现了很多问题。一、磁盘扩容我使用的是一台只挂载了40G系统盘的服务器，之前已经存了很多Sql数据，现在已经不够用了，但是通过fdisk -l查看了一下还有另外一个没有挂载的100G的盘可以拿来用。以下是挂载过程。1、fdisk -l查看磁盘情况，发现挂载了一个
文章目录elasticsearch节点角色elasticsearch优化节点划分节点需求实验 elasticsearch节点角色 Master： 主要负责集群中索引的创建、删除以及数据的Rebalance等操作。Master不负责数据的索引和检索，所以负载较轻。当Master节点失联或者挂掉的时候，ES集群会自动从其他Master节点选举出一个Leader。Data Node: 主要负责集群中数
ES权威指南 ：ES权威指南ElasticSearch的工作原理 ：ES工作原理ES角色配置要求master这里的master是指节点具备竞选master节点的node，如果这个节点不是data node，则它只会进行master节点竞选、客户端请求路由的功能，所以对内存/IO/CPU的需求一般。data nodedata node是干活的节点，负责数据的读写，索引的查询、聚合等功能对内存、IO、
编辑导语本文使用改进的粒子群算法建立ES集群的调度模型，通过对集群数据节点的定期动态调整，不仅减少了数据节点的投入，降低了 CPU 和内存的使用，还改善了整个集群的查询和写入性能。概述随着业务增长，ES 集群规模越来越大，各集群的使用场景不同，机器节点配置不同，业务场景使用 ES 的方式不同, 易出现集群单点 CPU 飙高，内存不足、GC 时间过长以及磁盘使用率不足等问题，从而影响集群的整体性能。
