在进行ES集群优化之前，首先需要了解ES集群的基本概念和工作原理。Elasticsearch（简称ES）是一个开源的实时分布式搜索和分析引擎，能够快速地存储、搜索和分析海量数据。ES集群是由多个节点组成的集合，其中每个节点可以存储数据、处理搜索请求，并与其他节点进行通信来保证数据的一致性和可靠性。
ES集群优化的目的是提高ES集群的性能、稳定性和可用性，使其能够更好地应对大规模数据的处理和搜索。
版本配置：ES版本：6.2.4OS内存64G。一、安装部署：1.ES jvm内存31G，预留一半的物理内存给文件系统缓存（file system cache）。2.禁止内存交换：修改/etc/sysctl.conf 中 vm.swappiness = 1elasticsearch.yml中，设置这个：bootstrap.mlockall：true3.修改ES启动用户可使用的系统文件句柄数
es 集群优化
原创
2021-09-04 13:21:48
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ES集群优化每个分片20G~40G。50G往下，不能再高了。一台节点一个分片。因为在ES去进行搜索的时候，是搜集每个分片的结果，然后汇总合并然后再返回的。在7.4使用kibana查询依旧有type,默认type为_doc,而且查询的时候加上type等于_doc条件和不加查询出来的结果是一样的7.8不太需要安装中文分词插件了，原生的效果已经很好了假如机器有64G的内存，那就是31G堆内存，剩下的给s
提升写入性能的方法写性能优化的目标：增大写吞吐量（Events Per Second），越高越好客户端：多线程，批量写可以通过性能测试，确定最佳文档数量多线程：需要观察是否有HTTP 429返回，实现Retry以及现场数量的自动调节服务器端：单个性能问题，往往是多个因素造成的。需要先分解问题，在单个节点上进行调整并且结合测试，尽可能压榨硬件资源，以达到最高吞吐量使用更好的硬件，观察CPU/ IO
一、集群的介绍 1.集群的介绍 1.集群部署好以后，不论在哪一台节点操作，都可以互相看到数据 2.head插件连接任意一台机器都能看到三台 3.数据会自动调度到多个分片 4.如果主节点的分片出现故障，副节点的分片会自动切换为主分片 5.如果主节点出现问题，那么数据节点会自动切换为主节点 2.查看集群
原创
2021-07-29 09:50:12
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自定义 Elasticsearch 索引模式是优化数据存储结构以提高检索效率的关键步骤之一。通过合理设计索引映射和字段类型，可以减小索引的大小、提高检索速度，并降低系统资源的消耗。下面是一些优化 Elasticsearch 索引模式的常见方法：1. 明确定义字段类型在创建索引时，明确定义每个字段的类型，避免使用 dynamic mapping。动态映射会导致 Elasticsearch 自动推断字
本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的ES部分补充。
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2021-10-16 14:10:10
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2020-12-27 20:59:00
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课程demo { "template": "logs-*", "settings": { "index.indexing.slowlog.threshold.index.debug": "2s", "index.indexing.slowlog.threshold.index.info": "5s"
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2020-12-27 19:58:00
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本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的ES部分补充。课程demo{"template": "logs-*","settings": {"index.indexing.slowlog.threshold.index.debug": "2s","index.indexing.slowlog.threshold.index.info": "5s","index.
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2021-10-16 14:10:22
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目录ES集群核心原理 1、节点类型数据节点协调节点2、索引分片3、集群选举 4、脑裂问题什么是脑裂现象解决方案场景分析5、集群扩展继续扩展6、故障转移ES集群核心原理 1、节点类型1）master节点master节点特点：整个集群只会有一个master节点，它将负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引；或者增加、 删除节点等。而mast
Centos7上安装Elasticsearch和kibana（非集群模式）一、实验物料二、安装过程1.安装Elasticsearch1、上传elaticsearch软件包及解压2、为elaticsearch创建用户并赋予相应权限3、配置elasticsearch.yml4、修改liunx服务器的配置5、启动Elasticsearch6、验证2.安装kibana1、上传kibana软件包及解压2、
十一、集群管理11.1、概述集群:多个人做一样事情分布式:多个人做不一样的事情单节点架构 单节点架构，所有的数据都存储在一个节点上，会比较容易出问题，比如网络问题、磁盘坏道、服务器停机等等。集权架构 集群架构是部署多个节点，每个节点都存储所有的数据。如果数据很多，一个节点无法存储，此时就演变成集群分布式架构 集群分布式架
ES为什么要实现集群在单台ES服务器节点上，随着业务量的发展索引文件慢慢增多，会影响到效率和内存存储问题等。 如果使用ES集群，会将单台服务器节点的索引文件使用分片技术，分布式的存放在多个不同的物理机器上，从而可以实现高可用、容错性等。es核心存放的是索引。什么是分片技术将数据拆分成多台节点进行存放。ES是如何解决高并发ES是一个分布式全文检索框架，隐藏了复杂的处理机制，内部使用 分片机制、集群发
一、配置1.1 es集群分配【线上】如下： 部署方式：三个均是master节点，防止一个服务器挂了导致数据丢失。1.2 es集群配置Es包下载地址：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch 版本：6.5.1安装步骤： 1、 将下载的es上传到/user/local/src下 2、 解压 tar -zxvf 3、 配置文件 vi /usr/lo
Elasticsearch 写入流程及优化一、 集群分片设置：ES一旦创建好索引后，就无法调整分片的设置，而在ES中，一个分片实际上对应一个lucene 索引，而lucene索引的读写会占用很多的系统资源，因此，分片数不能设置过大；所以，在创建索引时，合理配置分片数是非常重要的。一般来说，我们遵循一些原则：1. 控制每个分片占用的硬盘容量不超过ES的最大JVM的堆空间设置（一般设置不超过
最近的一个项目是风控过程数据实时统计分析和聚合的一个 OLAP 分析监控平台，日流量峰值在 10 到 12 亿上下，每年数据约 4000 亿条，占用空间大概 200T。面对这样一个数据量级的需求，我们的数据如何存储和实现实时查询将是一个严峻的挑战。经过对 Elasticsearch 多方调研和超过几百亿条数据的插入和聚合查询的验证之后，我们总结出以下几种能够有效提升性能和解决这一问题的方案：集群规
1.增加文件系统缓存Elasticsearch严重依赖文件系统缓存来加快查询速度。一般来说，至少需要保留一半的可用内存给文件系统，以便Elasticsearch在物理内存中保留索引热点数据。2.使用更快的硬件如果搜索遇到了I/O瓶颈，考虑增加文件系统缓存或者使用更快的存储设备。每次查询涉及随机读和顺序读的混合操作，跨越多个文件，而且每个分片上可能有多个搜索的并发请求，因SSD磁盘比普通硬盘性能更佳
ES性能优化的维度有很多，比如集群维度，节点维度，索引维度，读写维度等，我们针对不同的维度下来探讨可使用的优化措施。集群维度优化如果集群不大，节点不多，建议把所有节点都设置成Master eligible，这样能降低集群内少数节点宕机时发生Master选举失败的概率如果集群很大，建议专门设置几个服务器作为master eligible，因为大集群下集群选举是一个密集IO的网络风暴形式，如果此时ma
