项目背景公司基于elasticsearch实现了很多的业务统计分析与展示服务，而且随着业务的发展，数据量的持续增涨，es的查询效率方面遇到了很多的问题。由于在早期建设该技术平台时，未过多考虑性能加速方面的设计，故均是配置使用的普通大容量、低速磁盘。 现在，为满足业务使用需求，我们需要对es平台继续进行扩容，加入更多的SSD配置的服务器，服务于频繁查询使用的近期数据使用需求。为达到这一设计目的，我们
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2024-04-19 12:59:05
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根据Elasticsearch中文社区《ES冷热分离(读写分离) hot, stale 场景》一篇整理并测试修改后实现 本项目按照该原理实现读写分离写的数据如果需要实时被读取，实际上不可能实现完全的读写分离的。 分区读写分离方法：假设 集群有8个节点，node1，node2，node3，node4 为热区,设置为hot，node5,node6,node7,node8 为冷区，设置为stable.
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2024-04-13 21:52:12
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clikhouse冷热数据分层方案 文章目录clikhouse冷热数据分层方案简介一、配置更改二、实际测试三、数据过期方案 简介 TTL策略可以结合业务特点，将数据生命周期与冷热数据存储关联起来。实现既保存历史数据，又能够降低存储成本的效果。比如将最近90天的高频查询数据放置在热数据存储中，而90天之前的低频查询数据自动转移到冷数据存储中一、配置更改在 config.xml 中加入如下配置 注意：
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2024-04-22 11:43:05
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冷热分离架构介绍冷热分离是目前ES非常火的一个架构，它充分的利用的集群机器的优劣来实现资源的调度分配。ES集群的索引写入及查询速度主要依赖于磁盘的IO速度，冷热数据分离的关键点为使用固态磁盘存储数据。若全部使用固态，成本过高，且存放冷数据较为浪费，因而使用普通机械磁盘与固态磁盘混搭，可做到资源充分利用，性能大幅提升的目标。因此我们可以将实时数据(5天内)存储到热节点中，历史数据(5天前)的存储到冷
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2024-02-17 21:51:41
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生命周期中的操作 文章目录生命周期中的操作Set PriorityUnfollowFreeze -- 版本之后8.0开始取消RolloverRead-OnlyShrinkForce MergeSearchable SnapshotDownsampleAllocateMigrateWait For SnapshotDelete Set Priority一旦策略进入热、暖或冷阶段，就设置索引的优先级。
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2024-02-25 19:38:22
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由于需求和资源的限制，将热数据存在tmpfs上（有资源的话可以用SSD），冷数据存在普通磁盘上。首先说一下一下tmpfs 虚拟内存文件系统：特点：它的存储空间在VM(virtual memory)。VM是由linux内核里面的vm子系统管理的，由RM(Real Memory)和swap组成,RM的大小就是物理内存的大小，而Swap的大小是由自己决定的。Swap是通过硬盘虚拟出来的内存空间，因此它的
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2024-06-11 04:56:44
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数据的价值是有实效性的，一般实时性越高的信息，参考价值越大。所以数据在对外提供服务的时候，也不是等价的，比如最近3个月的交易记录，用户会
原创
2022-12-07 17:12:04
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前言这篇论文的读后感是我作为本科课程期间的一门大作业课程所需要完成的课外实践内容。如果能够对大家有所帮助就好，不过这一篇主要作为个人的小总结。提前告知，还望海涵。HotRing策略背景哈希索引是当前阿里公司在KVSes的中使用的最流行的内存结构，特别是当范围查询不需要上层应用程序时，由于原有哈希表的设计，访问此时应该是：N(总数)=1+L/2 //L是链表长度
L=N/B //N是总的item
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2024-08-09 08:22:13
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一、冷热分离按《控制Elasticsearch分片和副本的分配》来设置，将hot,stale数据分到不同的集群上去hot集群只保留最近一天或两天数据写一个定时任务每天凌晨将前一天的索引标记为stalePUT /index_name/_settings
{
"index.routing.allocation.include.zone" : "stale"
}这样旧索引数据会自动迁移到stale
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2024-05-03 13:07:16
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当使用ElasticSearch做大规模的时序数据分析的时候，我们建议使用基于时序的索引并且采用3种不同类型的节点组成分层架构（Master、Hot-Node、Warm-Node），也就是我们所说的"Hot-Warm"架构。Master Nodes我们建议使用3个独立的主节点来提供足够的弹性，为了防止脑裂的问题，你应该把discovery.zen.minimum_master_node
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2023-10-09 10:08:50
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冷热冲击试验又名温度冲击试验或高低温冲击试验，冷热冲击是航空、汽车、家电、科研等领域必备的测试设备，考核和确定电工、电子、汽车电器、材料等产品。是用于考核产品对周围环境温度急剧变化的适应性，是装备设计定型的鉴定试验和批产阶段的例行试验中不可缺少的试验，在有些情况下也可以用于环境应力筛选试验。可以说冷热冲击试验在验证和提高装备的环境适应性方面应用的频度仅次于振动与高低温试验。高低温试验高低温冲击试验
以下的文章主要介绍的是Oracle数据库的DBA面试题的实例，本文主要是以一问一答的方式来向大家讲述Oracle数据库的DBA面试题的基本模式，以下就是相关面试题的介绍，望你会有所收获。
1. 解释冷备份和热备份的不同点以及各自的优点
解答：热备份针对归档模式的Oracle数据库，在Oracle数据库仍旧处于工作状态时进行备份。而冷备份指在数据库关闭后
由于需求和资源的限制，将热数据存在tmpfs上（有资源的话可以用SSD），冷数据存在普通磁盘上。首先说一下一下tmpfs 虚拟内存文件系统： 特点：它的存储空间在VM(virtual memory)。 VM是由linux内核里面的vm子系统管理的，由RM(Real Memory)和swap组成,RM的大小就是物理内存的大小，而Swap的大小是由自己决定的。
Swap是通过硬盘虚拟出来
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2024-08-19 13:14:57
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# Elasticsearch 冷热数据分离实现指南
在使用 Elasticsearch（ES）进行数据存储和检索的过程中，数据的冷热分离是一种常见的优化策略。冷热数据分离的目的是将频繁访问的数据（热数据）与不再频繁访问的数据（冷数据）分离到不同的存储上，从而提高系统的性能及降低成本。本指南将带你了解如何在 Java 环境中实现 Elasticsearch 的冷热数据分离。
## 整体流程
ElasticSearch7.10 生命周期配置 冷热分离 windows10版本测试下载官方ElasticSearch7.10 与对应版本的kibana 便于操作前提 安装jdk 并配置环境变量更多详细内容参考 https://www.elastic.co第一步解压文件，配置集群信息启动日志：集群验证：启动kibana：直接启动就可以启动kibana日志：kibana 访问页面：生命周期管理过
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2024-09-20 20:18:42
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# ES冷热数据分离在Java中的应用
## 前言
在大数据时代，数据量庞大的存储和管理成为了一个重要的挑战。Elasticsearch（ES）是一个流行的开源搜索和分析引擎，提供了强大的搜索能力和分布式架构。ES的冷热数据分离可以帮助我们更有效地管理数据，提高查询性能和降低成本。本文将介绍ES冷热数据分离的概念，并演示在Java中如何实现。
## ES冷热数据分离概念
冷热数据分离是指将
原创
2024-05-10 04:13:22
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简介： 阿里云智能数据库Tair团队主要负责自研分布式键值存储(KVS)系统，几乎涵盖了淘宝、天猫、阿里妈妈、菜鸟、钉钉、优酷、高德等阿里巴巴所有核心业务。十多年来，始终如一为阿里业务提供着高可靠、高性能、低成本的数据存储与访问服务。01 概 述近日，Tair团队的一篇论文——HotRing: A Hotspot-Aware In-Memory Key-Value Store 被FAST
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2024-09-20 21:00:48
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业务背景数据每天3亿条数据入库，需要同时满足三年以上数据的查询，服务器集群分为固态和机械两种，要求将近期数据查询尽可能提速，同时久远数据也可查解决方案利用ES新版本的Index Lifecycle Policies进行冷热数据配置 先在elasticsearch.yml中将各个节点设置冷热属性node.attr.hotwarm_type:方案1：适用于测试、索引较少的情况建模板、设置分片数等信息建
简介：传统的Elasticsearch集群中所有节点均采用相同的配置，然而Elasticsearch并没有对节点的规格一致性做要求，换而言之就是每个节点可以是任意规格，当然这样做会导致集群各节点性能不一致，影响集群稳定性。但是如果有规则的将集群的节点分成不同类型，部分是高性能的节点用于存储热点数据，部分是性能相对差些的大容量节点用于存储冷数据，却可以一方面保证热数据的性能，另一方面保证冷数据的存储
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2023-12-27 12:42:12
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冷热数据分离的目的1、ES集群异构，机器硬件资源配置不一，有高性能CPU和SSD存储集群，也有大容量的机械磁盘集群，比如我们的场景就是存...
原创
2022-04-07 11:35:35
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