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
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2024-04-09 10:23:07
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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
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2024-03-19 21:22:51
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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
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2024-03-15 10:32:11
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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
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2024-04-18 21:52:58
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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
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2024-06-18 13:03:32
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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
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2024-07-19 07:44:09
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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
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2024-04-14 17:22:34
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# Spark集群扩容Master的详细流程
在大数据处理的领域，Apache Spark作为一个强大的计算框架，广泛应用于数据分析和处理。在实际应用中，随着数据量的不断增加，扩容Spark集群以满足业务需求是必不可少的。本文将指导你如何扩容Spark集群的Master节点。我们将通过一个简单的流程表格和详细步骤来实现这个目标。
## 流程概览
以下是扩容Spark集群Master的步骤概览
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
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2024-08-22 16:01:29
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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
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2024-03-18 08:01:34
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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
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2024-04-05 12:02:43
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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,
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2024-08-20 11:01:52
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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
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2024-02-29 18:22:48
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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
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2024-07-09 19:33:43
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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
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2024-04-12 23:23:52
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Intel的系统变成手册中第十章介绍了IA32架构下的内存缓存控制。因为CPU速度和内存速度的巨大差距，CPU厂商通过在CPU中内置和外置多级缓存提高频繁使用数据的访问速度。一般来说，在CPU和内存之间存在L1, L2和L3三级缓存(还有几种TLB缓存在此不涉及)，每级缓存的速度有一个数量级左右的差别，容量也有较大差别(实际上跟
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
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2024-03-18 08:29:06
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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
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2024-04-07 20:33:56
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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
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2024-07-19 08:13:23
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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。
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2024-06-05 21:55:00
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