概述: 适合日志类型的数据存储方案.即当日数据写入,历史数据只读. 节省部分硬件成本.热数据采用更好的硬件. 环境: 已有6个ES节点,使用docker-compose方式搭建. es1:master节点 # elasticsearch.yml node.name: "es1" cluster.name: "docker-cluster" network.host: 0.0.0.0 node.master: true node.data: false es2.es3…

问题:当有大量数据提交到Elasticsearch时,怎么优化处理效率? 回答: 批量提交 当有大量数据提交的时候,建议采用批量提交. 比如在做 ELK 过程中 ,Logstash indexer 提交数据到 Elasticsearch 中 ,batch size 就可以作为一个优化功能点.但是优化 size 大小需要根据文档大小和服务器性能而定. 像 Logstash 中提交文档大小超过 20MB ,Logstash 会请一个批量请求切分为多个批量请求. 如果在提交过程中,遇到 EsRejec…

docker-compose.yml: version: '2.2' services: es1: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch: container_name: es1 environment: - bootstrap.memory_lock=true // 锁定内存 - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m" ulimits: memlock: soft: - hard: -…

Elasticsearch7.X ILM索引生命周期管理(冷热分离) 一.“索引生命周期管理”概述 Elasticsearch索引生命周期管理指:Elasticsearch从设置.创建.打开.关闭.删除的全生命周期过程的管理. 二.为什么要使用“索引生命周期管理” 1.ELK集群之前的索引模式,通过app_name和日期区分,随着时间累积,索引数量逐渐增多,造成服务器内存.CPU.IO等指标上涨: 2.需要创建额外定时任务执行索引删除脚本,这种方式无法避免kafka重复消费造成的大量已删除索引重…

背景 用户需求:近期数据查询速度快,较远历史数据运行查询速度慢? 对于开发人员而言即数据的冷热分离,实现此功能有2个前提条件: 硬件:处理速度不同的硬件,最起码有读写速度不同的硬盘,如SSD.机械硬盘HDD. 软件配置:可以配置 不同的数据存储在不同的硬盘,如近期数据存储在SSD,较远历史数据存储在HDD.对于linux系统而言,存储于不同的硬盘就是存储在不同的路径. elasticsearch的冷热分离配置主要依赖于分片分布规则设置. es配置之分片分布规则设置 自定义分片分布规则 clust…

1. 数据均衡 某个shard分配到哪个节点上,一般来说,是由 ELasticSearch 自行决定的.以下几种情况会触发分配动作: 新索引的建立 索引的删除 新增副本分片 节点增减引发的数据均衡 在动态分配的时候有几个默认值需要注意,当然对应的这些默认值都是可以修改的,具体如下: ElasticSearch 默认要求所有分片都正常启动成功以后,才可以进行数据均衡操作,否则的话,在集群重启阶段,会浪费太多的流量 ElasticSearch 默认可以有 2 个任务同时运行数据均衡.如果有节点增减且…

原文链接:http://www.open-open.com/lib/view/open1448799635720.html 世界上的软件80%是运行在内网的,为了使得运行在客户端的软件有良好的体验,并且得到有用的数据,我们需要对这些系统产生的数据,进行统计和分析,这个过程通常包括数据采集,清洗,建模,分析,报表等.接下来在本篇文章中,将会构建一个基于logstash,elasticSearch,kibana的一套数据收集分析的系统 一.框架概要 logstash实时的从业务日志中数据数据(可以进…

Elasticsearch使用小结之冷热分离 索引迁移 索引setting中的index.routing.allocation.exclude和index.routing.allocation.include可以用于指定索引分配与哪些节点.同时,这两个配置是可以在index存在的时候修改的,我们可以通过修改这两个配置的方式来迁移索引. 比如: ES集群存在5个节点,ip分别为: 192.168.1.101, 192.168.1.102, 192.168.1.103, 192.168.1.104,…

前言 本文主要介绍ElasticSearch冷热分离架构以及实现. 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)的存储到冷节点中,并且可以利用ES自身的…

转自:https://blog.csdn.net/jiao_fuyou/article/details/50511255 根据Elasticsearch中文社区<ES冷热分离(读写分离) hot, stale 场景>一篇整理的. 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stale PUT /index_name/_setting…