阿里云 es 重启 elasticsearch  重启 过程 实例变更中   53.13%   准备ECS资源 已完成节点数:4/4, 进度:100%     准备容器服务 进度:100%     变更节点(重启,扩节点,扩规格) 已完成节点数:0/4, 进度:12.5%     准备配置 进度:0%     数据节点规格:elasticsearch.sn2ne.large(2核 8GB) 数据节点数:3存储规格: SSD云盘 存储容量:200 GB                

          前言:EMR的集群使用越来越普遍,但是每一次的集群释放到集群的重新创建,期间总有一些反复的工作需要查询与配置.为方便后续工作查阅,现在对集群初始化后的工作进行大概的梳理如下.   step1:  登录阿里云查看集群主节点分配的公网IP          step2: 若之前有进行外网访问权限的设置,设置安全组白名单 (while-list)   step3:登录EMR节点,更改hadoop用户的登录密码(建议用部署用户进行emr任务的操作,root用户慎用!)       [

​一.引言 随着腾讯云 Elasticsearch 云产品功能越来越丰富,ES 用户越来越多,云上的集群规模也越来越大.我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位,导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题. 这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题: 节点规格规划问题:集群数量很大,但是每个节点的配置很低: 索引分片规划问题:索引很小,但是设置了几十个分片,或者索引很大,只设置了两三个分片: 分片数量规划问题:集群中包含 10万+ 的分片. 正所谓磨

转载 https://it.toggle.cn/article_detail/7e6f674b2564d6c319f807b4fda87eac.html 架构说明 前端由阿里云SLB统一分发Web请求 独立的网店管理后台管理入口域名绑定单台低权重ECS服务器(其他ECS管理做入口屏蔽),同时此ECS承担 ECStore crontab定时任务.应用文件同步源 独立一台ECS服务器做Mongo(KV NOSQL).MEMCACHE服务,如果在后期出现压力可以协同其他ECS服务器组Mongo副本集.

集群配置 三台ECS云服务器 配置步骤 1.准备工作 1.1 创建/bigdata目录 mkdir /bigdatacd /bigdatamkdir /app 1.2修改主机名为node01.node02.node03 1.3修改hosts文件 vim /etc/hosts 添加node01~node03内网IP映射 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost

1):Redis集群一直Waiting for the cluster to join... 再次进行连接时首先需要以下操作 1.使用redis desktop Manager连接所有节点 调出命令窗口输入一下 命令 flushall cluster reset 2.进入各个节点的redis的rdb文件保存位置 删除 rdb 持久化文件和nodes.conf文件 2):检查以下配置项 1.打开所有节点的redis.conf  配置bind属性 值是服务器的内网IP (阿里云服务器) 2.注意 p

在logs日志中可以看见DataNode多次去连NameNode,但是都失败了. 经过长时间的研究百度,终于知道了原因. 原因就是安全组限制了端口的开放,所以我们只要把相应的端口打开即可.

原因是由于Kubernetes Apiserver不安全配置所致,Apiserver提供了资源操作的唯一入口,并提供认证.授权.访问控制.API注册和发现等机制,所以apiserver的安全至关重要. 解决方法步骤 可通过kubectl get rc y1ee115 -o yaml  看到挖矿程序yaml文件 1.杀死挖矿程序 #pkill -9 xmrig 或者 #kill -9 进程号 2.删除相关rc,命令如下 #kubectl delete rc y1ee115 3.firewalld防

"哔...哔...哗",PagerDuty的报警通知又来了. 可能是因为你又遭遇了节点宕机, 或者服务器机架不可用, 或者整个ElasticSearch集群重启了. 不管哪种情况, 当前集群的状态都成为了RED: 因为当前有些分片不可被指派(到某个节点), 从而导致部分数据不可用. 这种情况总会不期而至, 而你该怎么办!? 在ElasticSearch的早期版本中, 通常需要具有诸如爆破专家般的分析能力的人才能找到问题根源: 分片为何不可用!?. 你需要通过cluster state

HBase可以支持百TB数据规模.数百万QPS压力下的毫秒响应,适用于大数据背景下的风控和推荐等在线场景.阿里云HBase服务了多家金融.广告.媒体类业务中的风控和推荐,持续的在高可用.低延迟.低成本方向上进行优化.目前单集群承诺可用性99.9%,SSD机型上可以做到请求毛刺99.5% < 50ms,以及新上线的表内冷热分离可以加速热数据访问性能.减少冷数据存储成本并且在API上对用户透明.为了进一步满足客户在可用性以及低延迟上的诉求,阿里云HBase将提供以主备架构为平台,以冗余.并发.隔离.

搜索引擎 升级 Elasticsearch 集群数量实战记录 现在线上有一个elasticsearch集群搜索服务有三台elasticsearch实例(es1.es2.es3),打算将其升级为5台(增加es4.es5).这篇文章主要是对整个操作的过程记录,以及出现的问题总结,包括移动数据量所需要的时间.因为,一开始由于不知道线上数据量全部分配完需要多少时间,如果从凌晨开始操作,到早上8点都还没有同步完,这样会影响到白天线上业务的正常使用. 准备阶段 线上es集群使用的是阿里云服务器,copy其中

elasticsearch 集群 搭建elasticsearch的集群 现在假设我们有3台es机器,想要把他们搭建成为一个集群 基本配置 每个节点都要进行这样的配置: cluster.name: baichebao-cluster 这个是配置集群的名字,为了能进行自动查找 node.name: "baichebao-node-1" 这个是配置当前节点的名字,当然每个节点的名字都应该是唯一的 node.master: false node.data: true 这两个配置有4种配置方法,

2015-10-10 09:56 by 轩脉刃, 999 阅读, 1 评论, 收藏, 编辑 elasticsearch 集群 搭建elasticsearch的集群 现在假设我们有3台es机器,想要把他们搭建成为一个集群 基本配置 每个节点都要进行这样的配置: cluster.name: baichebao-cluster 这个是配置集群的名字,为了能进行自动查找 node.name: "baichebao-node-1" 这个是配置当前节点的名字,当然每个节点的名字都应该是唯一的 no

本文首发于InfoQ https://www.infoq.cn/article/1sm0Mq5LyY_021HGuXer 作者:Anton Hägerstrand 翻译:杨振涛 目录: 数据量 版本 节点配置 索引结构 性能 Meltwater每天要处理数百万量级的帖子数据,因此需要一种能处理该量级数据的存储和检索技术. 从0.11.X 版本开始我们就已经是Elasticsearch的忠实用户了.在经历了一些波折之后,最终我们认为做出了正确的技术选型. Elasticsearch 用于支持我们的

elasticsearch 集群 摘要: elasticsearch 集群 搭建elasticsearch的集群 现在假设我们有3台es机器,想要把他们搭建成为一个集群 基本配置 每个节点都要进行这样的配置: cluster.name: my-cluster 这个是配置集群的名字,为了能进行自动查找 node.name: "my-node-1" 这个是配置当前节点的名字,当然每个节点的名字都应该是唯一的 node.master: false node.data: true 这两个配置有

可能是全网首个支持阿里云Elasticsearch Xapck鉴权的Skywalking 对Skywalking有兴趣的同学参见:年轻人的第一个APM-Skywalking 之前在搭建Skywalking的时候发现,官方Skywalking 5.X并支持有鉴权的Elasticsearch. 而我司有其他需求已经购买了阿里云的Elasticsearch,咨询过阿里云技术支持后他们表示并不能去掉鉴权,所以只好自己想办法了. 又在Skywalking技术群问了一圈,有其他人也遇到过类似的问题,但是最后

摘要:阿里云Elasticsearch提供100%兼容开源Elasticsearch的功能,以及Security.Machine Learning.Graph.APM等商业功能,致力于数据分析.数据搜索等场景服务.与开源社区背后商业公司Elastic战略合作,为客户提供企业级权限管控.安全监控告警.自动报表生成等场景服务.本文中,阿里云产品专家沐泽为大家介绍了阿里云Elasticsearch产品的相关情况. 产品介绍 Elasticsearch(简称ES)是2010年推出的一款开源产品,本质上是

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PB 级大规模 Elasticsearch 集群运维与调优实践 https://mp.weixin.qq.com/s/PDyHT9IuRij20JBgbPTjFA | 导语 腾讯云 Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,希望与大家一同交流. 背景 某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储

摘要:世上有三类书籍:1.介绍知识,2.阐述理论,3.工具书:世间也存在两类知识:1.技术,2.思想.以下是我在部署ElasticSearch集群时的经验总结,它们大体属于第一类知识“techknowledge(技术)”.但其中也穿插一些我个人的理解.敬请指正.   关键词:ElasticSearch, 搜索引擎, 集群, 大数据, Solr, 大数据 三类书籍 和 两类知识:           书: [1]有一些书是对某一新知识领域的介绍,将此知识领域从头到尾.从内而外剖开了分析,吸收这些知

之前对于CDN的日志处理模型是从logstash agent==>>redis==>>logstash index==>>elasticsearch==>>kibana3,对于elasticsearch集群搭建,可以把索引进行分片存储,一个索引可以分成若干个片,分别存储到集群里面,而对于集群里面的负载均衡,副本分配,索引动态均衡(根据节点的增加或者减少)都是elasticsearch自己内部完成的,一有情况就会重新进行分配.下面先是介绍几个关于elastic