elasticsearch6设置索引的默认分片数和副本数已经不是在elasticsearch.yml文件中了,而是使用了一个索引模板的东西 curl -XPUT 'http://10.27.12.16:9200/_template/template_http_request_record' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"index_patterns": ["record_*"],"settings&qu

本文讲述,如何理解Elasticsearch的分片.副本和路由策略. 1.预备知识 1)分片(shard) Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量,实现这一目标引入分片策略shard.在一个索引index中,数据(document)被分片处理(sharding)到多个分片上.Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性,使得多个分片呈现出一个大索引的样子. 2)副本(replica) 为了提升访问压力过大是单机无法处理所有请求的问题,Elasticsearch集群引入

ES集群中索引可能由多个分片构成,并且每个分片可以拥有多个副本.通过将一个单独的索引分为多个分片,我们可以处理不能在一个单一的服务器上面运行的大型索引,简单的说就是索引的大小过大,导致效率问题.不能运行的原因可能是内存也可能是存储.由于每个分片可以有多个副本,通过将副本分配到多个服务器,可以提高查询的负载能力.     为了进行分片和副本的操作,ES需要确定将这些分片和副本放到集群节点的哪个位置,就是需要确定把每个分片和副本分配到哪台服务器/节点上. 一.显式控制分配 生产情景: 比如生产环境有

Elasticsearch核心技术(2)--- 基本概念 这篇博客讲到基本概念包括: Index.Type.Document.集群,节点,分片及副本,倒排索引. 一.Index.Type.Document 1.Index index:索引是文档(Document)的容器,是一类文档的集合. 索引这个词在 ElasticSearch 会有三种意思: 1).索引(名词) 类比传统的关系型数据库领域来说,索引相当于SQL中的一个数据库(Database).索引由其名称(必须为全小写字符)进行标识. 2

原文链接: https://www.jianshu.com/p/297e13045605 集群(cluster): 由一个或多个节点组成, 并通过集群名称与其他集群进行区分 节点(node): 单个 ElasticSearch 实例. 通常一个节点运行在一个隔离的容器或虚拟机中 索引(index): 在 ES 中, 索引是一组文档的集合 分片(shard): 因为 ES 是个分布式的搜索引擎, 所以索引通常都会分解成不同部分, 而这些分布在不同节点的数据就是分片. ES自动管理和组织分片, 并在

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变

1.分片和副本 1.1什么是分片 简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块,也是数据的最小单元块,整个ES集群的核心就是对所有分片的分布.索引.负载.路由等达到惊人的速度. 分片是把索引数据切分成多个小的索引块,这些小的索引块能够分发到同一个集群中的不同节点.在检索时,检索结果是该索引每个分片上检索结果的合并.类似于数据库的分库分表 举例: 假设 IndexA 有2个分片,我们向 IndexA 中插入10条数据 (10个文档),那么这10条数据会尽可能平均的分为5条存储在第一个分片,剩下的5条会

概述 前面3篇博客讲了mongodb的分布式和集群,当中第一种的主从复制我们差点儿不用,没有什么意义,剩下的两种,我们不论单独的使用哪一个.都会出现对应的问题.比較好的一种解决方式就是.分片和副本集的集合使用,这样就比較完美了. 部署图 在这里,我们须要注意.我们mongosserver配置成了集群,所以,我们须要在client上分别得加入对应的地址,这个和在副本集的那篇博客中将的内容一样,在javaclient程序的详细核心代码,在那篇博客中也给了大家,假设这点不清楚的,能够看看那篇博客. 分

要在真实环境中实现MongoDB分片至少需要四台服务器做分片集群服务器,其中包含两个Shard分片副本集(每个包含两个副本节点及一个仲裁节点).一个配置副本集(三个副本节点,配置不需要仲裁节点),其中Shard的副本节点必须拥有单独的服务器,通常一个Shard副本集由3个以上副本节点组成更好,奇数个副本节点不需要额外配置仲裁节点.因为仲裁节点和配置节点不需要耗费很多的资源,可以与其他进程共享一台服务器. 当然了,对于平时学习而言,配置那么多服务器是不现实的,用VM虚拟机也不现实,毕竟MongoD

测试搭建192.168.3.110mongos 30000,30001,30002config 40000,40001,40002shard1 50001,50002,50003shard2 50004,50005,50006,shard3 50007,50008,50009[root@mysql-slave10 data]# mkdir -p /data/config/1/data[root@mysql-slave10 data]# mkdir -p /data/config/2/data[r

 分片和副本集混合运用: 基本架构图: 搭建详细配置: 3个shard + 3个replicat set + 3个configserver + 3个Mongos shardrsname Primary Secondary Secondary port bigdata-sh-a bigdata-sh-a1 bigdata-sh-a2 bigdata-sh-a3 28111 bigdata-sh-b bigdata-sh-b2 bigdata-sh-b1 bigdata-sh-b3 28112 bi

ElasticSearch 的核心概念 Near RealTime(NRT) 近实时 近实时有两种意思,一种是从写入数据到可以被搜索到有一个小延迟(大概一秒),还有一种就是基于ElasticSearch 进行搜索和分析可以达到秒级, 下图来说明一下近实时的效果. 首先我们先使用Java向ElasticSearch存入一条数据,时间是 ** 2点16分20秒** 在使用一个Java程序从ElasticSearch里面来读取数据,那么在读取数据的时候这个时间的误差应该保持在秒级,不论是这个集群体系有

部署说明 硬件 服务器两台: 机器A:64G内存 机器B:32G内存 分片 共12个节点 2个查询节点,10个存储节点 8个主分片 1个复制分片(每个分片都有一个副本分布在不同的节点上面) 每台机器都挂了6个机械盘每个盘都是不同的分区. 部署环境用Docker weave 来做 elasticsearch cluster 可以参考我的另外一篇博文: http://blog.csdn.net/mrsunnycream/article/details/50921012 就这样环境默默的部署着,一切都

在上一篇文章中,我记录了在windows下同一台机器上搭建es集群的步骤,第二天在向集群中创建索引的时候,出现了分片副本未分配的情况(UNASSIGNED). 虽然并不影响数据的插入和查询,但是有问题总是要解决.起初我以为是集群里面三个节点没有正常启动,但是我检查了后发现节点正常 发送http请求http://localhost:9201/_cluster/health,返回的信息显示正常,可用节点位3 随后去网上找资料,说是硬盘容量使用超过85%造成的,我看了一下果然如此 为了验证是否是这个原

# 环境准备 服务器 # 环境搭建 文件配置和目录添加 新建目录的操作要在三台机器中进行,为配置服务器新建数据目录和日志目录 mkdir -p $MONGODB_HOME/config/data mkdir -p $MONGODB_HOME/config/log 为分片服务器新建数据目录和日志目录 mkdir -p $MONGODB_HOME/shared1/data mkdir -p $MONGODB_HOME/shared1/log mkdir -p $MONGODB_HOME/shared

分片未分配的原因主要有: 1)INDEX_CREATED:由于创建索引的API导致未分配.2)CLUSTER_RECOVERED :由于完全集群恢复导致未分配.3)INDEX_REOPENED :由于打开open或关闭close一个索引导致未分配.4)DANGLING_INDEX_IMPORTED :由于导入dangling索引的结果导致未分配.5)NEW_INDEX_RESTORED :由于恢复到新索引导致未分配.6)EXISTING_INDEX_RESTORED :由于恢复到已关闭的索引导致

日志是从logstash传输给ES的,但是logstash配置中只能配置host和index,所以只能在es中进行配置 但是在es配置文件中配置,也就是新增如下参数的话会报错:node settings must not contain any index level settings index.number_of_shards: 1 index.number_of_replicas: 0 所以采用索引模板的方式进行设置 POST /_templates/index_patterns { "o

numShards:分片数 replicationFactor:每个分片下的副本数 maxShardsPerNode:当numShards为1,replicationFactor为3时,maxShardsPerNode设置为1*3=3 2019年3月14日

1. Characteristics of Groonga ppt:http://mroonga.org/publication/presentation/groonga-mysqluc2011.pdf 1.1. Groonga overview Groonga is a fast and accurate full text search engine based on inverted index. One of the characteristics of Groonga is that

映射mapping.json{ "book": { "_index": { "enabled": true }, "_id": { "index": "not_analyzed", "store": "yes" }, "properties": { "author": { "type":