序言 资料 https://blog.csdn.net/waneyongfu/article/details/78215972

概要 本篇我们来看看shard内部的一些操作原理,了解一下人家是怎么玩的. 倒排索引 倒排索引的结构,是非常适合用来做搜索的,Elasticsearch会为索引的每个index为analyzed的字段建立倒排索引. 基本结构 倒排索引包含以下几个部分: 某个关键词的doc list 某个关键词的所有doc的数量IDF(inverse document frequency) 某个关键词在每个doc中出现的次数:TF(term frequency) 某个关键词在这个doc中的次序 每个doc的长度:

原文 1. 背景 shard allocation 意思是分片分配, 是一个将分片分配到节点的过程; 可能发生该操作的过程包括: 初始恢复(initial recovery) 副本分配(replica allocation) 重新平衡(rebalance) 节点的新增和删除 来源 分片的分配操作, 是由 master 角色的节点来决定什么时候移动分片, 以及移动到哪个节点上, 以达到集群的均衡; 说明 本文基于 Elasticsearch 7.4.0 版本 2. 机制分析 2.1. Alloca

shard 和 replica 机制: index包含多个shard 每个shard都是一个最小工作单元,承载部分数据,lucene实例,完整的建立索引和处理请求的能力 增减节点时,shard会自动在nodes中负载均衡 primary shard和replica shard,每个document肯定只存在于某一个primary shard以及其对应的replica shard中,不可能存在于多个primary shard replica shard是primary shard的副本,负责容错,

摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片恢复流程 recovery 慢的原因分析 synced flush 机制 副分片如何做到和主分片一致的 提升 recovery 速度的建议 使用 _forcemerge 集群 FullRestart 的建议操作过程 一些用于查看 recovery 状态的命令 问题 参考: 基于版本:5.5.3 re

Elasticsearch运维经验总结 2018年12月10日 16:38:41 运小白 阅读数 3811   版本说明:5.6.4(要严格注意ES及其插件.第三方工具的版本匹配关系) 系统负载:(日志集群,日均写入10TB,保留7天) 1,出于高可用的考虑,同一个分区的多个副本不会被分配到同一台机器 如下截图所示,Index:queries,设置20副本,5分片.这个集群当前有14个可用数据节点,queries的0分区在这14个数据节点上均有且仅有一个副本,剩余​​的7个副本显示UNASSIG

对于Elasticsearch的学习,需要清楚的明白它的每个核心概念,由浅入深的了解,才能更好的掌握这门技术.下面先简单罗列下Elasticsearch的核心概念: 一.Elasticsearch数据组织 1.  逻辑组织如下图所示,Elasticsearch使用index和doc_type来组织数据.doc_type中的每条数据称为一个document,是一个JSON Object,相关的schema信息通过mapping来定义.mapping不仅仅包括数据类型的定义,还有很多其他元信息的设置

Photo by Pixabay from Pexels 前言:日常在使用Elasticsearch的搜索业务中多少会出现几次 "为什么这个Doc分数要比那个要稍微低一点?"."为什么几分钟之前还是正确的结果现在确变了?"之类的疑问. 抱着深入探究的学习态度还是决定要把相关度评分算法摸透,本文内容基于目前的7.14版本,尽量以通俗易懂的话语详细解释这些概念. 1. Elasticsearch中的相关性计算 在正式进入算法解析阶段之前,先一步一步的补足相关的概念知识,

1.问题 源自星球同学的提问:es如何与hive或mysql结合使用?es不支持事务有什么好的弥补方案吗? 2.事务的核心概念 如果一个数据库声称支持事务的操作,那么该数据库必须要具备以下ACID四个特性: 原子性(Atomicity) 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功,要么全部失败回滚, 一致性(Consistency) 一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态. 隔离性(Isolation) 隔离性是当多

初次接触es,可能对增删改查很熟悉,以为能为得心应手,本次应用场景为 数据库变更一条记录,会触发更新es中的数据,每秒并发大概30条左右,测试环境一切工作正常(数据量较少),上线后发现日志中很多类似于下面的错误: 队列满了 org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsRejectedExecutionException: rejected execution (queue capacity 200) on org.elasticsearch.search

ElasticSearch 2 (9) - 在ElasticSearch之下(图解搜索的故事) 摘要 先自上而下,后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理,试图回答以下问题: 为什么我的搜索 *foo-bar* 无法匹配 foo-bar ? 为什么增加更多的文件会压缩索引(Index)? 为什么ElasticSearch占用很多内存? 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0 内容 图解ElasticSearch 云上的集群 集群里的盒子 云

公司最近使用ElasticSearch作为数据报表汇总引擎.上线三个月累计数据800万,但是今天突然大面积出现查询超时,上服务器查看服务运行情况,发现cpu使用率高达300% mem 使用率也到了90%,下面记录了整个排查问题的过程 1.首先查看elastic cpu和mem占用情况 //首先查看所有进程 # top //找到对应的elasticserch运行的PID,查看占用内存比较高的线程,Ctrl+c 退出 #top -Hp 12345 //为了下面方便调用API,将elasticsear

ElasticSearch 2 (9) - 在ElasticSearch之下(图解搜索的故事) 摘要 先自上而下,后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理,试图回答以下问题: 为什么我的搜索 *foo-bar* 无法匹配 foo-bar ? 为什么增加更多的文件会压缩索引(Index)? 为什么ElasticSearch占用很多内存? 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0 内容 图解ElasticSearch 云上的集群 集群里的盒子 云

一. Elastic Stack Elastic Stack是ELK的官方称呼,网址:https://www.elastic.co/cn/products ,其作用是“构建在开源基础之上, Elastic Stack 让您能够安全可靠地获取任何来源.任何格式的数据,并且能够实时地对数据进行搜索.分析和可视化.” 它主要包括三个元件: Beats + Logstash:采集任何格式,任何来源的数据. Beats: Beats 是轻量型采集器的平台,从边缘机器向 Logstash 和 Elastic

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

PB级数据实时查询,滴滴Elasticsearch多集群架构实践  mp.weixin.qq.com 点击上方"IT牧场",选择"设为星标"技术干货每日送达 点击上方"IT牧场", 右上角选择“设为星标” 精品技术文章准时送上! “Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎,提供了海量数据实时检索和分析能力. Elastic 公司开源的一系列产品组成的 Elastic Stack,可以为日志服务.搜索引擎.系统监控等提

er[file_system_exception: /elk/elasticsearch/data/es_cluster/nodes/0/indices/logstash-zjzc-frontend-access-2016.08.13/2/index/_d_Lucene54_0.dvm: Too many open files]; Caused by: [logstash-zjzc-frontend-access-2016.08.13][[logstash-zjzc-frontend-acces

ES6.3.2 副本失败处理 副本的失败处理对理解ES的数据副本模型很有帮助.在ES6.3.2 index操作源码流程的总结中提到:ES的写操作会先写主分片,然后主分片再将操作同步到副本分片.本文给出ES中的源码片断,分析副本执行操作失败时,ES是如何处理的. 副本执行源码:replicasProxy.performOn实现了副本操作,执行正常结束回调onResponse(),异常回调onFailure() replicasProxy.performOn(shard, replicaReques

ES 6.3.2 index 操作源码流程 client 发送请求 TransportBulkAction#doExecute(Task,BulkRequest,listener) 解析请求,是否要自动创建索引?请求中 是否有mapping信息? TransportBulkAction#doRun() 获取集群的状态信息 /** sets the last observed state to the currently applied cluster state and returns it *

部署环境 192.168.1.147 kibana.logstash.Escluster-node-1 192.168.1.151 filebeat.Escluster-node-2.nginx 软件 elasticsearch-5.1.1.rpm filebeat-5.1.1-x86_64.rpm kibana-5.1.1-x86_64.rpm logstash-5.1.1.rpm jdk-8u121-linux-x64.tar.gz filebeat 192.168.1.151节点部署fil