elasticdump命令安装 yum install npm npm install elasticdump -g 命令安装完毕,可以测试. 可能会报出nodejs的版本之类的错误,你需要升级一下版本. npm install -g n n stable 至此可以使用. 问题描述:索引label的0分区的主分区和复制分区全部丢失,集群状态是红色,并且新的数据无法写入如下curl 192.168.0.11:9200/_cat/shardslabel    0 p UNASSIGNEDlabel 

注意:如果是在局域网中运行elasticsearch集群也是很简单的,只要cluster.name设置一致,并且机器在同一网段下,启动的es会自动发现对方,组成集群. 2.elasticsearch-servicewrapper 1)安装 到github,https://github.com/elastic/elasticsearch-servicewrapper下载,把service拷贝到ES_HOME/bin目录下. 2)使用 ES_HOME/bin/service/elasticsearc

服务器重启后,集群报错: [root@SHH-HQ-NHS11S nhsuser]# redis-cli -c -h ip -p 7000ip:7000> set cc dd(error) CLUSTERDOWN Hash slot not served 检查集群节点情况 > cluster nodes c0767666bee76e5e0dc67f24031a3e1b574235cc :7000@17000 myself,master - 0 0 0 connected 发现集群的节点只剩一个

之前在IDC机房线上环境部署了一套ELK日志集中分析系统, 这里简单总结下ELK中Elasticsearch健康状态相关问题, Elasticsearch的索引状态和集群状态传达着不同的意思. 一.  Elasticsearch 集群健康状态一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引.或者它 可能有一百个数据节点.三个单独的主节点,以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引(以及上万个分片).但是不管集群扩展到多大规模,你都会想要一个快速获取集群状态的途径.Cluste

前言 之前了解了Elasticsearch的基本概念.将spring boot + ElasticSearch + head插件 搞通之后.紧接着对es进行下一步的探索:集群.查阅资料的过程中,找到了一篇超鸡详细的博客~~转载以方便日后查阅.亲自实践能更快理解哦. 二话不说,先贴上转载地址,QAQ: 博客出处(博主):Thinkgamer博客 博客原文地址:Elasticsearch5.2.1集群搭建,动态加入节点,并添加监控诊断插件 还有一篇es安装head教程,一并贴上地址:ElasticS

author:JevonWei 版权声明:原创作品 实战之elasticsearch集群及filebeat server和logstash server 环境 elasticsearch集群节点环境为172.16.100.120:9200,172.16.100.121:9200,172.16.100.122:9200 logstash server服务端为172.16.100.121 filebeat server服务端为172.16.100.121 httpd服务产生日志信息 172.16.1

elasticsearch集群及filebeat server和logstash server author:JevonWei版权声明:原创作品blog:http://119.23.52.191/ 实战之elasticsearch集群及filebeat server和logstash server 环境 elasticsearch集群节点环境为172.16.100.120:9200,172.16.100.121:9200,172.16.100.122:9200 logstash server服务

前面几课我们已经把ES的基本概念和查询了解了,大家知道ES的核心优势就是天生支持分布式,所以,这课我们专门讲讲怎么搭建实现ES的集群部署. ES分布式原理 1.es分布式概念 主分片(Primary shard) 索引的子集,索引可以切分成多个分片,分布到不同的集群节点上.分片对应的是 Lucene 中的索引.默认是根据id进行hash分片的.副本分片(Replica shard)每个主分片可以有一个或者多个副本.Mapping 相当于数据库中的schema,用来约束字段的类型,不过 Elast

ElasticSearch 集群相关概念 ES 集群颜色状态 ①. - 红色:数据都不完整 ②. - 黄色:数据完整,但是副本有问题 ③. - 绿色:数据和副本全都没有问题 ES 集群节点类型 ①. - 主节点:负责调度分配数据 ②. - 数据节点:处理分配到自己的数据 ES 集群分片类型 ①. - 主分片:存储数据,负责读写数据 ②. - 副本分片:主分片的备份 ES 集群安全保障 ①. - 数据会自动分配到多个节点 ②. - 如果主分片所在节点挂掉,副本节点的分片会自动升为主分片 ③. -

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

个人博客:https://blog.sharedata.info/ 最新需要配置es集群采用5个分片和1个副片,正好是11台机器,而只保留一份备份所以只需要5*2=10台机器方案:1.1台作为master 只用来数据的分发,不存储数据2.10台用来作为节点存储数据配置完毕,此时开启master不能发现子节点排查:1.查询master到节点之间的9200 9300端口是否通2.查询master到节点之间能否ping通3.以上全都没有问题关闭防火墙,此时发现master节点发现了各个子节点,然后就懵

elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添加的设备.对比来说,Elasticsearch天生是分布式的:它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用.这意味着你的程序不需要关心这些.对于大

本章其实是ELK第二章的插入章节. 本章ES集群的多节点是docker启动在同一个虚拟机上 ===================================================================================== ELK系列的示例中,启动的是单个的ES节点. 系列文章: [ELK][docker][elasticsearch]1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安装ik分词

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

1.问题抛出 1.1 新增节点问题 我的群集具有黄色运行状况,因为它只有一个节点,因此副本保持未分配状态,我想要添加一个节点,该怎么弄? 1.2 删除节点问题 假设集群中有5个节点,我必须在运行时删除2个节点. 那么如何在不影响指数的情况下完成? 我有接近10 Gb/hour的连续数据流,这些数据正在连续写入并索引化. 重新平衡会对此有所影响吗? 本文就从上面两个问题说起,将相关知识点串起来,内容较长,阅读时间5分钟+. 2.知识点 2.1 Master节点的职责 主节点的主要作用之一是确定将哪

一.概述 在某些极端情况下,某些 NiFi 节点信息会由于用户强行 disconnect from cluster ,而出现 local flow 与 cluster 的 flow 不同步的问题. 此后,该问题节点再也无法正常同 cluster 建立连接,并且频繁报错:Failed to connect node to cluster because local flow is different than cluster flow. 二.问题解决 关于此问题,一个邮箱列表对此话题做了较为清晰的

Linux系统调优: Linux调整打开文件数(重新启动生效) 在/etc/security/limits.conf在文件中增加: * soft nofile 8192 * hard nofile 20480 * - memlock unlimited 索引优化: 设置集群副本不要过多,不是越多越好,起初设置成"index.number_of_replicas": 0,后期可使用_settings方法对副本进行调整优化效率.方法:wf_mds_chn_claw/_settings.PU

Elasticsearch 是一个非常通用的平台,支持各种用户实例,并为组织数据和复制策略提供了极大的灵活性.但是,这种灵活性有时会使我们很难在早期确定如何很好地将数据组织成索引和分片,尤其是不熟悉 Elastic Stack.虽然不一定会在首次启动时引起问题,但随着数据量的增长,它们可能会导致性能问题.群集拥有的数据越多,纠正问题也越困难,因为有时可能需要重新索引大量数据.      因此,当我们遇到性能问题时,往往可以追溯到索引方式以及集群中分片的数量.那么就会遇到问题,我们应该有多少分片以

集群节点Elasticsearch升级 操作流程 1.首先执行Elasticsearch-1.2.2集群的索引数据备份 2.关闭elasticsearch-1.2.2集群的recovery.compress curl -XPUT "http://localhost:9200/_cluster/settings" -d' { "persistent": { "indices.recovery.compress": false } }' 3.关闭sh

目录 Elasticsearch高级之-集群搭建,数据分片 一 广播方式 二 单播方式 三 选取主节点 四 什么是脑裂 五 错误识别 Elasticsearch高级之-集群搭建,数据分片 es使用两种不同的方式来发现对方: 广播 单播 也可以同时使用两者,但默认的广播,单播需要已知节点列表来完成 一 广播方式 当es实例启动的时候,它发送了广播的ping请求到地址224.2.2.4:54328.而其他的es实例使用同样的集群名称响应了这个请求. 一般这个默认的集群名称就是上面的cluster_n

节点职责单一,各司其职 elasticSearch的配置文件中有2个参数:node.master和node.data.这两个参 数搭配使用时,能够帮助提供服务器性能. 数据节点node.master: false node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点,只用于存储索引数据.使该node服务器功能 单一,只用于数据存储和数据查询,降低其资源消耗率. master节点node.master: true node.data: false 该node服务器只作为一个主节点,但