公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 1,常见的集群部署方式 ES 有以下不同类型的节点: Master(eligible)节点:只有 Master eligible 节点可以成为 Master 节点. Master 节点用于维护索引信息和集群状态. Data 节点:负责数据存储. Ingest 节点:数据预处理. Coordinating 节点:处理用户请求. ML 节点:机器学习相关功能. 在开发环境中,一个节点可以承担多种角色. 但是在生

​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

作者:vivo 互联网服务器团队-Zhang Rong 一.背景 随着vivo业务迁移到K8s的增长,我们需要将K8s部署到多个数据中心.如何高效.可靠的在数据中心管理多个大规模的K8s集群是我们面临的关键挑战.kubernetes的节点需要对OS.Docker.etcd.K8s.CNI和网络插件的安装和配置,维护这些依赖关系繁琐又容易出错. 以前集群的部署和扩缩容主要通过ansible编排任务,黑屏化操作.配置集群的inventory和vars执行ansible playbook.集群运维的主

hadoop集群日常运维命令 #1.namenode hadoop namenode -format #格式化,慎用 su hdfs hadoop-daemon.sh start namenode hadoop-daemon.sh stop namenode #2.journalnode hadoop-daemon.sh start journalnode hadoop-daemon.sh stop journalnode #3.zkfc hdfs zkfc -formatZK #格式化,慎用

低级集群运维包括启动.停止.重启集群内的某个具体守护进程:更改某守护进程或子系统配置:增加或拆除守护进程.低级运维还经常遇到扩展.缩减 Ceph 集群,以及更换老旧.或损坏的硬件. 一.增加/删除 OSD 如果您的集群已经在运行,你可以在运行时添加或删除 OSD . 增加 OSD 你迟早要扩容集群, Ceph 允许在运行时增加 OSD .在 Ceph 里,一个 OSD 一般是一个 ceph-osd 守护进程,它运行在硬盘之上,如果你有多个硬盘,可以给每个硬盘启动一个 ceph-osd 守护进程.

一 数据同步方案  1 ES-JDBC  不能实现删除同步操作.MYSQL如果删除,ES不会删除  2 logstash-input-jdbc  能实现insert update,但是仍然不能实现删除操作  3 canal+Bulk API  能同步实现mysql内部的所有操作,消费binlog(推荐使用)二 注意点  1 设定好分片数量和index结构  2 避免关联查询三 定义  1 全文检索    将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据

(一)备份namenode的元数据 namenode中的元数据非常重要,如丢失或者损坏,则整个系统无法使用.因此应该经常对元数据进行备份,最好是异地备份. 1.将元数据复制到远程站点 (1)以下代码将secondary namenode中的元数据复制到一个时间命名的目录下,然后通过scp命令远程发送到其它机器 #!/bin/bash export dirname=/mnt/tmphadoop/dfs/namesecondary/current/`date +%y%m%d%H` if [ ! -d

(一)备份namenode的元数据 namenode中的元数据非常重要,如丢失或者损坏,则整个系统无法使用.因此应该经常对元数据进行备份,最好是异地备份. 1.将元数据复制到远程站点 (1)以下代码将secondary namenode中的元数据复制到一个时间命名的目录下,然后通过scp命令远程发送到其它机器 #!/bin/bash export dirname=/mnt/tmphadoop/dfs/namesecondary/current/`date +%y%m%d%H` if [ ! -d

案例说明: 在KingbaseES V8R6集群备库执行"repmgr standby switchover"时,切换失败,并且在执行过程中,伴随着"repmr standby follow"操作,本案例详细记录了解决此问题的过程. 适用版本: KingbaseES V8R6 集群节点信息: 一.备库执行switchover操作 1.执行switchover切换 [kingbase@node101 bin]$ ./repmgr standby switchover

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.文章作者:bellen,腾讯云大数据研发工程师. ​ 一.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 架构存储业务日志. 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps ),在服务客户的几个月中,我们踩

[活动]Elasticsearch Service免费体验馆>> Elasticsearch Service自建迁移特惠政策>>Elasticsearch Service新用户特惠狂欢低至4折>>Elasticsearch Service企业上云特惠>> 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,

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

内容来源于本人的印象笔记,简单汇总后发布到博客上,供大家需要时参考使用. 原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 目录: ElasticSearch集群特性 es部署安装,要踩的坑少不了 ElasticSearch CRUD操作 ElasticSearch Search操作 ElasticSearch 分词器analyzer ElasticSearch,集群特性 ES的集群是基于Master Slave架构的 集群中一个节点被

1.es与MySQL的概念对比 2.概念理解 2.1 Index : 一个索引即是文档的集合 2.2 Document : 一个文档即是一个可被索引的基础单元信息,一条记录: 2.3 Replicas : 索引一份或多份存储,可以理解成冗余存储以防数据丢失: 2.4 shards : 一个索引被截断若干小片存储,每个片就是一个shard. 参考:http://www.dataguru.cn/thread-608747-1-1.html https://www.cnblogs.com/keving

规划一个可用于生产环境的elasticsearch集群. 集群节点划分 整个集群的节点分为以下三种主要类型 Master nodes -- 负责维护集群状态,不保存index数据, 硬件要求: 一般性的机器就可以,给es进程分配16g内存 Data Nodes -- 只保存index的数据,不被选举为Master nodes 硬件要求: 配置要求越高越好,使用大硬盘,有条件可以上SSD硬盘 Client Nodes -- 主要用于负载均衡,不被选举为Master node, 也不保存index数

转自: https://mp.weixin.qq.com/s/wmSTyIGCVhItVNPHcH7nsA 一.整体架构 为什么采用ES作为搜索引擎呢?在做任何事情的时候,不要一上来就急着了解怎么做这件事情,而是去想想这件事情为什么值得去做. 这个是比较通用的数据的流程,一般会通过Kafka分离产生数据的应用程序和后面的平台,通过ETL落到不同的地方,按照优先级和冷热程度采取不同的存储方式.一般来说,冷数据存放到HDFS,如果温数据.或者热数据会采用Database以及Cache,目前分布式Ca

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

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484628&idx=1&sn=666e416ae28b93e42c26f26b208dea84&chksm=eaa82cfcdddfa5eacfcddb0cf54edcecb3ad86ca2cafd6f4f2d90cf8a4033d83eb16cb2a56f0&mpshare=1&scene=1&srcid=1214DDML

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