问题描述: 按照项目计划,今天上线部署日志系统(收集线上的所有日志,便于问题排查). 运维按照以前的部署过程,部署elasticsearch,部署结束之后,通过x-pack的monitor发现elasticsearch的索引速度只有几百/秒的索引速度,远远小于同样的配置,没有做优化的另一个es集群.问题就产生了,什么原因呢 问题定位: 下午比较忙,没有时间排查问题,就让另个同事,排查,下午下班的时候去问什么原因,同事告诉我说是,logstash问题,我信了,因为他对比了以前的logstash 配

前言 最近面试过程中遇到问Elasticsearch的问题不少,这次总结一下,然后顺便也了解一下Elasticsearch内部是一个什么样的结构,毕竟总不能就只了解个倒排索引吧.本文标题就是我遇到过的两个问题,所以此次基本上只是围绕着这两个问题来总结. ES写入数据 在介绍写入数据的过程时,先明确一下ES中的一些关键性的概念: Clouster:集群,由一到N个Elasticsearch服务节点组成. Node:节点,组成Elasticsearch集群的基本单元,单个集群内节点名称唯一.通常一个

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4

一.Elasticsearch写人数据的过程 1)客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点)2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard)3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果

之前在配置从logstash写数据到elasticsearch时,指定单个数据模板没有问题.可是在配置多个数据模板时候,总是不成功,后来找了非常多资料,最终找到解决的方法,就是要多加一个配置项: template_name ,切该名字必须所有为小写. 參考配置信息: output {         if [type] == "log_01" {                 elasticsearch {                         cluster =>

面试题 es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?底层的 lucene 介绍一下呗?倒排索引了解吗? 面试官心理分析 问这个,其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理,因为用 es 无非就是写入数据,搜索数据.你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候,es 在干什么,那你真的是...... 对 es 基本就是个黑盒,你还能干啥?你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了.要是出点什么问题,你啥都不知道,那还能指望你什么呢? 面试题剖析 es 写数据

之前在配置从logstash写数据到elasticsearch时,指定单个数据模板没有问题,但是在配置多个数据模板时候,总是不成功,后来找了很多资料,终于找到解决办法,就是要多加一个配置项: template_name ,切该名字必须全部为小写. 参考配置信息: output { if [type] == "log_01" { elasticsearch { cluster => 'elasticsearch' host => 'x.x.x.x' index => '

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Elasticsearch 写入流程及优化 一. 集群分片设置:ES一旦创建好索引后,就无法调整分片的设置,而在ES中,一个分片实际上对应一个lucene 索引,而lucene索引的读写会占用很多的系统资源,因此,分片数不能设置过大:所以,在创建索引时,合理配置分片数是非常重要的.一般来说,我们遵循一些原则:1. 控制每个分片占用的硬盘容量不超过ES的最大JVM的堆空间设置(一般设置不超过32G,参加上文的JVM设置原则),因此,如果索引的总容量在500G左右,那分片大小在16个左右即可:当然,

ELK (ElasticSearch.LogStash以及Kibana)三者组合是一个非常强大的工具,这里我们来实现监控日志文件并且收到日志到ElasticSearch搜索引擎,利用Kibana可视化工具实现ElasticSearch查询. ElasticSearch 官方描述 Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use

Elasticsearch 是最近两年异军突起的一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于Java/Lucene构建.Elasticsearch 看名字就能大概了解下它是一个弹性的搜索引擎.首先弹性隐含的意思是分布式,单机系统是没法弹起来的,然后加上灵活的伸缩机制,就是这里的 Elastic 包含的意思.它的搜索存储功能主要是 Lucene 提供的,Lucene 相当于其存储引擎,它在之上封装了索引,查询,以及分布式相关的接口. Elasticsearch 中的几个概念集群(Clus

现象:lostack启动正常,logstack收集输入redis数据,输出到elasticsearch写入失败 提示:去建索引 的时候elasticsearch返回404 [2019-11-12T11:37:29,009][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch][main] Could not index event to Elasticsearch. {:status=>404, :action=>["index", {:_id=&g

elasticsearch 滚动更新分词 国内用ik.hanlp.ansj或基于其二次开发的比较多 必然有分词变更的操作(主要是是加词) reindex+别名可以解决一部分问题,但在大集群上会影响业务 elasticsearch写入数据时会对原始数据作分词,检索时会对查询条件作分词,以两次的分词算匹配度打分 以加词为例 加词后会导致数据大幅波动(因为查询语句的的分词结果变了,但原始数据的分词信息并没有变,同样一条查询条件,在加词前后的结果并不一致),影响产品应用和聚合统计结果,轻微的波动,可以解

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/8nWV5b8bJyTLqSv62JdcAw 第一篇:Elasticsearch 磁盘使用率超过警戒水位线 从磁盘常见错误说下去 当客户端向 Elasticsearch 写入文档时候报错: cluster_block_exception [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)]; 在 elasticsearch 的日志文件中报错如下: flood stage disk

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比

Spark下生成2000w测试数据(每条记录150列) 使用spark生成大量数据过程中遇到问题,如果sc.parallelize(fukeData, 64);的记录数特别大比如500w,1000w时,会特别慢,而且会抛出内存溢出over head错误.解决方案,一次生成的数据量不高于100w,多次调用,这样下来一共生成2000w耗时十几分钟. 如果环境允许你可以在本地生成测试数据,然后上传到hdfs供spark测试. import java.io.BufferedWriter; import

前言 环境困境: 1.开发人员无法登陆服务器 2.各系统都有日志,日志数据分散难以查找 3.日志数据量大,查询忙,不能实时 环境要求: 1.日志需要标准化   集群流程图:   角色:   软件: 以上软件都可以从官网下载:https://www.elastic.co/downloads或使用我共享网盘下载 ( 链接: https://pan.baidu.com/s/1hsw56tA 密码: w6ey )   部署步骤: 1.ES集群安装配置 2.rsyslog客户端配置 3.Kafka(zoo

http://easyice.cn/ https://m.aliyun.com/yunqi/articles/60474 https://www.jianshu.com/c/d5c542376948 https://www.elastic.co/blog/managing-time-based-indices-efficiently https://www.elastic.co/elasticon/conf/2016/sf/quantitative-cluster-sizing https://

目录 直播数字化运营 结果写入Elasticsearch 第二种思路 Flink实现总结 Elasticsearch部分 Kibana部分 直播数字化运营 业务目标 全站观看直播总人数以及走势 房间直播总人数以及走势 热门直播房间及主播Top10,分类目主播Top10 // 开始和上一个业务一样,创建cleanMapFun来提取需要的数据属性,这里只需要时间戳.roomid和userid三个属性 // 第二个功能:先计算每5分钟各房间的人数,这样能同时为总人数的计算进行预聚合.这里直接利用Pro

博客地址:http://www.moonxy.com 一.前言 ES-Hadoop 是连接快速查询和大数据分析的桥梁,它能够无间隙的在 Hadoop 和 ElasticSearch 上移动数据.ES Hadoop索引 Hadoop 数据到 Elasticsearch,充分利用其查询速度,大量聚合能力来使它比以往更快,同时可以使用 HDFS 作为 Elasticsearch 长期存档.ES-Hadoop可以本地集成 Hadoop 生态系统上的很多流行组件,比如 Spark.Storm.Hive.P

Kibana的安装与配置 配置 [root@es01 kibana-5.6.3-linux-x86_64]# egrep -v '^$|^#' config/kibana.yml server.host: "0.0.0.0" server.name: "kibana01" elasticsearch.url: http://localhost:9200 运行: Kibana的简单使用使用dev tools工具 1.创建文档post Elasticsearch写入数据