ELK 性能(4) - 大规模 Elasticsearch 集群性能的最佳实践 介绍 集群规模 集群数:6 整体集群规模: 300 Elasticsearch 实例 141 物理服务器 4200 CPU 核心 38TB RAM 1.5 Pb 存储 索引日志: 100 亿/天 400k/秒 内容 开场白 健康提示 将 Elasticsearch 集群的名称 "elasticsearch" 进行重命名.当网络内有两个以上的集群时,就会发现这样做所带来的好处. 为了防止误删除,设置参数 ac

剖析Elasticsearch集群系列涵盖了当今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底层架构和原型实例. 本文是这个系列的第一篇,在本文中,我们将讨论的Elasticsearch的底层存储模型及CRUD(创建.读取.更新和删除)操作的工作原理. Elasticsearch是当今最流行的分布式搜索引擎,GitHub. SalesforceIQ.Netflix等公司将其用于全文检索和分析应用.在Insight,我们用到了Elasticsearch的诸多不同功能,比如: 全文检索 比如找

1. 概述 logstash把格式化的数据发送到elasticsearch以后,elasticsearch负责存储搜索日志数据 elasticsearch的搜索接口还是很强大的,这边不详细展开,因为kibana会去调用el的接口: 本文将讲解elasticsearch的相关配置和遇到的问题,至于elasticsearch的相关搜索使用,后面会找个时间整理一下. 2. 配置 配置路径:docker-elk/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 关闭安全验证,

什么是时序索引? 其主要特点体现在两个方面, 一存,以时间为轴,数据只有增加,没有变更,并且必须包含timestamp(日期时间,名称随意)字段,其作用和意义要大于数据的id字段,常见的数据比如我们通常要记录的操作日志.用户行为日志.或股市行情数据.服务器CPU.内存.网络的使用率等: 二取,一定是以时间范围为第一过滤条件,然后是其它查询条件,比如近一天.一周.本月等等,然后在这个范围内进行二次过滤,比如性别或地域等,查询结果中比较关注的是每条数据和timestamp字段具体发生的时间点,而非i

转载:http://www.infoq.com/cn/articles/analysis-of-elasticsearch-cluster-part01 1.辨析Elasticsearch的索引与Lucene的索引 Elasticsearch中的索引是组织数据的逻辑空间(就好比数据库).1个Elasticsearch的索引有1个或者多个分片(默认是5个).分片对应实际存储数据的Lucene的索引,分片自身就是一个搜索引擎.每个分片有0或者多个副本(默认是1个).Elasticsearch的索引还

当服务器上 es安装好后,第一步就是数据的增删改查. 有一些概念: 索引:  索引是集群用来存放数据的地方,可以理解为一个数据库. index_type:索引类型,数据在索引中按照type存放.可以理解为数据库中的表. document: es 中存放数据的最小单位,相当于数据库表中每一行的数据.  后面结合java 代码实现es 搜索,操作的结果就是document. 具体操作的语句: 参考官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/ref

介绍 如果你使用elasticsearch来存储你的日志,本文给你提供一些做法和建议. 如果你想从多台主机向elasticsearch汇集日志,你有以下多种选择: Graylog2 安装在一台中心机上,然后它负责往elasticsearch插入日志,而且你可以使用它那个漂亮的搜索界面~ Logstash 他有很多特性,包括你能输入什么日志,如何变换过滤,最好输出到哪里.其中就有输出到elasticsearch,包括直接输出和通过RabbitMQ的river方式两种. Apache Flume 这

Elasticsearch的几种架构性能对比测试报告 1.前言 选定了Elasticsearch作为存储的数据库,但是还需要对Elasticsearch的基础架构做一定测试,所以,将研究测试报告输出如下. 2.日志系统架构的基础 2.1所需环境和依赖软件 1)Elasticsearch:分布式存储数据库,用于存储产生的日志,是架构和系统的核心所在. 2)Filebeat:轻量级日志收集器,可以自动将日志发送至Es或者logstash 3)Logstash:日志收集/清洗工具,将日志过滤,清洗后可

ElasticSearch安装及使用 ELK由Elasticsearch.Logstash和Kibana三部分组件组成. Elasticsearch 是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等. Logstash 是一个完全开源的工具,它可以对你的日志进行收集.分析,并将其存储供以后使用. kibana 是一个开源和免费的工具,它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析

想要知道ElasticSearch是如何使用的,最快的方式就是通过一个简单的例子,第一个例子将会包括基本概念如索引.搜索.和聚合等,需求是关于公司管理员工的一些业务. 员工文档索引 业务首先需要存储员工数据.这将采取一个员工文档的形式:单个文档表示单个员工.在Elasticsearch中存储数据的行为称为索引,但是在索引文档之前,我们需要决定在哪里存储它. 在Elasticsearch中,文档属于某个类型,这些类型位于索引中.可以绘制一些(粗略)与传统关系数据库的对比: Relational D

在Elasticsearch中,每一个文档都有一个版本号码.每当文档产生变化时(包括删除),_version就会增大.在<版本控制>中,我们将会详细讲解如何使用_version的数字来确认你的程序不会随意替换掉不想覆盖的数据. 自增ID 如果我们的数据中没有天然的标示符,我们可以让Elasticsearch为我们自动生成一个.请求的结构发生了变化:我们把PUT——“把文档存储在这个地址中”变量变成了POST——“把文档存储在这个地址下”. 这样一来,请求中就只包含 _index和_type了:

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 1.Elasticsearch索引说明 a. 通过上面几篇博客已经将Elasticsearch的安装配置以及基本概念和通信方式基本了解了,当了解完这些内容之后,继而就可以去使用它,学习它,也应用在项目中,从这篇博客开始将使用一个简单的教程来学习Elasticsearch,通过此教程,希望可以让大家对Elasticsearch能做的事以及易用程度有了解并且可以使用它,至于更加深层次的

中文api 什么是集群? 集群(cluster) >由一个或多个节点组织在一起. >由一个唯一的名字标识,默认为"elasticsearch". 节点(node) >一个节点是集群中的一个服务器. >由一个名字来标识,默认是一个随机的漫威漫画角色的名字. 索引(index) >是ElasticSearch中存储数据的一种逻辑结构. >是拥有几分相似特征的集合. >一个索引由一个名字来标识(全部是小写名字). >ElasticSearch集

1.1 初识 Elasticsearch 是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎,可以说 Lucene 是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架. 但是 Lucene 只是一个框架,要充分利用它的功能,你需要使用 JAVA,并且在你的程序中集成 Lucene.更糟的是,你需要做很多的学习了解,才能明白它是如何运行的,Lucene 确实非常复杂. Elasticsearch 使用 Lucene 作为内部引擎,但是在你使用它做全文搜索时,只需要使用统一开发

一.文档 在实际使用中的对象往往拥有复杂的数据结构 Elasticsearch是面向文档的,这意味着他可以存储整个对象或文档,然而他不仅仅是存储,还会索引每个文档的内容使之可以被搜索,在Elasticsearch中可以对文档进行索引.搜索.排序.过滤. Elasticsearch使用JSON作为文档序列化格式. 使用json表示一个用户对象: { "email": "john@smith.com", "first_name": "Joh

配置elasticsearch的存储路径为hdfs需要两步,安装插件 elasticsearch-hadoop,在联网的情况下在命令窗口运行:plugin -install elasticsearch/elasticsearch-hadoop/1.2.0即可. 如果没有联网解压插件到plugins中即可,目录为/hadoop..... 在配置文件elasticsearch.yml中要配置如下: gateway:     type: hdfs gateway:             hdfs:

1.ElasticSearch是什么 ElasticSearch 是一个基于Lucene构建的开源.分布式,RESTful搜索引擎.它的服务是为具有数据库和Web前端的应用程序提供附加的组件(即可搜索的存储库).ElasticSearch为应用程序提供搜索算法和相关的基础架构,用户只需要将应用程序中的数据上载到ElasticSearch数据存储中,就可以通过RESTful URL与其交互.ElasticSearch的架构明显不同于它之前的其他搜索引擎架构,因为它是通过水平伸缩的方式来构建的.不同

1.概述 在项目业务倍增的情况下,查询效率受到影响,这里我们经过讨论,引进了分布式搜索套件——ElasticSearch,通过分布式搜索来解决当下业务上存在的问题.下面给大家列出今天分析的目录: ElasticSearch 套件介绍 ElasticSearch 应用场景和案例 平台架构 下面开始今天的内容分享. 2.ElasticSearch 套件 2.1LogStash LogStash是一个开源的.免费的日志收集工具,属于Elastic家族的一员,负责将收集的日志信息输送到ElasticSe

转自:http://0351slc.com/portal.php?mod=view&aid=12 近期网络上呈现了有关catena.benchmarking boltdb等时刻序列存储办法的介绍,Go社区也有相似的谈论论题,呈现了seriesly.influxDB.prometheus等优异项目.原文作者Jason moiron现在从事Datadog有关工作,文中他关于时刻序列数据库宣布了一些观点,(网友们在Hacker News上也有精彩的谈论)咱们一起来认识下. 时刻序列模型和图形式先于计算

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

Why Elasticsearch? 由于需要提升项目的搜索质量,最近研究了一下Elasticsearch,一款非常优秀的分布式搜索程序.最开始的一些笔记放到github,这里只是归纳总结一下. 首先,为什么要使用Elasticsearch?最开始的时候,我们的项目仅仅使用MySQL进行简单的搜索,然后一个不能索引的like语句,直接拉低MySQL的性能.后来,我们曾考虑过sphinx,并且sphinx也在之前的项目中成功实施过,但想想现在的数据量级,多台MySQL,以及搜索服务本身HA,还有后