一.Elasticsearch对复杂分布式机制透明的隐藏特性 1.分片机制: (1)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           (2)shard分为:primary shard和replica shard.                 primary shard:接受写和读请求.                 replica shard是primary shard的副本,负责容错,以及

一.   Elasticsearch的基本概念 term索引词,在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值.foo,Foo Foo几个单词是不相同的索引词.索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索. text文本是一段普通的非结构化文字,通常,文本会被分析称一个个的索引词,存储在elasticsearch的索引库中,为了让文本能够进行搜索,文本字段需要事先进行分析:当对文本中的关键词进行查询的时候,搜索引擎应该根据搜索条件搜索出原文本. analysi

  基于版本: 2.x – 5.x 在 es 的默认设置,是综合考虑数据可靠性,搜索实时性,写入速度等因素的,当你离开默认设置,追求极致的写入速度时,很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的.有时候,业务上对两者要求并不高,反而对写入速度要求很高,例如在我的场景中,要求每秒200w 条的平均写入速度,每条500字节左右 接下来的优化基于集群正常运行的前提下,如果是集群首次灌入数据,可以将副本数设置为0,写入完毕再调整回去,这样副本分片只需要拷贝,节省了索引过程. 综合来说,提升写入速度从以下几方面

发现方式 Zen discovery是内建的.默认的.用于Elasticsearch的发现模块.它提供了单播和基于文件的发现,可以通过插件扩展到支持云环境和其他形式的发现. Zen Discovery 是与其他模块集成的,例如,节点之间的所有通信都使用 transport 模块完成.某个节点通过 发现机制 找到其他节点是使用 Ping 的方式实现的. Zen Discovery 使用种子节点(seed nodes)列表来开始发现过程.在启动时,或者在选举新主节点的时候,Elasticsearch

1.Elasticsearch 横向扩容以及容错机制http://www.bubuko.com/infodetail-2499254.html 2.HDFS容错机制详解https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7681146.html?utm_source=debugrun&utm_medium=referral

一.核心概念 1.近实时(Near Realtime NRT) (1)从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟(大概1秒): (2)基于es执行搜索和分析可以达到秒级 2.集群(Cluster) 一个集群下有多个节点.集群名称,默认是elasticsearch 3.节点(Node) 集群中的一个节点,节点也有一个名称(默认是随机分配的),节点名称很重要(在执行运维管理操作的时        候),默认节点会去加入一个名称为"elasticsearch"的集群,如果直接启动一堆节点,那么

Elasticsearch是一套分布式的系统,分布式是为了应对大数据量隐藏了复杂的分布式机制 分片机制 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards Routing值可以是一个任意的字符串,默认情况下,它的值为存数数据对应文档 _id 值,也可以是用户自定义的值.Routing这个字符串通过一个hash的函数处理,并返回一个数值,然后再除以索引中主分片的数目,所得的余数作为主分片的编号,取值一般在0到number_of_primary_shar

写在前面的话:读书破万卷,编码如有神-------------------------------------------------------------------- 参考内容: <Elasticsearch顶尖高手系列-快速入门篇>,中华石杉 -------------------------------------------------------------------- 主要内容包括: 横向扩容 容错机制 ------------------------------------

假如: 9 shard,3 node Elasticsearch容错机制:master选举,replica容错,数据恢复 最佳分配情况: 这样分配之后,不管其中哪个node 宕机这个es 依然可以提供完整的share 返回: 假如出现了宕机情况: 这时候宕机了第一个: 容错机制: 开始进行master进行选举,重新选择一个master; 担当master的职责:

最近公司单位搬迁,所有的服务都停止了,我负责的elasticsearch不知道怎么回事,一直不能运行呢,因此,我一直在负责调试工作.经过两天的调试工作,我发现新的服务器增加了httpclient认证机制,经过几次研究,发现服务器的新增了如下内容: http.basic.log: false http.basic.user: "hett" http.basic.password: "****" 因此,每次在进行ik拆分词的时候会有提示信息就是:http没有认证,因此,

1. Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 1.1)分片机制 1.2)集群发现机制 1.3)shard负载均衡 1.4)shard副本,请求路由,集群扩容,shard重分配 2. Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容 垂直扩容:采购更强大的服务器,成本非常高昂,而且会有瓶颈: 水平扩容:普通服务器组织在一起,就能构成强大的计算和存储能力: 3. 分布式架构 ES中节点时平等的,每个节点都能接受请求,他会自动路由请求到对应的node上,在获取到数据的时候,在把接受到的

Elasticsearch之重要核心概念如下: 1.cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. 主节点的职责是负责管理集群状态,包括管理分片的状态和副本的状态,以及节点的发现和删除. 注意:主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理,只负责维

master作为cluster的灵魂必须要有,还必须要唯一,否则集群就出大问题了.因此master选举在cluster分析中尤为重要.对于这个问题我将分两篇来分析.第一篇也就是本篇,首先会简单说一说mater选举的一些算法,及elasticsearch的选举原理.第二篇也就是下一篇,会结合zenDiscovery代码为仔细分析elasticsearch的master选举的实现. 简单来说master的作用跟单个jvm中的同步关键字synchronized相同,集群中多节点协调工作必须要保证数据的

概要 本篇主要介绍Elasticsearch的数据索引时的分片机制,集群发现机制,primary shard与replica shard是如何分工合作的,如何对集群扩容,以及集群的容错机制. 分片机制 前面基本概念一节中,我们有提到建立索引时,会自动将数据拆分到多个分片(shard)中,默认数量是5,这个就是索引数据分片机制.我们在往Elasticsearch集群插入数据,并没有关心过数据最终落地到哪个shard上,这个过程对客户端来讲是透明的. document路由原理 document要存储

Elasticsearch的基础分布式架构 Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 Elasticsearch是一套分布式系统,分布式是为了应对大数据量. Elasticsearch隐藏了复杂的分布式机制: 分片:我们之前随随便便就将一些document插入到es集群中去了,我们没有关心过数据是如何进行分配的.数据到哪个shard中去了. 集群发现机制(cluster discovery):如果启动一个新的es进程,那么这个es进程会作为一个node并且发现es集群,然后自动加

前言 一条数据是如何落地到对应的shard上的? 当索引一个文档的时候,文档会被存储到一个主分片中. Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢? 首先这肯定不会是随机的,否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了.实际上,这个过程是根据下面这个算法决定的: shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards 其中 _routing 是一个可变值,默认是文档的 _id 的值 ,也可以设置成一个自定义的值. _routing

一.副本分片介绍 什么是副本分片? 副本分片的主要目的就是为了故障转移,如果持有主分片的节点挂掉了,一个副本分片就会晋升为主分片的角色. 在索引写入时,副本分片做着与主分片相同的工作.新文档首先被索引进主分片然后再同步到其它所有的副本分片.增加副本数并不会增加索引容量. 无论如何,副本分片可以服务于读请求,如果你的索引也如常见的那样是偏向查询使用的,那你可以通过增加副本的数目来提升查询性能,但也要为此,增加额外的硬件资源. Elasticsearch内部分片处理机制 逆向索引 与传统的数据库不同

更多精彩内容请看我的个人博客 前言 相比于大多数人熟悉的MySQL数据库的索引,Elasticsearch的索引机制是完全不同于MySQL的B+Tree结构.索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程,这一点在效率上是完爆MySQL数据库的.但是Elasticsearch会对全部text字段进行索引,必然会消耗巨大的内存,为此Elasticsearch针对索引进行了深度的优化.在保证执行效率的同时,尽量缩减内存空间的占用.这篇文章就深度解析了Elasticsearch索引原理,揭开搜索的神秘面纱. 简

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

本文将从数据存储和搜索的角度简单分析Elasticsearch的搜索运行机制,主要涉及搜索API.搜索机制.存在问题和解决方案. 4.1 Search API Search API允许用户执行一个搜索查询并返回匹配查询的搜索命中结果. Elasticsearch查询主要有两种方式:URI Search和Request Body Search. URI Search:通过URI参数实现搜索,特点是操作简便,仅包含部分查询语法,常用参数如下: q:指定查询语句,使用Query String Synt