采用快照方式 1.源集群采用NFS,注意权限 2.共享目录完成后,在所有ES服务器上挂载为同一目录 3.创建快照仓库 put _snapshot/my_backup{ "type": "fs", "settings": { "compress": true, "location": "/data/esback" }} 4.全部索引备份 get  _snapshot/my_backup/s

在之前的EurekaClient自动装配及启动流程解析一文中我们提到过,在构造DiscoveryClient类时,会把自身注册到服务端,本文就来分析一下这个注册流程 客户端发起注册 boolean register() throws Throwable { logger.info(PREFIX + "{}: registering service...", appPathIdentifier); EurekaHttpResponse<Void> httpResponse;

有时多个Elasticsearch集群避免不了要同步数据,网上查找了下数据同步工具还挺多,比较常用的有:elasticserach-dump.elasticsearch-exporter.logstash等,其中dump工具有两个版本,一个是nodejs版本,一个是go版本.这里我们使用go版本,详细使用参见:https://github.com/medcl/esm-abandoned 下载:https://github.com/medcl/esm-abandoned/releases/tag/

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. -

mysql集群配置在网站负载均衡中是必不可少的: 首先说下我个人准备的负载均衡方式: 1.通过nginx方向代理来将服务器压力分散到各个服务器上: 2.每个服务器中代码逻辑一样: 3.通过使用redis缓存来保存内存中数据,使用redis同步功能来同步不同服务器内存中的数据: 4.在通过mysql的集群配置来实现数据库数据同步: 这里我整理了几种数据同步方式: 一:主从服务器同步: 顾名思义:主服务器负责数据的增删改查,从服务器负责同步数据: 主服务器建立二进制文件:每产生语句变化或磁盘变化写入

介绍,目前已经创建一个名为ceph的Ceph集群,和一个backup(单节点)Ceph集群,是的这两个集群的数据可以同步,做备份恢复功能 一.配置集群的相互访问 1.1 安装rbd mirror rbd-mirror是一个新的守护进程,负责将一个镜像从一个集群同步到另一个集群 如果是单向同步,则只需要在备份集群上安装 如果是双向同步,则需要在两个集群上都安装 rbd-mirror需要连接本地和远程集群 每个集群只需要运行一个rbd-mirror进程,必须手动按章 [root@ceph5 ceph

Centos8安装Docker 1.更新一下yum [root@VM-24-9-centos ~]# yum -y update 2.安装containerd.io # centos8默认使用podman代替docker,所以需要containerd.io [root@VM-24-9-centos ~]# yum install https://download.docker.com/linux/fedora/30/x86_64/stable/Packages/containerd.io-1.2

摘要:世上有三类书籍:1.介绍知识,2.阐述理论,3.工具书:世间也存在两类知识:1.技术,2.思想.以下是我在部署ElasticSearch集群时的经验总结,它们大体属于第一类知识“techknowledge(技术)”.但其中也穿插一些我个人的理解.敬请指正.   关键词:ElasticSearch, 搜索引擎, 集群, 大数据, Solr, 大数据 三类书籍 和 两类知识:           书: [1]有一些书是对某一新知识领域的介绍,将此知识领域从头到尾.从内而外剖开了分析,吸收这些知

本次博文发两块,前部分是怎样搭建一个Elastic集群,后半部分是基于Java对数据进行写入和聚合统计. 一.Elastic集群搭建 1. 环境准备. 该集群环境基于VMware虚拟机.CentOS 7系统,公司目前用的服务器系统基本全是CentOS系统,因此就选了这个.Elasticsearch需要依赖的最低环境就是JDK8,且要配置好环境变量JAVA_HOME. Elasticsearch的安装也可以查看官网给出的安装说明. 虚拟机系统采用的是最小化安装,没有安装桌面程序.安装完程序再安装J

使用Spring Data ElasticSearch+Jsoup操作集群数据存储 1.使用Jsoup爬取京东商城的商品数据 1)获取商品名称.价格以及商品地址,并封装为一个Product对象,代码截图: 2)创建Product实体类,完成对索引.类型.映射以及文档的配置,代码截图: 3)将爬取到的商品对象存储到集群中,代码截图: 4)完成对商品信息的查询.分页.删除和更新操作,代码截图: applicationContext.xml 1 <?xml version="1.0"

之前对于CDN的日志处理模型是从logstash agent==>>redis==>>logstash index==>>elasticsearch==>>kibana3,对于elasticsearch集群搭建,可以把索引进行分片存储,一个索引可以分成若干个片,分别存储到集群里面,而对于集群里面的负载均衡,副本分配,索引动态均衡(根据节点的增加或者减少)都是elasticsearch自己内部完成的,一有情况就会重新进行分配.下面先是介绍几个关于elastic

现有两部机器:192.168.31.86,192.168.31.87   参考以往博文对Elasticsearch进行配置完成:http://www.cnblogs.com/zhongshengzhen/p/elasticsearch_mysql.html 1.注意事项 集群需要在同一网段   2.配置elasticsearch.yml cluster.name :配置es的集群名称,不同的集群用名字来区分, 如果在同一网段下有多个集群,就可以用这个属性来区分不同的集群.   node.name

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

"哔...哔...哗",PagerDuty的报警通知又来了. 可能是因为你又遭遇了节点宕机, 或者服务器机架不可用, 或者整个ElasticSearch集群重启了. 不管哪种情况, 当前集群的状态都成为了RED: 因为当前有些分片不可被指派(到某个节点), 从而导致部分数据不可用. 这种情况总会不期而至, 而你该怎么办!? 在ElasticSearch的早期版本中, 通常需要具有诸如爆破专家般的分析能力的人才能找到问题根源: 分片为何不可用!?. 你需要通过cluster state

解剖 Elasticsearch 集群 - 之二 本篇文章是一系列涵盖 Elasticsearch 底层架构和原型示例的其中一篇.在本篇文章中,我们会讨论 Elasticsearch 是如何处理 3C 问题的(共识性.并发性和一致性)以及分片的内部概念如 translog(Write Ahead Log - WAL)以及 Lucene 的分段(segments). 在之前的文章中,我们谈到了 Elasticsearch 存储模型以及 CRUD 操作.在本篇文章中,我会分享 Elasticsear

一.  ElasticSearch简单介绍 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. ElasticSearch不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作:-> 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索.-> 实时分析的分布式搜索引擎.-> 可以扩展到上百

解剖 Elasticsearch 集群 - 之一 本篇文章是一系列涵盖 Elasticsearch 底层架构和原型示例的其中一篇.在本篇文章中,我们会讨论底层的存储模型以及 CRUD(创建.读取.更新和删除)操作在 Elasticsearch 中是如何工作的. 全文搜索(Full-text search) 例如,找到与搜索词最为相关的维基百科文章. 聚合(Aggregations) 例如,对搜索词在广告网络中进行直方图可视化展示. 空间地理位置 API(Geospatial API) 例如,拼车

转载:http://www.infoq.com/cn/articles/anatomy-of-an-elasticsearch-cluster-part02 共识——裂脑问题及法定票数的重要性 共识是分布式系统的一项基本挑战.它要求系统中的所有进程/节点必须对给定数据的值/状态达成共识.已经有很多共识算法诸如Raft.Paxos等,从数学上的证明了是行得通的.但是,Elasticsearch却实现了自己的共识系统(zen discovery),Elasticsearch之父Shay Banon在

搜索引擎 升级 Elasticsearch 集群数量实战记录 现在线上有一个elasticsearch集群搜索服务有三台elasticsearch实例(es1.es2.es3),打算将其升级为5台(增加es4.es5).这篇文章主要是对整个操作的过程记录,以及出现的问题总结,包括移动数据量所需要的时间.因为,一开始由于不知道线上数据量全部分配完需要多少时间,如果从凌晨开始操作,到早上8点都还没有同步完,这样会影响到白天线上业务的正常使用. 准备阶段 线上es集群使用的是阿里云服务器,copy其中

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