一.关于横向扩容 PUT /test_index { "settings" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 1 } } (1)primary&replica自动负载均衡,6个shard,3 primary,3 replica(2)每个node有更少的shard,IO/CPU/Memory资源给每个shard分配更多,每个shard性能更好(3)扩容的极限,6个shard

记一次ElasticSearch重启之后shard未分配问题的解决 环境 ElasticSearch6.3.2,三节点集群 Ubuntu16.04 一个名为user的索引,索引配置为:3 primary shard,每个primary shard 2个replica 正常情况下,各个分片的分布如下: 可见,user 索引的三个分片平均分布在各台机器上,可以完全容忍一台机器宕机,而不丢失任何数据. 由于一次故障(修改了一个分词插件,但是这个插件未能正确加载),导致 node-151 节点宕机了.修

ElasticSearch 2 (12) - Shard数调优(ElasticSearch性能) 摘要 当创建一个索引的时候,我们经常会面对一个问题:要为索引分配多少个shard?多少个replica?对于这个问题,仍然没有明确的统一答案,但是本文会给出一些引导,方便在实施ElasticSearch时给出合适的Shard和Replica数. 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 什么是一个Shard? Shard就是一个Lucene Index,参照文

在我们的实际部署中,我们的各个node(节点)的能力是不一样的.比如有的节点的计算能力比较强,而且配有高性能的存储,速度也比较快,同时我们可能有一些node的能力稍微差一点,比如计算能力及存储器的速度都比较差一点.针对这两种情况,我们其实可以把这两种节点用来做不同的用途:运算能力较强的节点可以用来做indexing(建立索引表格)的工作,而那些能力较差一点的节点,我们可以用来做搜索用途.我们可以把这两种节点分别叫做: hot node:用于支持索引并写入新文档 warm node:用于处理不太频

一.ES简介 1,什么是ES ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式的全文搜索引擎,其对外服务是基于RESTful web接口发布的.Elasticsearch是用Java开发的应用,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.设计用于云计算中,能够达到近实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 2,ES的相关概念 a)cluster cluster集群.ElasticSearch集群由一或多个节点组成,其中有一个主节点,这

How To Elasticsearch默认是提供了一个非常简单的即开即用体验.用户无需修改什么配置就可以直接使用全文检索.结果高亮.聚合.索引功能. 但是想在项目中使用高性能的Elasticsearch,有几方面优化方法最好掌握. 本文就是为了引导如何优化. 常规建议 不要一次返回太大量的搜索结果集 Elasticsearch设计作为一个搜索引擎,非常擅长返回匹配的查询结果.但是,它并不合适像数据库一样,把整个document作为查询结果返回.如果非要这样做,最好还是使用Scroll这个接口来

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

ElasticSearch Index操作源码分析 本文记录ElasticSearch创建索引执行源码流程.从执行流程角度看一下创建索引会涉及到哪些服务(比如AllocationService.MasterService),由于本人对分布式系统理解不是很深,所以很多一些细节原理也是不懂. 创建索引请求.这里仅仅是创建索引,没有写入文档. curl -X PUT "localhost:9200/twitter" ElasticSearch服务器端收到Client的创建索引请求后,是从or

ElasticSearch评分分析 explian 解释和一些查询理解 按照es-ik分析器安装了ik分词器.创建索引:PUT /index_ik_test.索引包含2个字段:content和nick,如下: GET index_ik_test/_mapping { "index_ik_test": { "mappings": { "fulltext": { "properties": { "content"

之前在IDC机房线上环境部署了一套ELK日志集中分析系统, 这里简单总结下ELK中Elasticsearch健康状态相关问题, Elasticsearch的索引状态和集群状态传达着不同的意思. 一.  Elasticsearch 集群健康状态一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引.或者它 可能有一百个数据节点.三个单独的主节点,以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引(以及上万个分片).但是不管集群扩展到多大规模,你都会想要一个快速获取集群状态的途径.Cluste

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

Elasticsearch的写 Elasticsearch采用多Shard方式,通过配置routing规则将数据分成多个数据子集,每个数据子集提供独立的索引和搜索功能.当写入文档的时候,根据routing规则,将文档发送给特定Shard中建立索引.这样就能实现分布式了. 此外,Elasticsearch整体架构上采用了一主多副的方式: 每个Index由多个Shard组成,每个Shard有一个主节点和多个副本节点,副本个数可配.但每次写入的时候,写入请求会先根据_routing规则选择发给哪个Sh

参考:http://blog.csdn.net/wzhg0508/article/details/52063676 Elasticsearch 5.0 简介(medcl微信直播实录) 大家好,非常高兴能在这里给大家分享,感谢InfoQ提供的这个微信的平台,首先简单自我介绍一下,我叫曾勇,是Elastic的工程师. Elastic将在今年秋季的时候发布一个Elasticsearch V5.0的大版本,这次的微信分享将给大家介绍一下5.0版里面的一些新的特性和改进. 5.0? 天啦噜,你是不是觉得版

其实,elasticsearch5.x 和 elasticsearch2.x 并不区别很大. 是因为,ELK里之前版本各种很混乱,直接升级到5.0了. 其实,elasticsearch5.x 按理来说是elasticsearch3.x,只是为了跟随ELK整体版本的统一.   下面给大家介绍一下 5.0 版里面的一些新的特性和改进 5.0? 天啦噜,你是不是觉得版本跳的太快了. 好吧,先来说说背后的原因吧. 相信大家都听说 ELK 吧,是 Elasticsearch . Logstash . Ki

 对于一个分布式存储系统来说,数据是分散存储在多个节点上的.如何让数据均衡的分布在不同节点上,来保证其高可用性?所谓均衡,是指系统中每个节点的负载是均匀的,并且在发现有不均匀的情况或者有节点增加/删除时,能及时进行调整,保持均匀状态.本文将探讨Elasticsearch的数据分布方法,文中所述的背景是Elasticsearch 5.5.  在Elasticsearch中,以Shard为最小的数据分配/迁移单位.数据到节点的映射分离为两层:一层是数据到Shard的映射(Route),另一层是Sha

概要 本篇主要介绍一下Elasticsearch的并发控制和乐观锁的实现原理,列举常见的电商场景,关系型数据库的并发控制.ES的并发控制实践. 并发场景 不论是关系型数据库的应用,还是使用Elasticsearch做搜索加速的场景,只要有数据更新,并发控制是永恒的话题. 当我们使用ES更新document的时候,先读取原始文档,做修改,然后把document重新索引,如果有多人同时在做相同的操作,不做并发控制的话,就极有可能会发生修改丢失的.可能有些场景,丢失一两条数据不要紧(比如文章阅读数量统

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,

如果您要处理时间序列数据,则不想将所有内容连续转储到单个索引中. 取而代之的是,您可以定期将数据滚动到新索引,以防止数据过大而又缓慢又昂贵. 随着索引的老化和查询频率的降低,您可能会将其转移到价格较低的硬件上,并减少分片和副本的数量. 要在索引的生命周期内自动移动索引,可以创建策略来定义随着索引的老化对索引执行的操作. 索引生命周期策略在与Beats数据发件人一起使用时特别有用,Beats数据发件人不断将运营数据(例如指标和日志)发送到Elasticsearch. 当现有索引达到指定的大小或期限

下载4.8.0版本,下载地址:http://archive.apache.org/dist/lucene/solr/4.8.0/ 解压后,得到文件夹视图如下: 解压缩solr,在example目录有start.jar文件,启动: D:\soft\apache\solr\solr-4.8.0\example>java -jar start.jar 浏览器访问:http://localhost:8983/solr/,你看到的就是solr的管理界面 索引数据 服务启动后,目前你看到的界面没有任何数据,

es的每个shard下的文件都可以看做一个完整的lucene文件,shard数据目录下的segment文件包含了索引的分片数量,副本数量.es shard可以恢复,就是因为每个shard都包含了一份数据,而且包含了索引的分片数量,副本数量等信息. 有这样一种情形,es集群中的某一个节点坏掉了,接着又删除了集群中的某个索引.坏掉的节点恢复后,重新加入集群,该节点上的shard还是完整的,最终的结果就是,删除的索引又被重新的恢复了.这并不是所期望的结果. es 5.x中该问题已经被解决,es会记录已

ELK实时日志分析平台之Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个高度灵活的开源全文检索和分析引擎.它能够迅速(几乎是实时地)地存储.查找和分析大规模数据.通常被用在有复杂的搜索要求的系统中.比如: 在电子商务系统中用户搜索商品,可以使用Elasticsearch存储产品目录后为客户提供搜索接口. 如果要收集日志或交易信息,然后分析这些数据得到有价值信息,可以先使用Logstash收集.聚合.解析这些数据,然后存入Elasticsearch,利用Elasticsearch即