Elasticsearch使用小结之冷热分离 索引迁移 索引setting中的index.routing.allocation.exclude和index.routing.allocation.include可以用于指定索引分配与哪些节点.同时,这两个配置是可以在index存在的时候修改的,我们可以通过修改这两个配置的方式来迁移索引. 比如: ES集群存在5个节点,ip分别为: 192.168.1.101, 192.168.1.102, 192.168.1.103, 192.168.1.104,

概述: 适合日志类型的数据存储方案.即当日数据写入,历史数据只读. 节省部分硬件成本.热数据采用更好的硬件. 环境: 已有6个ES节点,使用docker-compose方式搭建. es1:master节点 # elasticsearch.yml node.name: "es1" cluster.name: "docker-cluster" network.host: 0.0.0.0 node.master: true node.data: false es2.es3

背景 用户需求:近期数据查询速度快,较远历史数据运行查询速度慢? 对于开发人员而言即数据的冷热分离,实现此功能有2个前提条件: 硬件:处理速度不同的硬件,最起码有读写速度不同的硬盘,如SSD.机械硬盘HDD. 软件配置:可以配置 不同的数据存储在不同的硬盘,如近期数据存储在SSD,较远历史数据存储在HDD.对于linux系统而言,存储于不同的硬盘就是存储在不同的路径. elasticsearch的冷热分离配置主要依赖于分片分布规则设置. es配置之分片分布规则设置 自定义分片分布规则 clust

转自:https://blog.csdn.net/jiao_fuyou/article/details/50511255 根据Elasticsearch中文社区<ES冷热分离(读写分离) hot, stale 场景>一篇整理的. 一.冷热分离 按<控制Elasticsearch分片和副本的分配>来设置,将hot,stale数据分到不同的集群上去 hot集群只保留最近一天或两天数据 写一个定时任务每天凌晨将前一天的索引标记为stale PUT /index_name/_setting

前言 本文主要介绍ElasticSearch冷热分离架构以及实现. 冷热分离架构介绍 冷热分离是目前ES非常火的一个架构,它充分的利用的集群机器的优劣来实现资源的调度分配.ES集群的索引写入及查询速度主要依赖于磁盘的IO速度,冷热数据分离的关键点为使用固态磁盘存储数据.若全部使用固态,成本过高,且存放冷数据较为浪费,因而使用普通机械磁盘与固态磁盘混搭,可做到资源充分利用,性能大幅提升的目标.因此我们可以将实时数据(5天内)存储到热节点中,历史数据(5天前)的存储到冷节点中,并且可以利用ES自身的

Elasticsearch7.X ILM索引生命周期管理(冷热分离) 一.“索引生命周期管理”概述 Elasticsearch索引生命周期管理指:Elasticsearch从设置.创建.打开.关闭.删除的全生命周期过程的管理. 二.为什么要使用“索引生命周期管理” 1.ELK集群之前的索引模式,通过app_name和日期区分,随着时间累积,索引数量逐渐增多,造成服务器内存.CPU.IO等指标上涨: 2.需要创建额外定时任务执行索引删除脚本,这种方式无法避免kafka重复消费造成的大量已删除索引重

本文以最新的elasticsearch-6.3.0.tar.gz为例,为了节约资源,本文将副本调为0, 无client角色 https://www.elastic.co/blog/hot-warm-architecture-in-elasticsearch-5-x 以前es2.x版本配置elasticsearch.yml 里的node.tag: hot这个配置不生效了 被改成了这个 node.attr.box_type: hot es架构 各节点的es配置 master节点: [root@n1

高效管理 Elasticsearch 中基于时间的索引 转自:http://stormluke.me/es-managing-time-based-indices-efficiently/ 用 Elasticsearch 来索引诸如日志事件等基于时间的数据的人可能已经习惯了“每日一索引”模式:使用以天为粒度的索引名字来存放当天的日志数据,一天过去后再建一个新索引.新索引的属性可以由索引模板来提前控制. 这种模式很容易理解并且易于实现,但是它粉饰了索引管理的一些复杂的地方: 为了达到较高的写入速度

1. 数据均衡 某个shard分配到哪个节点上,一般来说,是由 ELasticSearch 自行决定的.以下几种情况会触发分配动作: 新索引的建立 索引的删除 新增副本分片 节点增减引发的数据均衡 在动态分配的时候有几个默认值需要注意,当然对应的这些默认值都是可以修改的,具体如下: ElasticSearch 默认要求所有分片都正常启动成功以后,才可以进行数据均衡操作,否则的话,在集群重启阶段,会浪费太多的流量 ElasticSearch 默认可以有 2 个任务同时运行数据均衡.如果有节点增减且

简介 今天我们不讲三国,我们讲一讲elasticsearch(以下简称ES)读写分离,这是个好东西,全文索引的时候使用它贼得劲,对elasticsearch索引原理不太清楚的,请自行查找相关的文章 这里不做阐述,最近我在网上找了好多,可是关于elasticsearch读写分离的文章确实少之又少,因为es不想MySQL那样的数据库有主从复制的机制,使用mycat等第三方的插件 也可以实现读写分离的效果:所以我们要根据es的分片的机制去实现读写分离,具体的原理如下图所示: 图画的比较丑,我这里再详细

福哥答案2020-07-14: 热变冷: 有x台机器tag设置为hot. 有y台机器tag设置为cool. hot集群中只存最近两天的. 有一个定时任务每天将前一天的索引标记为cool. es看到有新的标记就会将这个索引迁移到冷集群中, 这都是es自动完成的. 冷变热:缓存预热.

基于ElasticSearch多实例架构,实现资源合理分配.冷热数据分离 作者:"发颠的小狼",欢迎转载与投稿 目录 ▪ 用途 ▪ 架构 ▪ 192.168.1.51 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 192.168.1.52 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 192.168.1.53 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 测试 用途 前情提要: ▷ 在第一篇<EFK教程 - 快速入门指南>中,阐述了EFK的安装部署,其中E

背景 最近在做订单数据存储到ElasticSearch,考虑到数据量比较大,采用冷热架构来存储,每月建立一个新索引,数据先写入到热索引,通过工具将3个月后的索引自动迁移到冷节点上. ElasticSearch版本:6.2.4 冷热架构 官方叫法:热暖架构——“Hot-Warm” Architecture. 通俗解读:热节点存放用户最关心的热数据:温节点或者冷节点存放用户不太关心或者关心优先级低的冷数据或者暖数据. 1.1 官方解读冷热架构 为了保证Elasticsearch的读写性能,官方建议磁

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

这是泥瓦匠(bysocket.com)的第27篇精华分享 ES (ElasticSearch)是分布式搜索引擎.引擎太晦涩,其实类似一个 MySQL ,一个存储.方便提供下面功能: 近实时搜索 全文检索,结构化搜索,统计分析 那么存储在 ES 数据哪里来? 答案是数据同步.方式推荐如下: 数据传输(Data Transmission)是阿里云提供的一种支持RDBMS(关系型数据库).NoSQL.OLAP等多种数据源之间数据交互的数据服务.[阿里的] https://help.aliyun.com

1.es的分布式架构原理(es是如何实现分布式)? elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎,底层其实还是基于lucene的.核心思想就是在多台机器上启动多个es进程实例,组成了一个es集群.es中存储数据的基本单位是索引,这个索引可以拆分成多个shard,每个shard存储部分数据. 接着就是这个shard的数据实际是有多个备份,就是说每个shard都有一个primary shard,负责写入数据,但是还有几个replica shard.primary shard写入数据之后,会

基于TLS实现ElasticSearch集群加密通讯 作者:"发颠的小狼",欢迎转载 目录 ▪ 用途 ▪ ES节点信息 ▪ Step1. 关闭服务 ▪ Step2. 创建CA证书 ▪ Step3. 创建CERT证书 ▪ Step4. 创建密钥库 ▪ Step5. 删除CA证书 ▪ Step6. 修改elasticsearch.yml配置 ▪ Step7. 启动服务 ▪ 附. 参考文档 用途 前情提要: ▷ 在第一篇<EFK教程 - 快速入门指南>中,阐述了EFK的安装部署,

拿一个小规模的5节点ES集群做冷热分离尝试,它上面已经有60多个索引,有些索引按月.每月生成一个索引,随着数据的不断写入,历史数据(只需保留三个月数据,三个月之前的数据视为历史数据)越来越占磁盘空间和内存资源,影响搜索响应时间.因此想把集群中节点分成2种类型,一种是hot节点,配置大内存和SSD,用来扛平常的用户请求:一种是warm节点,机械硬盘小内存,用来存储历史不常用的数据,和偶尔的后台任务查询. 把现有的5台节点全做hot节点,另外新增2台节点做warm节点.参考官方bloghot-war

从ES6.6开始,Elasticsearch提供索引生命周期管理功能,索引生命周期管理可以通过API或者kibana界面配置,详情参考[index-lifecycle-management] 本文仅通过kibana界面演示如何使用索引生命周期管理结合冷热分离架构实现索引数据的动态管理. kibana中的索引生命周期管理位置如下图(版本6.8.2): 点击创建create policy,进入配置界面,可以看到索引的生命周期被分为:Hot phrase,Warm phase, Cold phase,

elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎,底层其实还是基于lucene的,通过倒排索引的方式快速查询.比如一本书的目录是索引,然后快速找到每一章的的文本内容这种叫正向索引:而如果一件衣服比如有:蓝色,389元,L码这些信息,我们通过搜索这些信息就能找到这条记录,这就叫倒排索引,实际就是通过分词.重组.来共享前缀存储索引. 倒排索引 比如有5条数据,左边是id右边是名称,我要查询名字包含james的记录,就需要把所有记录遍历一遍才行. 如果我们把名字进行分词,然后对这些分词进行分组,