之前一直运行正常的数据分析平台,最近一段时间没有注意发现日志索引数据一直未生成,大概持续了n多天,当前状态: 单台机器, Elasticsearch(下面称ES)单节点(空集群),1000+shrads, 约200G大小. 问题排查 服务器内存,CPU状态检查 使用 top 查看服务器 cpu,内存等占用情况,如下图示(当时楼主的服务器ES应用的CPU占用在90%以上,肯定有问题) 内存占用也极高(当时楼主的8G内存的服务器仅剩下150M左右的空闲,肯定是ES的问题) ES集群状态 查看ES集群

本章其实是ELK第二章的插入章节. 本章ES集群的多节点是docker启动在同一个虚拟机上 ===================================================================================== ELK系列的示例中,启动的是单个的ES节点. 系列文章: [ELK][docker][elasticsearch]1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安装ik分词

目录 [TOC] 1.什么是Elashticsearch 1.1 Elashticsearch介绍 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎.能够快速搜索数十亿的文件以及PB级的数据,结构化或者非结构化的数据都可以.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添加的设备.对比来说,Elasticsearch天生是分布式的:它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用.这意味着你的程序不需要关心这些. Elasticsearch使用

es的集群状态一共有三种 : green yellow red 状态是基于 碎片的 等级进行划分的 .

"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

对于Kibana ,我们知道,是Elasticsearch/Logstash/Kibana的必不可少成员. 前提: Elasticsearch-2.4.3的下载(图文详解) Elasticsearch-2.4.3的单节点安装(多种方式图文详解) Elasticsearch-2.4.3的3节点安装(多种方式图文详解) Logstash安装(图文详解)(多节点的ELK集群安装在一个节点就好) kibana-4.6.3的下载(图文详解) 第一步:上传 注意,对于,多节点的ELK集群安装在一个节点就好.

基于5台虚拟机,搭建ELK集群. 方案: 1. ELK是日志分析平台,而不是一款软件,是一整套解决方案,是三个软件产品的首字母缩写,ELK分别代表: Elasticsearch:负责日志检索和储存 Logstash:负责日志的收集和分析.处理 Kibana:负责日志的可视化 2. ELK组件在海量日志系统的运维中,可用于解决分布式日志数据集中式查询和管理系统监控等,故障排查,安全信息和事件管理,报表功能 部署Elasticsearch分布式集群安装,Kibana作为可视化平台,实时总结流量和数据

前言 可能你经历过这些Red. ...等等 那ES的Red是神么意思? 这里说的red,是指es集群的状态,一共有三种,green.red.yellow.具体含义: 冷静分析 从上图可知,集群red是由于有主分片不可用,这种情况一般是由于节点宕机. 有什么影响呢? 至少一个主分片(以及它的全部副本)都在缺失中.这意味着你在缺少数据:搜索只能返回部分数据,而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常. 此时我们可以执行相关的命令进行状态检查. 集群节点是否都存在.查看集群状态. curl -uela

加入一个新的存储节点和删除一个计算节点需要刷新集群状态命令 方式1:静态添加datanode,停止namenode方式 1.停止namenode 2.修改slaves文件,并更新到各个节点3.启动namenode 4.执行hadoop balance命令.(此项为balance集群使用,如果只是添加节点,则此步骤不需要) ----------------------------------------- 方式2:动态添加datanode,不停namenode方式 1.修改slaves文件,添加需

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; import org.apache.h

转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主从的概念,数据一致性做到了最终一致.Apache Cassandra参考了它的实现方法. 一致性哈希 关于一致性哈希的具体内容,可以参考一致性哈希. 容错 由于一致性哈希的使用,Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环.假设有M个节点,我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1.2.

如何查看mysql集群状态是否正常: 进入mysql 输入show status like 'wsrep%': 查看cluster sizes 是否为3

前一天运行hadoop一切安好,今天重新运行出现BUG.下面对遇到的bug.产生原因以及解决方法进行一下简单总结记录. [bug1]用ssh localhost免密登录时提示要输入密码. 原因分析:之前配置好了ssh免密登录并且ssh localhost以及ssh Slave1.ssh Master.ssh Slave2等都可以成功实现免密登录,后来突然想起前一天晚上用scp在节点之间传输文件的时候提示没有相关权限从而对节点的/home目录做过权限更改,而.ssh文件夹就在/home/hadoo

1.日志 进入pod后,cd /var/log/emqttd/ 可以看到四种日志 2.证书等位置 cd /etc/emqttd 3.集群状态查询位置 任意位置 emqttd_ctl cluster status

使用场景 当Elasticsearch集群中有节点挂掉,我们可以去查看集群的日志信息查找错误,不过在查找错误日志之前,我们可以通过elasticsearch的cat api简单判断下各个节点的状态,包括磁盘,heap,ram的使用情况,先做初步判断. 在浏览器中输入: localhost:9200/_cat/nodes?v&h=http,version,jdk,disk.total,disk.used,disk.avail,disk.used_percent,heap.current,heap.

1.配置项变更  2.禁用自动分片 disabled shard allocation curl -XPUT 'localhost:9200/_cluster/settings?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "persistent": { "cluster.routing.allocation.enable": "none" } }' 3.将内存数据同步到磁盘 curl -XP

简单命令监控elasticsearch集群状态 原理: 使用curl命令模拟访问任意一个es节点可以反馈的集群状态,集群的状态需要为green curl -sXGET http://serverip:9200/_cluster/health/?pretty {   "cluster_name" : "yunva-es",   "status" : "green",   "timed_out" : false

简单命令监控elasticsearch集群状态 原理: 使用curl命令模拟访问任意一个es节点可以反馈的集群状态,集群的状态需要为green curl -sXGET http://serverip:9200/_cluster/health/?pretty {   "cluster_name" : "yunva-es",   "status" : "green",   "timed_out" : false

Centos7中ELK集群安装流程   说明:三个版本必须相同,这里安装5.1版. 一.安装Elasticsearch5.1   hostnamectl set-hostname elk vim /etc/sysconfig/network修改HOSTNAME=elk 安装Java环境:yum install java-1.8.0-openjdk.x86_64 添加JAVA环境:vim /etc/profile,添加下列行,保存后执行source /etc/profileexport JAVA_

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群