强制重置未分片的分片,这个问题源自于Elasticsearch维护中,Node意外退出的场景. 意外退出后Elasticsearch由于网络原因或者jvm性能压力,未能短时间内分配分片. 看一下分片的状态.可以看到有一些分片处于未分配状态. curl http://10.93.21.21:8049/_cat/shards 我们这里是node-client09节点挂掉了,重启这个节点之后,通过下面的脚本,可以将分片重新分派到node-client09. NODE="node-client09&qu

Reasons for unassigned shard: These are the possible reasons for a shard to be in a unassigned state: 1. INDEX_CREATED    Unassigned as a result of an API creation of an index.    索引创建  由于API创建索引而未分配的 2. CLUSTER_RECOVERED    Unassigned as a result of

elasticsearch可以通过reroute api来手动进行索引分片的分配. 不过要想完全手动,必须先把cluster.routing.allocation.disable_allocation参数设置为true,禁止es进行自动索引分片分配,否则你从一节点把分片移到另外一个节点,那么另外一个节点的一个分片又会移到那个节点.数据量很少的时候,可能影响不大,但是如果数据量很大,这个参数必须要设置,因为如果不设置,即便你不手动迁移分片,在我们重启机群的时候,也会产生分片的迁移,导致大量资源被占

集群索引中可能由多个分片构成,并且每个分片可以拥有多个副本,将一个单独的索引分为多个分片,可以处理不能在单一服务器上运行的 大型索引. 由于每个分片有多个副本,通过副本分配到多个服务器,可以提高查询的负载能力. 为了进行分片和副本操作,需要确定将这些分片和副本放到集群节点的哪个位置,需要确定把每个分片和副本分配到哪台服务器/节点上. 1.索引创建&指定节点参数: $curl -XPOST 'http://localhost:9200/filebeate-ali-hk-fd-tss1' $curl

Elasticsearch最佳实践之分片使用优化 作者:老生姜 一.遇到的问题 与大多数分布式系统一样,Elasticsearch按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片,然后打散到不同机器进行存储,从而实现大规模数据的分布式存储. cluster.png 然而在一些复杂的应用场景中使用Elasticsearch,经常会遇到分片过多引发的一系列问题.起初我们在支撑内部某业务时,单集群内有约1000个子业务,大部分子业务保留31天的数据.如果每个子业务按天滚动建立Index,每个Index

一直以来总是对这个问题的认识比较朦胧,我相信很多朋友也是这样的,总是听到内存一会在栈上分配,一会又在堆上分配,那么它们之间到底是怎么的区别呢?为了说明这个问题,我们先来看一下内存内部的组织情况． 从上图可知,程序占用的内存被分了以下几部分． 1.栈区(stack)由编译器自动分配释放 ,存放函数的参数值,局部变量的值等,内存的分配是连续的,类似于平时我们所说的栈,如果还不清楚,那么就把它想成数组,它的内存分配是连续分配的,即,所分配的内存是在一块连续的内存区域内．当我们声明变量时,那么编译器会自

故障前提 ElasticSearch 版本:5.2 集群节点数:5 索引主分片数:5 索引分片副本数:1 线上环境ES存储的数据量很大,当天由于存储故障,导致一时间 5个节点的 ES 集群,同时有两个节点离线,一个节点磁盘只读(机房小哥不会处理,无奈只有清空数据重新安装系统),一个节点重启后,ES集群报个别索引分片分配异常,ES索引出于保证数据一致性的考虑,并没有把重启节点上的副本分片提升为主分片,所以该索引处于个别主分片丢失 不可写入 状态(索引分片 red). 由于此图是后来取消副本数为0后

堆和栈的区别 一个由C/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分1.栈区(stack)— 由编译器自动分配释放 ,存放函数的参数值,局部变量的值等.其操作方式类似于数据结构中的栈.2.堆区(heap) — 一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 .注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式倒是类似于链表,呵呵.3.全局区(静态区)(static)—,全局变量和静态变量的存储是放在一块的,初始化的全局变量和静态变量在一块区域, 未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻

1.如何申请资源 1.1 如何启动AM并申请资源 1.1.1 如何启动AM val yarnClient = YarnClient.createYarnClient setupCredentials() yarnClient.init(yarnConf) yarnClient.start() // Get a new application from our RM val newApp = yarnClient.createApplication() val newAppResponse = n

.从alpha周(2017年10月19日开始的2周)开始,提高贡献分比重. 贡献分 : 团队分 = 1 : 5 教师会在核算每位同学总分时按比例乘以系数. 每位同学带入团队贡献分10分,如果团队一共7位同学,则共有贡献分10*7=70分用于分配. 对贡献分评定的规定要求,每两位同学贡献分不得相同,并且贡献分精确到整数,不得包括小数. 1 基础分:每人4分       2 个人贡献分:按照leangoo里面的卡片数进行百分比给分(个人卡片数/总卡片数) 冉华 9 田继平 6 王伟东 8 李园园 7

目录 想想我们漏了什么 回顾 补回 集群的建立 集群发现机制 配置文件 健康状态 补充: 小节总结 分片的管理 梳理 分片的均衡分配 主副分片的排斥 容错性: 数据路由 对于集群健康状态的影响 小节总结: 请求的处理 提供服务 协调节点cordination node 请求分发的负载均衡 补充: 小节总结 文档的元数据 文档的数据类型 数据类型 补充: mapping dynamic mapping 举例: 创建mapping 修改mapping 查看mapping keyword mappin

一.精确定位到有问题的shards 1.查看哪些分片未被分配 curl -XGET localhost:9200/_cat/shards?h=index,shard,prirep,state,unassigned.reason| grep UNASSIGNED 2.如果您运行的是Elasticsearch的5+版本,您还可以使用群集分配说明API来尝试获取有关分片分配问题的更多信息: curl -XGET localhost:9200/_cluster/allocation/explain?pr

ES集群中索引可能由多个分片构成,并且每个分片可以拥有多个副本.通过将一个单独的索引分为多个分片,我们可以处理不能在一个单一的服务器上面运行的大型索引,简单的说就是索引的大小过大,导致效率问题.不能运行的原因可能是内存也可能是存储.由于每个分片可以有多个副本,通过将副本分配到多个服务器,可以提高查询的负载能力.     为了进行分片和副本的操作,ES需要确定将这些分片和副本放到集群节点的哪个位置,就是需要确定把每个分片和副本分配到哪台服务器/节点上. 一.显式控制分配 生产情景: 比如生产环境有

大多数ElasticSearch用户在创建索引时通用会问的一个重要问题是:我需要创建多少个分片? 在本文中, 我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响. 如果想搞清晰你的分片策略以及如何优化,请继续往下阅读. 为什么要考虑分片数 分片分配是个很重要的概念, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 当然是为了让分配更合理. 在生产环境中, 随着数据集的增长, 不合理的分配策略可能会给系统的扩展带来严重的问题. 同时, 这方面的文档介绍也非常少. 很多用户只想要明确的答案而不仅仅一个数字范围

注意两个地方说法有出入,待实测! es可以根据磁盘使用情况来决定是否继续分配shard.默认设置是开启的,也可以通过api关闭:cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: false 在开启的情况下,有两个重要的设置: cluster.routing.allocation.disk.watermark.low:控制磁盘最小使用率.默认85%.说明es在磁盘使用率达到85%的时候将会停止分配新的shard.也可以设置为一个绝对数值,比如50

最近es集群磁盘空间告警,日志又没地方可以迁移,然后申请了新的服务器,一次性加入8台新的服务器 新增了32个新的数据节点,至此,我们的主集群已经到达85个数据节点的规模,整个集群数据已达到PB级别,终于可以跟别人炫耀我是做大数据的了.O(∩_∩)O哈哈~ 但是随着集群节点的不断壮大,问题也随之而来,刚开始加入新节点后,发现所有数据分片都会在新节点上,但是过几天后,发现只有少部分在新节点上. 然后,发现新的数据节点磁盘才使用40%,就不再往这些新节点分配分片了.当时觉得很纳闷. 后来翻翻es文档才

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

摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片恢复流程 recovery 慢的原因分析 synced flush 机制 副分片如何做到和主分片一致的 提升 recovery 速度的建议 使用 _forcemerge 集群 FullRestart 的建议操作过程 一些用于查看 recovery 状态的命令 问题 参考: 基于版本:5.5.3 re

Es官方文档整理-2.分片内部原理 1.集群      一个运行的Elasticsearch实例被称为一个节点,而集群是有一个或多个拥有相同claster.name配置的节点组成,他们共同承担数据和负载压力,当有节点加入或从集群中移除的时候,集群或自动平局分布所有数据.      当一个节点被选举成为主节点时,他哈不负责额管理集群范围内的所有变更,例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等.而主节点不涉及文档级别的变更和搜索操作,所以集群只有一个主节点,即使流量增加,他也不会成为瓶颈.任何节点都可

SQLite通过动态内存分配来获取各种对象(例如数据库连接和SQL预处理语句)所需内存.建立数据库文件的内存Cache.保存查询结果. 1.特性    SQLite内核和它的内存分配子系统提供以下特性:    (1)对内存分配失败的健壮处理.如果一个内存分配请求失败(即malloc()或realloc()返回NULL),SQLite将释放未关联的缓存页,然后重新进行分配请求.如果失败,SQLite返回SQLITE_NOMEM给应用程序.    (2)无内存泄漏.应用程序负责销毁已分配的任何对象.