ES集群的主节点发现机制采用单播形式,主要配置有三行,如下: discovery.zen.minimum_master_nodes: discovery.zen.ping.multicast.enabled: false discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["localhost:9001","localhost:9101","localhost:9701"] 第一行的配置说明如下: # Discovery inf

1.现状描述 集群其中一台物理机未知原因导致单用户无法登陆机器,该物理机需要重启修改密码或者重装系统.该台为master节点,运行正常.配置策略为: 异步刷盘 主从异步复制 如果直接下线该master,由于主从异步复制,可能导致部分消息来不及复制到slave造成消息丢失.所以该方案不可行.另一种方案选择:关闭该broker的写入权限,待该broker不再有写入和消费时,再下线该节点. 2.关闭broker写权限  2表示只写权限,4表示只读权限,6表示读写权限 bin/mqadmin updat

说明:三台ES节点组成ES集群,一台kibana主机,版本均是7.3.0,白金试用版 官方地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.3/modules-snapshots.html 1.在kibana所在主机搭建NFS服务器 具体操作详看:https://www.cnblogs.com/sanduzxcvbnm/p/11780926.html 2.在ES集群的三台节点上均创建相同的目录,并挂载NFS服务器地址 # 我

目前使用的版本不是最新的-6.2.4,6.3以后的版本应该就是集成的了 官方资料: 在线安装步骤:https://www.elastic.co/cn/downloads/x-pack 离线安装步骤:https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/6.2/installing-xpack.html#xpack-installing-offline 一.安装ES集群的X-Pack 1.每个节点分别执行:bin/elasticsearch-plugin install x

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

服务版本选择 TEG的ctsdb当前最高版本采用的是es的6.4.3版本,为了日后与ctsdb衔接方便,部署开源版es时也采用该版本.6.4.3版本的es依赖的jdk版本要求在8u181以上,测试环境部署采用的是8u202. JDK部署 在所有要安装es的机器上都上传jdk安装包,将包放入/home/java目录下.   tar ‐zxvf jdk‐8u202‐linux‐x64.tar.gz  执行以下命令:输入命令vim /etc/profile,打开环境变量配置文件,在文件底部输入以下信息

elasticsearch(es) 集群恢复触发配置(Local Gateway) 当你集群重启时,几个配置项影响你的分片恢复的表现. 首先,我们需要明白如果什么也没配置将会发生什么. 想象一下假设你有 10 个节点,每个节点只保存一个分片,这个分片是一个主分片或者是一个副本分片,或者说有一个有 5 个主分片/1 个副本分片的索引.有时你需要为整个集群做离线维护(比如,为了安装一个新的驱动程序), 当你重启你的集群,恰巧出现了 5 个节点已经启动,还有 5 个还没启动的场景. 假设其它 5 个节

目录 1 服务器的内存 2 服务器的CPU 3 服务器的磁盘 4 集群的网络 5 集群的节点个数 6 JVM的参数设置 7 集群的数据量 8 总结 在生产环境中, 要保证服务在各种极限情况下的稳定和高可用, 所以在部署ES集群时, 需要考虑服务器的内存.CPU.磁盘, 集群的网络.节点个数, 并且要优化JVM的各项参数. 首先从这些方面着手进行部署前的规划. 1 服务器的内存 ES非常消耗内存 -- 不是JVM用到的内存, 而是机器的物理内存, 因为ES在运行期间对JVM Heap(堆内存)的需

1. ElasticSerach集群安装  修改配置文件elasticserach.yml [elk@localhost config]$ vi elasticsearch.yml # ---------------------------------- Cluster ----------------------------------- # Use a descriptive name for your cluster: cluster.name: my-es #集群中机器的name必须相同

ElasticSearch是一个基于Lucene的开源搜索服务器,现已经被越来越多的企业运用于项目当中,笔者为了学习es在自己机器上简单的搭建了一个es集群,此文权当记录. 1.我用到的压缩包 下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1aIDwME7xvPBws78vRlmB7w 密码:uin6 2.首先解压两个压缩包,并将elasticsearch目录拷贝为多份(我这里拷贝了三份) 3.修改配置文件 elasticsearch相对于其他软件,配置还是相对简单的,只有一个

写在前边 昨天晚上就已经完成这篇博客了,就是在测试这块是否正常跑起来,晚上没搞完,上班前把电脑关机带着,结果没保存!基本上昨天写的东西都丢了,好在博客园的图片url还在. 为了让大家都轻松些,我轻松写,你轻松看.打算把文章的篇幅缩小,拆分成多个部分,这样更新频率会提高,写起来看起来也不会那么累,也不会再出现一次性丢那么多稿的问题-- 本文记述Elasticsearch集群部分,下边会有说明具体的结构 部署架构 整体图 本文部分结构图 node 1~3为集群的数据节点,同时竞争master,tri

目录 一.问题 二.问题的原因 三.问题解决的办法 1. 扩大磁盘 2. 删除部分历史索引 3. 更改es设置 四.扩展 一.问题 最近在查看线上的 es,发现最近2天的索引没有副本,集群的状态也是为 yellow 的. 二.问题的原因 es 所在的服务器磁盘是还有剩余空间的.只不过磁盘使用了大概 89%,按道理来说应该是会继续使用的,并创建索引的副本的,我们经过查阅官方文档. cluster.routing.allocation.disk.watermark.low Controls the

一.环境说明 1.物理机信息(主要): 内存:8G 系统/主频:Win7(旗舰版)64位/3.70GHZ 2.虚拟机信息: VMware Workstation 14 Pro 下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1X4RtZdQxL6HWGH1pAYyBhg 提取码:26iv 3.镜像信息: CentOS-7-x86_64-DVD-1804.iso 下载地址:http://ftp.sjtu.edu.cn/centos/7/isos/x86_64/ 4.Elastic

说明: ES官网不建议在root用户使用Elastic Server,因此ES集群配置均使用普通账户操作,新建账户 elastic. Linux版本为CentOS 7.3,ES版本为5.5.0. 一.下载并安装ES程序 下载路径:/home/elastic 下载指令: wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.0.tar.gz 安装指令:tar -zxvf elasticsearch-5

本地ES集群数据通过_reindex方式迁移到腾讯云服务器(亲测有效) 随着业务量的增加,本地的ES集群服务器性能和磁盘空间有点不够使用,项目组考虑使用腾讯云服务器,以下是我测试的使用_reindex方式迁移ES数据的具体步骤. 1.在腾讯云的ES上建立新索引 可根据业务需求,自行删减mappings无用的字段,更改字段类型和settings的设置,重新设置新索引. PUT /test1 { "mappings" : { "properties" : { "

摘要:ES集群是进行大数据存储和分析,快速检索的利器,本文简述了ES的集群架构,并提供了在Kubernetes中快速部署ES集群的样例:对ES集群的监控运维工具进行了介绍,并提供了部分问题定位经验,最后总结了常用ES集群的API调用方法. 本文分享自华为云社区<Kubernetes中部署ES集群及运维>,原文作者:minucas. ES集群架构: ES集群分为单点模式和集群模式,其中单点模式一般在生产环境不推荐使用,推荐使用集群模式部署.其中集群模式又分为Master节点与Data节点由同一个

Hadoop集群的配置(一) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置

Hadoop集群的配置(二) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置

目录(?)[-] 1.Weblogic的集群 2.创建Weblogic集群前的规划 3.开始创建我们的Weblogic集群 1.1 创建集群的总控制端aminserver 2.2 创建集群中的节点mycluster1 mycluster2 3.3 如何启动集群 4.jdbc集群 5.把工程布署到集群环境中去 6.使用Apache与Weblogic集群整合 7.JMS集群 目录 本文转摘于:http://blog.csdn.net/liuqiwen0512/article/details/7739

[转]Redis集群的配置 一:memcache 和 Redis 对比总结 [memecache 特点] 1:速度最快(没有自测,但网上有详细的测试用例) 2:支持水平扩展,可以任意添加节点 [redis 特点] 1:速度没有memcache快 2:支持M/S的主从备份 3:可以支持多数据库 4:操作指令很丰富 4:支持异步数据持久化(以文件保存) 总结: 1:如果是简单的数据缓存建议使用MEMCACHE. 2:如果要对单一操作的数据量非常的大则使用MEMCACHE 3: 如果想做性能很好的缓存

日常应用中我们会经常对es 集群做一些参数调整或者升级版本,但是每次关闭节点再打开 其中的数据同步的痛苦估计有很多人领悟过(有可能出现IO或者网络拥堵导致恶性循环)官网有套方案可以尝试一下: 1.关掉集群 分片 自动分配设置 PUT /_cluster/settings { "transient": { "cluster.routing.allocation.enable": "none" } } 2.停掉不必要的索引维护 让碎片恢复的更快 PO