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,

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

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

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

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

#### 在项目中部署redis的读写分离架构(包含节点间认证口令) ##### 1.配置过程 ---  1.此前就是已经将redis在系统中已经安装好了,redis utils目录下,有个redis_init_script脚本,将redis_init_script脚本拷贝到linux的/etc/init.d目录中,将redis_init_script重命名为redis_6379,6379是我们希望这个redis实例监听的端口号  2.创建两个目录:/etc/redis(存放redis的配置文件

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

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.

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

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

​一.引言 随着腾讯云 Elasticsearch 云产品功能越来越丰富,ES 用户越来越多,云上的集群规模也越来越大.我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位,导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题. 这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题: 节点规格规划问题:集群数量很大,但是每个节点的配置很低: 索引分片规划问题:索引很小,但是设置了几十个分片,或者索引很大,只设置了两三个分片: 分片数量规划问题:集群中包含 10万+ 的分片. 正所谓磨

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

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

ES各种节点的分工 1. 客户端节点 当主节点和数据节点配置都设置为false的时候,该节点只能处理路由请求,处理搜索,分发索引操作等,从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器.独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的,他协调主节点和数据节点,客户端节点加入集群可以得到集群的状态,根据集群的状态可以直接路由请求. 2. 数据节点 数据节点主要是存储索引数据的节点,主要对文档进行增删改查操作,聚合操作等.数据节点对cpu,内存,io要求较高, 在优化的时候需要监控数据节点的状态,当资源不

我们知道,当我们对es发起search请求或其他操作时,往往都是随机选择一个coordinator发起请求.而这请求,可能是该节点能处理,也可能是该节点不能处理的,也可能是需要多节点共同处理的,可以说是情况比较复杂. 所以,coordinator的重要工作是,做请求分发与结果收集.那么,如何高性能和安全准确地实现这一功能则至关重要.而这,也许诸君各有思路,孰优孰劣不访一起来探讨探讨! 1. 请求分发的简单思路 我们这里所说的请求分发,一般是针对多个网络节点而言的.那么,如何将请求发往多节点,并在

MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从.Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎). HBase:基于HDFS,支持海量数据读写(尤其是写),支持上亿行.上百万列的,面向列的分布式NoSql数据库.天然分布式,主从架构,不支持事务,不支持二级索引,不支持sql. ElasticSearch:ES是一款分布式的全文检索框架,底层基于Lucene实现,虽然ES也提供存储,检索功能,但我一直不认为ES是

1.elasticsearch了解多少,说说你们公司es的集群架构,索引数据大小,分片有多少,以及一些调优手段 .2.elasticsearch的倒排索引是什么?3.elasticsearch 索引数据多了怎么办,如何调优,部署?4.elasticsearch是如何实现master选举的?5.详细描述一下Elasticsearch索引文档的过程?6.详细描述一下Elasticsearch搜索的过程?7.Elasticsearch在部署时,对Linux的设置有哪些优化方法?8.lucence内部结

一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES

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

1.es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询性能啊? 2.es生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引大概有多少个分片? 3.es的分布式架构原理能说一下么(es是如何实现分布式的啊)? 4.es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么啊? 一.es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询性能啊? 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cacheos