百度Elasticsearch-产品描述-介绍-百度云 https://cloud.baidu.com/doc/BES/FAQ.html#.2C.BB.93.08.C9.7E.2F.A3.E7.35.BE.E5.FA.BD.F6.0E Es 中一个分片一般设置多大 ES 的每个分片(shard)都是lucene的一个index,而lucene的一个index只能存储20亿个文档,所以一个分片也只能最多存储20亿个文档. 另外,我们也建议一个分片的大小在10G-50G之间,太大的话查询时会比较慢,

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/re

map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/reduce作业时应该在一个合理的范围内,这样既可以增强系统负载匀衡,也可以降低任务失败的开销

cluster.routing.allocation.allow_rebalance 设置根据集群中机器的状态来重新分配分片,可以设置为always, indices_primaries_active和indices_all_active,默认是设置成indices_all_active来减少集群初始启动时机器之间的交互. cluster.routing.allocation.cluster_concurrent_rebalance 设置在集群中最大允许同时进行分片分布的个数,默认为2,也就是说

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe

多副本可以提升检索的能力,但是如果副本数量太多,插入数据的时候容易出现卡顿现象: 因为主分片要把数据同步给所有的副本,所以建议副本数量最好是1-2个: ---- Es在索引数据的时候,如果存在副本,那么主分片会将数据同时同步到副本: 如果当前插入大量数据,那么会对es集群造成一定的压力,所以在插入大量数据前,也就是在建立索引的时候,我们最好把副本数设置为0:等数据建立完索引之后,在手动的将副本数更改到2,这样可以提高数据的索引效率

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

cluster.routing.allocation.allow_rebalance 设置根据集群中机器的状态来重新分配分片,可以设置为always, indices_primaries_active和indices_all_active,默认是设置成indices_all_active来减少集群初始启动时机器之间的交互. cluster.routing.allocation.cluster_concurrent_rebalance 设置在集群中最大允许同时进行分片分布的个数,默认为2,也就是说

https://xiaofandh12.github.io/Mongo-Shard 关于MongoDB MongoDB中的概念与关系型数据库之间的对应: Database --> Database Collection --> Table Document --> Row MongoDB相较于关系型数据库的优势: 简化关系型数据库复杂的关联问题 摆脱关系模型里面的强一致性限制 MongoDB可以做到水平扩展和高可用 学习MongoDB有几个比较重要的方面: CRUD操作 聚合(Aggre

1.查询es的设置信息 2.查询单个索引的设置 3.设置复制集为0

es节点的默认的heap内存大小是 1G 大小,在实际生产中,很容易导致内存溢出而导致进程被kill掉.所以我们一般会自己配置自己的,2.x的版本可以通过export ES_HEAP_SIZE=10g或者./bin/elasticsearch -Xmx10g -Xms10g来设置自己的堆内存的大小,但版本在 6.2.x开始,好像就不支持这种设置了,那就自己研究吧! 通过研究启动命令:/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch ES_JVM_OPTIONS

org.apache.lucene.index Enum Constants  Enum Constant and Description DOCS_AND_FREQS Only documents and term frequencies are indexed: positions are omitted. DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS Indexes documents, frequencies and positions. DOCS_AND_FREQS_AND

第一步:索引管理中查看都有哪些索引文件,然后添加索引模式(后面的日期用*表示) 第二步:索引生命周期管理 自带的有一个log,就使用这个,不用再新建了,根据需求修改里面的配置就行了 第三步:添加索引模板 索引设置中配置该索引使用的索引生命周期,以及索引副本数.其他的保持不变,一直下一步,直到结束 { "index": { "lifecycle": { "name": "logs" }, "number_of_repl

参考这篇文章 # OK last warning: you will probably lose data. Don't do this if you can't risk that. CLUSTER="test_gengmei" INDEX="gm_test" SHARD=" # this is where the rpm dumped all the lucene jars cd /usr/share/elasticsearch/lib # run t

Http接口操作示例如下: 1.创建索引: 2.删除索引: 3.创建mapping: 4.查看mapping:

curl -XPUT 'http://localhost:9200/hec_test3' -d ' { "mappings": { "hec_type3": { "_source": { "enabled": false }, "_all": { "enabled": false }, "properties": { "event": { &quo

Tuning BM25 One of the nice features of BM25 is that, unlike TF/IDF, it has two parameters that allow it to be tuned: k1 This parameter controls how quickly an increase in term frequency results in term-frequency saturation. The default value is 1.2.

转发自:https://blog.csdn.net/majianxiong_lzu/article/details/90437559 主要指标梳理 Cluster Health – Nodes and Shards Search Performance – Request Latency and Search Performance – Request Rate Indexing Performance – Refresh Times Indexing Performance – Merge T

第一章-准备工作 工欲善其事必先利其器 ElasticSearch安装 ElasticSearch6.3.2下载地址(Linux.mac OS.Windows通用,下载zip包即可):https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-3-2.ES历史版本下载页面:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch. 在正式安装前,你需要确保

导语 Elasticsearch(文中简称ES)是分布式全文搜索引擎,产品提供高可用.易扩展以及近实时的搜索能力,广泛应用于数据存储.搜索和实时分析.很多服务的可用性对ES重度依赖.因此,保障ES自身可用性,是实现服务高可用的重中之重. 基于京东云丰富的运维实战经验,接下来我们将陆续推出ES运维干货,欢迎小伙伴们持续关注.今天带来第一篇内容——Elasticsearch监控实战. 监控,是服务可用性保障的关键之一.本文从运维角度,对ES服务监控进行了系统性总结,涵盖监控工具选型.监控采集项筛选介