序言 后面有大量类似于mysql的sum, group by查询 elk === elk总体架构 https://www.elastic.co/cn/products Beat 基于go语言写的轻量型数据采集器,读取数据,迅速发送到Logstash进行解析,亦或直接发送到Elasticsearch进行集中式存储和分析. Logstash Logstash 是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据.格式化数据,然后将数据发送到es进行存储. ElasticSearch Elasti

核心概念 集群(Cluster) 一个Es集群由多个节点(Node)组成,每个集群都有一个共同的集群名称作为标识 节点(Node) 一个Es实例就是一个Node.Es的配置文件中可以通过node.master.node.data来设置节点类型. Es的节点有如下几个类型: 主节点 master节点在每个集群中有且只有一个.master节点应该只承担轻量级的任务:如创建删除索引.分片均衡等 # 设置为true node.master: true # 尽量设置主节点不为数据节点,提⽰效率 node.

如果你确实干过es,那你肯定了解你们生产es集群的实际情况,部署了几台机器?有多少个索引?每个索引有多大数据量?每个索引给了多少个分片?你肯定知道! 但是如果你确实没干过,也别虚,我给你说一个基本的版本,你到时候就简单说一下就好了 (1)es生产集群我们部署了5台机器,每台机器是6核64G的,集群总内存是320G (2)我们es集群的日增量数据大概是2000万条,每天日增量数据大概是500MB,每月增量数据大概是6亿,15G.目前系统已经运行了几个月,现在es集群里数据总量大概是100G左右.

1. 概述 Elasticsearch(ES)集群支持分片和副本,能够很容易的实现负载均衡.扩容.容灾.高可用. 今天我们就来聊一下,Elasticsearch(ES)集群是如何搭建的. 2. 场景介绍 服务器A IP:192.168.1.8 服务器B IP:192.168.1.144 服务器C IP:192.168.1.22 三台服务器都已安装单点的 Elasticsearch(ES),单点 Elasticsearch(ES)的安装请参见我的另一篇文章<分布式搜索引擎Elasticsearch

一.简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎(与Solr类似),基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 二.相关概念 cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点通过选举产生,主从节点是对于集群内部来说的.ES的一个

文章转载自:https://www.cnblogs.com/soft2018/p/10213266.html 一.ES集群原理 查看集群健康状况:URL+ /GET _cat/health (1).ES基本概念名词 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

es有很多特性,分布式.副本集.负载均衡.容灾等. 我们先搭建一个很简单的分布式集群(伪),在同一机器上配置三个es,配置分别如下: cluster.name: foxCluster node.name: "fox" cluster.name: foxCluster node.name: "fox2" transport.tcp.port: 9302 http.port: 9202 cluster.name: foxCluster node.name: "

面试官:想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景.规模,有没有做过比较大 规模的索引设计.规划.调优. 解答: 如实结合自己的实践场景回答即可. 比如:ES 集群架构 13 个节点,索引根据通道不同共 20+索引,根据日期,每日 递增 20+,索引:10 分片,每日递增 1 亿+数据, 每个通道每天索引大小控制:150GB 之内. 仅索引层面调优手段: 1.1.设计阶段调优 1.根据业务增量需求,采取基于日期模板创建索引,通过 roll over API 滚动索 引: 2.使用别名进行索引管理

面试官:想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景.规模,有没有做过比较大 规模的索引设计.规划.调优. 解答: 如实结合自己的实践场景回答即可. 比如:ES 集群架构 13 个节点,索引根据通道不同共 20+索引,根据日期,每日 递增 20+,索引:10 分片,每日递增 1 亿+数据, 每个通道每天索引大小控制:150GB 之内. 仅索引层面调优手段: 1.1.设计阶段调优 1.根据业务增量需求,采取基于日期模板创建索引,通过 roll over API 滚动索 引: 2.使用别名进行索引管理

感谢此老兄:<手把手教你搭建一个 Elasticsearch 集群> 前提准备 安装kibana-6.7.0: <Elasticsearch-6.7.0系列(三)5601端口 kibana——ES的UI界面> 升级前ES的license 升级之前访问:http://192.168.10.110:9200/_xpack  其中security一项内容如下: security description "Security for the Elastic Stack"

REST API用途 elasticsearch支持多种通讯,其中包括http请求响应服务,因此通过curl命令,可以发送http请求,并得到json返回内容. ES提供了很多全面的API,常用的REST请求大致可以分成如下几种: 1 检查集群.节点.索引的健康情况 2 管理集群.节点,索引数据.元数据 3 执行CRUD,创建.读取.更新.删除 以及 查询 4 执行高级的查询操作,比如分页.排序.脚本.聚合等 Query DSL Query DSL (资料来自: http://www.elast

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" : { "

ES作用超强悍的搜索引擎,除了需要具有齐全的功能支持,超高的性能,还必须要有任意扩展的能力.一定程度上,它是一个大数据产品.而要做扩展性,集群自然少不了.然而单独的集群又是不够的,能够做的事情太少,所以它需要自己组件合适的集群.也就是服务需要自动发现,自动协调集群实例.当然,这只是扩展性的第一步. 那么,ES是如何做到集群间的自动发现的呢?本文就一起来探索探索吧. 0. 前情提要 虽然我们想探究的是es的不用配置就可以自动发现的实现原理,但是当你去看新的es的实现时,会惊奇地发现,它已经不再支持

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

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

一.集群检查常用命令 查询集群状态命令: curl -XGET "http://ip:port/_cluster/health?pretty" 查询Es全局状态: curl -XGET "http://ip:port/_cluster/stats?pretty" 查询集群设置 curl -XGET "http://ip:port/_cluster/settings?pretty" 查看集群文档总数 curl -XGET "http://

转载:http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/52571901 这是许多kafka使用者经常会问到的一个问题.本文的目的是介绍与本问题相关的一些重要决策因素,并提供一些简单的计算公式. 文章目录 1 越多的分区可以提供更高的吞吐量 2 越多的分区需要打开更多地文件句柄 3 更多地分区会导致更高的不可用性 4 越多的分区可能增加端对端的延迟 5 越多的partition意味着需要客户端需要更多的内存 6 总结 越多的分区可以提供更高的吞吐量

前面几课我们已经把ES的基本概念和查询了解了,大家知道ES的核心优势就是天生支持分布式,所以,这课我们专门讲讲怎么搭建实现ES的集群部署. ES分布式原理 1.es分布式概念 主分片(Primary shard) 索引的子集,索引可以切分成多个分片,分布到不同的集群节点上.分片对应的是 Lucene 中的索引.默认是根据id进行hash分片的.副本分片(Replica shard)每个主分片可以有一个或者多个副本.Mapping 相当于数据库中的schema,用来约束字段的类型,不过 Elast

前言 加入新公司的第二个星期的星期二 遇到另一个项目需要技术性支持:验证es多集群的数据备份方案,需要我参与验证,在这个项目中需要关注到两个集群的互通性.es集群是部署在不同的k8s环境中,K8s环境未必可以互相通信.在这个过程中也遇到很多问题,关关难过关关过. 因为是新入职的公司的第一个完成的任务,特记录如下 环境 k8s版本:1.18.3 es版本:7.8 logstash版本:7.8 ceph: s3 验证方案 -方案1 : logstash 方案2: ceph s3 s3 操作:http

文章目录 目录结构 install_docker_es.sh elasticsearch.yml.template 没事写写shell[我自己都不信,如果不是因为工作需要,我才不要写shell],努力让自己的脚本更健壮[就像我自己一样臃肿] 目录结构 创建两个目录,准备两个文件即可 ./bin # 脚本存放路径 └── install_docker_es.sh # 脚本名称随意 ./conf # 配置文件模板存放路径 └── elasticsearch.yml.template # 配置文件模板

​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