监控fielddata使用了多少内存以及是否有数据被驱逐是非常重要的.大量的数据被驱逐会导致严重的资源问题以及不好的性能. Fielddata使用可以通过下面的方式来监控: 对于单个索引使用 {ref}indices-stats.html[indices-stats API]: GET /_stats/fielddata?fields=* 对于单个节点使用 {ref}cluster-nodes-stats.html[nodes-stats API]: GET /_nodes/stats/indi

一.ES Client 简介 1. ES是一个服务,采用C/S结构 2. 回顾 ES的架构 3. ES支持的客户端连接方式 3.1 REST API ,端口 9200 这种连接方式对应于架构图中的RESTful style API这一层,这种客户端的连接方式是RESTful风格的,使用http的方式进行连接 3.2 Transport 连接 端口 9300 这种连接方式对应于架构图中的Transport这一层,这种客户端连接方式是直接连接ES的节点,使用TCP的方式进行连接 4. ES提供了多种

elasticsearch系列七:ES Java客户端-Elasticsearch Java client(ES Client 简介.Java REST Client.Java Client.Spring Data Elasticsearch) 一.ES Client 简介 1. ES是一个服务,采用C/S结构 2. 回顾 ES的架构 3. ES支持的客户端连接方式 3.1 REST API ,端口 9200 这种连接方式对应于架构图中的RESTful style API这一层,这种客户端的连接

在生产环境下,如果不修改elasticsearch节点的角色信息,在高数据量,高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题. 默认情况下,elasticsearch 集群中每个节点都有成为主节点的资格,也都存储数据,还可以提供查询服务.这些功能是由两个属性控制的. 1. node.master 2. node.data 默认情况下这两个属性的值都是true. node.master:这个属性表示节点是否具有成为主节点的资格 注意:此属性的值为 true,并不意味着这个节点就是主节点.因为真正的主节点,是

在前两篇文章中,我们把Ignite集群当做一个黑盒子,用二进制包自带的脚本启动Ignite节点后,我们用不同的客户端连接上Ignite进行操作,展示了Ignite作为一个分布式内存缓存,内存数据库的基本功能.从这篇文章开始,让我们打开这个黑盒子,逐步的深入到Ignite内部了解更多的特性. Ignite集群没有采用master/slave架构设计.在集群里,每个节点都是平等的,并且可以互相通讯,这样的架构保证Ignite集群可以添加,移除节点,对集群的内存容量进行不间断的扩容/减容.也使得Ign

集群版本升级 Elasticsearch 作为一个新兴项目,版本更新非常快.而且每次版本更新都或多或少带有一些重要的性能优化.稳定性提升等特性.可以说,ES 集群的版本升级,是目前 ES 运维必然要做的一项工作. 按照 ES 官方设计,有 restart upgrade 和 rolling upgrade 两种可选的升级方式.对于 1.0 版本以上的用户,推荐采用 rolling upgreade 方式. 但是,对于主要负载是数据写入的 Elastic Stack 场景来说,却并不是这样! ro

es的每个shard下的文件都可以看做一个完整的lucene文件,shard数据目录下的segment文件包含了索引的分片数量,副本数量.es shard可以恢复,就是因为每个shard都包含了一份数据,而且包含了索引的分片数量,副本数量等信息. 有这样一种情形,es集群中的某一个节点坏掉了,接着又删除了集群中的某个索引.坏掉的节点恢复后,重新加入集群,该节点上的shard还是完整的,最终的结果就是,删除的索引又被重新的恢复了.这并不是所期望的结果. es 5.x中该问题已经被解决,es会记录已

以下代码GetAPIAddress将返回:http://localhost:2555/APITEST.asmx using System.Web.Configuration;using System.ServiceModel.Configuration;             /// <summary>        /// 获取Api地址        /// 返回system.serviceModel/client/endpoint节点address属性值         /// <

在运行MR将HDFS转换成HFile什么时候.例如,会发生以下的异常: 14/07/09 18:02:59 INFO mapred.JobClient:  map 83% reduce 0% 14/07/09 18:02:59 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201401091245_59030413_m_000001_0, Status : FAILED attempt_201401091245_59030413_m_000001_0: Sep

关于 ElasticSearch的学习参见:ELK | wjcx_sqh 本文分别学习 .Net | Java 下操作 ES: .Net 目前主流的 .Net 客户端有 2 种: PlainElastic.Net Elasticsearch.Net.dll 和 Nest.dll PlainElastic.Net 简单了解即可,具体参见:https://www.cnblogs.com/eggTwo/p/4039779.html Elasticsearch.Net + Nest 直接在 Nuget

问题 一直在研究ES的监控怎么做,想偷点懒,不去通过API获取然后计算,就想找个现成的插件或者监控软件,只要装个agent就可以,然后就找到了x-pack,插件装好了之后,需要重启ES集群,线上的ES集群我想着既然是集群一台一台重启应该不会有问题的,太高估了,重启一台后,整个集群挂了......   操作过程 1.系统 [centos@ip---- bin]$ cat /etc/redhat-release CentOS Linux release (Core) 2.ES版本 [centos@i

elasticsearch 终于有了官方的golang sdk 了,地址 https://github.com/elastic/go-elasticsearch 当前还不稳定,同时主要是对于es7 的实现,后期会添加 5,6 的支持 参考资料 https://github.com/elastic/go-elasticsearch        

小贴士1:规划索引.分片 以及集群增长情况 ES使得创建大量索引和超大量分片非常地容易,但更重要的是理解每个索引和分片都是一笔开销.如果拥有太多的索引或分片,单单是管理负荷就会影响到ES集群的性能,潜在地也会影响到可用性方面.这里我们专注于管理负荷,但运行大量的索引/分片依然会非常显著地影响到索引和检索性能. 我们发现影响管理负荷的最大因素是集群状态数据的大小,因为它包含了集群中每个索引的所有mapping数据.我们曾经一度有单个集群拥有超过900MB的集群状态数据.该集群虽然在运行但并不可用.

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

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

ES集群概念 集群 一个集群cluster由一个或者多个节点组成,具有相同的cluster.name,协同工作,分项数据和负载. 当有新的节点加入或者删除了一个节点时,集群回感知到并能够平衡数据. ElasticSearch中可以监控很多信息,有一个最重要的就是集群健康. 集群健康有三个状态:green(所有主要分片和复制分片都可用),yellow(所有主要分片可用,但不是所有复制分片都可用),red(不是所有的主要分片都可用). 节点 一个节点node就是一个ElasticSearch的实例.

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

在生产环境下,如果不修改elasticsearch节点的角色信息,在高数据量,高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题. 默认情况下,elasticsearch集群中每个节点都有成为主节点的资格,也都存储数据,还可以提供查询服务.这些功能是由两个属性控制的.node.master和node.data默认情况下这两个属性的值都是true. 下面详细介绍一下这两个属性的含义以及不同组合可以达到的效果.node.master:这个属性表示节点是否具有成为主节点的资格注意:此属性的值为true,并不意味着这

问题 让我们带着问题去学习,效率会更高 1  es集群只配置一个节点,client是否能够自动发现集群中的所有节点?是如何发现的? 2  es client如何做到负载均衡? 3  一个es node挂掉之后,es client如何摘掉该节点? 4  es client node检测分为两种模式(SimpleNodeSampler和SniffNodesSampler),有什么不同? 核心类 TransportClient    es client对外API类 TransportClientNod

一.ES简介 1. ES是什么? Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上 用 Java 编写的,它的内部使用 Lucene 做索引与搜索,但是它的目的是使全文检索变得简单, 通过隐藏 Lucene 的复杂性,取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API. Elasticsearch 不仅仅只是一个全文搜索引擎. 它可以被下面这样准确的形容: 一个分布式的实时文档存储,每个字段可以被索引与搜索——作数据库用 一个分布式实

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