1.集群状态red.yellow处理方法 1.red表示主分片数据不完整,通常时由于某个索引的主分片为分片unassigned,找出这个分片未分配的原因,解决即可: curl -XGET http://{ESIP}:9200/_cluster/health?level=indices 2.yellow表示所有主分片可用,但副本分片不完整,最常见的情景是单节点时,由于es默认是有1个副本,主分片和副本不能在同一个节点上,所以副本就是未分配unassigned: 2.elasticsearch出现u

ES 自动恢复分片的时候不恢复了是磁盘超过了85%,然后不恢复了   ES可以配置多个数据目录

ES是如何实现节点容灾的? 1. ES中的index,首先会进行分片,每一个分片数据一般都会有自己的副本数据,ES分配分片的策略会保证同一个分片数据和自己的副本不会分配到同一个节点上2. 当集群中的某一节点宕机后,ES的master在ping该节点时通过一定的策略会发现该节点不存活:此时,ES开启恢复过程,恢复的策略如下:    2.1.  恢复的目标是保证集群中分片的副本数不变    2.2.  如果宕机的节点上承载某分片的主分片,那么此时(恢复过程)会将该分片分配在其他节点上的某一副本提升为

前言: 无论使用哪种存储软件,定期的备份数据都是重中之重,在使用ElasticSearch的时候,随着数据日益积累,存放es数据的磁盘空间也捉襟见肘, 此时对于业务功能使用不到的索引数据,又不能直接删除,将它迁移到线下数据盘存储就变得十分必要. 下面就记录一下在docker中部署的单节点以月份索引的es数据的备份和迁移过程. 一:docker安装ES 1:docker的安装:Docker-常用基建的安装与部署 2:下载es镜像: docker pull elasticsearch:5.6.8 3

参考文档: http://learnes.net/distributed_crud/bulk_requests.html 一.分布式集群 1.1 空集群 单台机器,其中没有数据,也没有索引. 集群中一个节点会被选举为master节点用于管理所有node. 和MySQL这样的集群架构不同,master在ES中只负责集群范畴的变更,如创建或者删除索引,添加节点或者删除节点,而文档的级别的操作在任何节点都可以进行,因此master不会成为性能瓶颈. 作为用户,我们可以访问包括 master 节点在内的

串行与并行通讯方式并行:控制简单,传输速度快.线多,长距离成本较高且同时接受困难.串行:将数据字节分成一位一位的行驶在一条传输线上进行传输.如图:   同步与异步串行通讯方式同步串行通讯方式:同步通讯需要建立发送方对接收方时钟的直接控制,是双方达到完全同步.异步串行通讯方式:通讯的发送和接收设备使用各自的时钟控制数据的发送和接收,为使双方收发协调,要求发送和接收的时钟尽可能一致.如图:异步通讯方式的特点:异步通讯以字符构成的帧为单位进行传输,字符与字符之间的间隙是任意的,但每个字符中的各位是以固

elasticsearch专栏:https://www.cnblogs.com/hello-shf/category/1550315.html 一.预备知识 1.1.索引不可变 看到这篇文章相信大家都知道es是倒排索引,不了解也没关系,在我的另一篇博文中详细分析了es的倒排索引机制.在es的索引过程中为了满足一下特点,落盘的es索引是不可变的. 不需要锁.如果从来不需要更新一个索引,就不必担心多个程序同时尝试修改. 一旦索引被读入文件系统的缓存(译者:在内存),它就一直在那儿,因为不会改变.只要

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

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

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

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

snapshot可以将es整个集群,具体索引数据备份到磁盘,hdfs等.需要时,可以从磁盘,hdfs恢复数据到es. 具体参考: https://elasticsearch.cn/article/6194 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/modules-snapshots.html

最近打算用C#实现一个基于文件的EventStore. 什么是EventStore 关于什么是EventStore,如果还不清楚的朋友可以去了解下CQRS/Event Sourcing这种架构,我博客中也有大量介绍.EventStore是在Event Sourcing(下面简称ES)模式中,用于存储事件用的.从DDD的角度来说,每个聚合根在自己的状态发生变化时都会产生一个或多个领域事件,我们需要把这些事件持久化起来.然后当我们需要恢复聚合根的最新状态到内存时,可以通过ES这种技术,从EventS

郑昀 基于胡耀华和王超的设计文档 最后更新于2014/12/3 关键词:ElasticSearch.Lucene.solr.搜索.facet.高可用.可伸缩.mongodb.SearchHub.商品中心 本文档适用人员:研发和运维 提纲: 曾经的基于MongoDB的筛选+排序解决方案 MongoDB方案的缺陷 看中了搜索引擎的facet特性 看中了ES的简洁 看中了ES的天生分布式设计 窝窝的ES方案 ES的几次事故和教训 ES自身存在的问题   首先要感谢王超和胡耀华两位研发经理以严谨治学的研

测试环境:     操作系统  :  Red Hat Enterprise Linux ES release 4 (Nahant Update 4)   VMWARE     数据库     :  Oracle Database 10g Release 10.2.0.4.0 - Production     简要介绍,一台服务器A位于虚拟机VMWARE上,由于测试需要,在VMWARE上克隆了该系统作为服务器B,过了一段时间,由于数据变更,需要将服务器A上的ORACLE数据库还原恢复到服务器B上.

在上一篇中,我们介绍了Ext3文件系统的日志可以看做一个文件,由JBD进行管理.自然而然引出如下这些问题: 1)如何定位ext3日志文件和查看日志文件的裸数据? 2)ext3日志文件数据在物理上是如何布局的? 3)JBD如何利用日志文件进行数据恢复? 带着这些问题,开始这次探索之旅. JBD日志定位 首先找到ext3 日志文件的inode / # /dumpe2fs /dev/sda1 dumpe2fs 1.42 (29-Nov-2011) Filesystem volume name: sho

基本概念: 索引Index es吧数据放到一个或者多个索引中,如果用关系型数据库模型对比,索引的地位与数据库实例(db)相当.索引存放和读取的基本单元是文档(document).es内部使用的是apache lucene实现的索引中数据的读写.(es被视为单独的一个索引,在lucene中不止一个,因为分布式中,es会用到分区shards和备份replicas机制讲一个索引存储多份). 文档document 在es中,文档主要是存储实体.所有的es应用需求最后都需要统一建成一个检索模型:检索相关文

工作步骤: 1:建立备份快照数据挂载点,即共享文件目录(Shared Filesystem): 2:建立快照仓储repository: 3:建立snapshot快照备份: 4:恢复snapshot快照数据: 1:建立数据挂载点 1)ES所有节点安装sshfs,可通过yum源安装,依赖epel: 2)安装sshfs后,规划共享目录挂载点,并确定目标挂载点,注意这里要为每个节点的共享目录分配读写权限,如不确定,直接chmod 777 -共享目录路径: 3)通过如下指令挂载共享目录至目标主机路径: #

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: "

Elasticsearch 是一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于Java/Lucene构建,可以用于全文搜索,结构化搜索以及近实时分析.可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架. 说明: Lucene:只是一个框架,要充分利用它的功能,需要使用JAVA,并且在程序中集成Lucene,学习成本高,Lucene确实非常复杂. Elasticsearch 是 面向文档型数据库,这意味着它存储的是整个对象或者 文档,它不但会存储它们,还会为他们建立索引,这样你就