使用 Easysearch 还原 Elasticsearch 快照数据
本文主要验证 Elasticsearch 快照在 Easysearch 中进行数据恢复。
准备测试数据
索引

别名

模版

生命周期策略

创建快照
PUT /_snapshot/my_backup
{
"type": "fs",
"settings": {
"location": "/infini/test/es_backup"
}
}
PUT /_snapshot/my_backup/snapshot_1
{
"indices": "*",
"ignore_unavailable": false,
"include_global_state": false
}
GET /_snapshot/my_backup/snapshot_1
- ignore_unavailable:如果 indices 列表中的索引不存在,则是否忽略该索引而不是使快照失败。默认值为 false 。
- include_global_state:是否在快照中包含集群状态(包括索引模版、生命周期配置、持久化配置等)。默认值为 true ,建议设为 false。
恢复快照
POST /_snapshot/my_backup/snapshot_1/_restore
{
"indices": "*",
"ignore_unavailable": false,
"include_global_state": false,
"include_aliases": true,
"ignore_index_settings": [
"index.lifecycle.indexing_complete"
]
}
- ignore_unavailable:如果 indices 列表中的索引不存在,则是否忽略该索引而不是使还原操作失败。默认值为 false 。
- include_global_state:是否还原群集状态。默认值为 false 。
- include_aliases:是否恢复别名及其关联索引。默认值为 true 。
- index.lifecycle.indexing_complete 配置不支持,忽略掉。
数据验证
索引

通过 gateway 进行数据比对
path.data: data
path.logs: log
#show progress bar
#progress_bar.enabled: true
elasticsearch:
- name: source
enabled: true
endpoints:
- http://192.168.3.185:29200
- name: target
enabled: true
endpoints:
- https://192.168.3.185:9205
basic_auth:
username: admin
password: admin
pipeline:
- name: index_diff_service
auto_start: true
processor:
- dag:
mode: wait_all
parallel:
- dump_hash: #dump es1's doc
sort_document_fields: true
indices: ".infini_activities-000004" ##需要比对的索引名
scroll_time: "10m"
elasticsearch: "source"
# query_string: "_id:c8es70pu46lgfdgmja9g-1646117763293610802-2"
# fields: "doc_hash"
output_queue: "source_docs"
batch_size: 5000
slice_size: 1
# hash_func: "xxhash64"
- dump_hash: #dump es2's doc
indices: ".infini_activities-000004"
scroll_time: "10m"
# fields: "doc_hash"
# query_string: "_id:c8es70pu46lgfdgmja9g-1646117763293610802-2"
batch_size: 5000
slice_size: 1
# hash_func: "xxhash64"
elasticsearch: "target"
output_queue: "target_docs"
end:
- index_diff:
diff_queue: "diff_result"
buffer_size: 10
text_report: true #如果要存 es,这个开关关闭,开启 pipeline 的 diff_result_ingest 任务
source_queue: "source_docs"
target_queue: "target_docs"
#pipeline:
# - name: diff_result_ingest
# processor:
# - json_indexing:
# index_name: "diff_result"
# elasticsearch: "source"
# input_queue: "diff_result"
./gateway-linux-amd64 -config data_check.yml

别名

模版
PUT _template/.infini_activities-rollover
{
"order": 100000,
"index_patterns": [
".infini_activities*"
],
"settings": {
"index": {
"format": "7",
"lifecycle": {
"name": "ilm_.infini_metrics-30days-retention",
"rollover_alias": ".infini_activities"
},
"codec": "best_compression",
"number_of_shards": "1",
"translog": {
"durability": "async"
}
}
},
"mappings": {
"dynamic_templates": [
{
"strings": {
"mapping": {
"ignore_above": 256,
"type": "keyword"
},
"match_mapping_type": "string"
}
}
]
},
"aliases": {}
}
PUT _template/.infini
{
"order": 0,
"index_patterns": [
".infini_*"
],
"settings": {
"index": {
"max_result_window": "10000000",
"mapping": {
"total_fields": {
"limit": "20000"
}
},
"analysis": {
"analyzer": {
"suggest_text_search": {
"filter": [
"word_delimiter"
],
"tokenizer": "classic"
}
}
},
"number_of_shards": "1"
}
},
"mappings": {
"dynamic_templates": [
{
"strings": {
"mapping": {
"ignore_above": 256,
"type": "keyword"
},
"match_mapping_type": "string"
}
}
]
},
"aliases": {}
}
生命周期策略
PUT _ilm/policy/ilm_.infini_metrics-30days-retention
{
"policy": {
"phases": {
"hot": {
"min_age": "0ms",
"actions": {
"rollover": {
"max_size": "50gb",
"max_age": "30d"
},
"set_priority": {
"priority": 100
}
}
},
"delete": {
"min_age": "30d",
"actions": {
"delete": {
}
}
}
}
}
}
注:不支持 "delete_searchable_snapshot": true 配置
测试结果
| 源集群(Elasticsearch) | 目标集群(Easysearch) | 测试结果 |
|---|---|---|
| 7.10.2 | 1.0.0 | 索引文档一致,别名恢复成功 |
| 7.10.1 | 1.0.0 | 索引文档一致,别名恢复成功 |
| 7.10.0 | 1.0.0 | 索引文档一致,别名恢复成功 |
| 7.9.2 | 1.0.0 | 索引文档一致,别名恢复成功 |
| 7.9.0 | 1.0.0 | 索引文档一致,别名恢复成功 |
| 7.8.1 | 1.0.0 | 索引文档一致,别名恢复成功 |
| 7.5.2 | 1.0.0 | 索引文档一致,别名恢复成功 |
| 6.8.12 | 1.0.0 | 索引文档一致,别名恢复成功 |
| 6.5.4 | 1.0.0 | 索引文档一致,别名恢复成功 |
关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎,核心引擎基于开源的 Apache Lucene。 Easysearch 衍生自基于开源协议 Apache 2.0 的 Elasticsearch 7.10 版本。 Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本,并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比,Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。
详情参见:官方文档
使用 Easysearch 还原 Elasticsearch 快照数据的更多相关文章
- ElasticSearch快照备份及恢复
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 ...
- Elasticsearch 快照生命周期管理 (SLM) 实战指南
文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/PSfgPJc4dKN2pOZd0Y02wA 1.Elasticsearch 保证高可用性的方式 Elasticsearch 保证集群 ...
- 使用hive访问elasticsearch的数据
使用hive访问elasticsearch的数据 1.配置 将elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar拷贝到hive/lib hive -hiveconf hive.aux.jar ...
- 使用spark访问elasticsearch的数据
使用spark访问elasticsearch的数据,前提是spark能访问hive,hive能访问es http://blog.csdn.net/ggz631047367/article/detail ...
- elasticsearch(3) 数据操作-更新
一 更新整个文档 更新整个文档的方法和存放数据的方式是相同的,通过PUT 127.0.0.1/test/test/1 我们可以把test/test/1下的文档更新为新的文档 例: PUT 127.0 ...
- Elasticsearch的数据导出和导入操作(elasticdump工具),以及删除指定type的数据(delete-by-query插件)
Elasticseach目前作为查询搜索平台,的确非常实用方便.我们今天在这里要讨论的是如何做数据备份和type删除.我的ES的版本是2.4.1. ES的备份,可不像MySQL的mysqldump这么 ...
- Logstash中如何处理到ElasticSearch的数据映射
Logstash作为一个数据处理管道,提供了丰富的插件,能够从不同数据源获取用户数据,进行处理后发送给各种各样的后台.这中间,最关键的就是要对数据的类型就行定义或映射. 本文讨论的 ELK 版本为 5 ...
- hbase读取快照数据-lzo压缩遇到的问题
1.读取hbase快照数据时报UnsatisfiedLinkError: no gplcompression in java.library.path错: 2019-09-04 17:36:07,44 ...
- ELK:ElasticSearch中有数据,Kibana查询不到数据
ElasticSearch中有数据,Kibana查询不到数据 多数原因就是Linux的时区问题, 在linux输入date查看当前时间是否根本地相对应,不对应那么你就来对了, 解决方案一. 这个选择的 ...
- EasyNVR网页摄像机无插件H5、谷歌Chrome直播方案之使用ffmpeg保存快照数据方法与代码
背景分析 EasyNVR主要功能模块有设备发现与接入.实时直播.摄像机控制.录像与管理.设备快照与状态维护.第三方平台对接,其中设备快照与状态维护主要包括定时检测通道设备的在线状态.定时对通道摄像机进 ...
随机推荐
- 分享一个修改了xml文件再也不用重启的项目mybatis-xmlreload
自我18年使用 Mybaits 以来,开发环境中如果修改了 xml 文件后,只有重启项目才能生效,如果小项目重启还好,但是对于一个重启需要十几分钟的大型项目来说,这就非常耗时了.开发人员因为修改了xm ...
- vue之字符串的方法
目录 简介 indexOf方法 简介 本文会把遇到的字符串的方法慢慢补充进来 indexOf方法 indexOf方法判断字符串是否包含另一个字符串 判断结果如果包含返回的是索引,如果不包含,则返回-1 ...
- pysimplegui之常用元素介绍
1文本元素 | T == Txt == Text 2多行文本sg.Multiline('This is what a Multi-line Text Element looks like', size ...
- 最新升级优化 shopee|美客多 Mercadolibre|shopfiy|lazada|独立货代贴单系统 可规模化的贴单打单系统 源码下载独立部署
七想网络 跨境猴 最新优化改进版本的 虾皮代打包-虾皮代贴单 独立部署源码版本货代贴单系统 介绍: 台湾海外仓_shopee货代_虾皮物流–虾皮代贴单 虾皮代打包-虾皮代贴单-虾皮货代平台 shope ...
- 企业应用可观测性利器!华为云CodeArts APM发布
摘要:近日,华为云全链路应用性能管理服务CodeArts APM全新上线,提供端到端的全链路性能管理服务,涵盖前端监控.应用性能监控,全面拥抱开源生态. 本文分享自华为云社区<企业应用可观测性利 ...
- c/c++零基础坐牢第二天
c/c++从入门到入土(2) 开始时间2023-04-13 23:02:34 结束时间2023-04-14 01:26:05 前言:如果第一天没把你劝退,恭喜你!通过今天的学习你就能半步踏进编程的大门 ...
- MySql中执行计划如何来的——Optimizer Trace
作者:京东物流 籍磊 1.前言 当谈到MySQL的执行计划时,会有很多同学想:"我就觉得使用其他的执行方案比EXPLAIN语句输出的方案强,凭什么优化器做的决定与我得不一样?".这 ...
- Mac + IOS + Safari 抓取网络请求
第一步:打开苹果手机 设置>Safari浏览器>高级>网页检查器 第二步:打开 Mac 上的Safari浏览器>偏好设置>高级>在菜单栏中显示"开发&qu ...
- Jmeter小白使用攻略
<Jmeter小白使用攻略> 一.主界面 二.如何测试一个接口
- 张量(Tensor)、标量(scalar)、向量(vector)、矩阵(matrix)
张量(Tensor):Tensor = multi-dimensional array of numbers 张量是一个多维数组,它是标量,向量,矩阵的高维扩展 ,是一个数据容器,张量是矩阵向任意维度 ...